Name: 종교적 성가와 자기 관련 뇌 영역: 다중 모드 신경 영상 연구 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-05-31T12:30:00.000+00:00
Duration: 5 min 5 s
Description: 학습하세요 다중 모드 신경 영상 기법을 활용한 종교적 성가의 신경생리학적 효과를 탐구하는 방법을. fMRI와 EEG를 결합하여 뇌 활성화 영역을 식별하고 비종교적 성가 및 휴식 상태와 비교 분석합니다.

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<meta charset="utf8"></head><body>EEG 및 fMRI를 사용한 종교 성가 중 뇌 활동 디코딩

<ol><li>Gao, J., Leung, H. K., Wu, B. W. Y., Skouras, S., Sik, H. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+neurophysiological+correlates+of+religious+chanting%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">The neurophysiological correlates of religious chanting.</a> Sci Rep. 9 (1), 4262(2019).</li>
<li>Sik, H. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modulation+of+the+neurophysiological+response+to+fearful+and+stressful+stimuli+through+repetitive+religious+chanting%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Modulation of the neurophysiological response to fearful and stressful stimuli through repetitive religious chanting.</a> J Vis Exp. (181), e62960(2022).</li>
<li>Gao, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Repetitive+religious+chanting+invokes+positive+emotional+schema+to+counterbalance+fear%3A+A+multimodal+functional+and+structural+MRI+study%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Behav+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Repetitive religious chanting invokes positive emotional schema to counterbalance fear: A multimodal functional and structural MRI study.</a> Front Behav Neurosci. 14, 548856(2020).</li>
<li>Saarikivi, K., Chan, T. M. V., Huotilainen, M., Tervaniemi, M., Putkinen, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Enhanced+neural+mechanisms+of+set+shifting+in+musically+trained+adolescents+and+young+adults%3A+converging+fMRI%2C+EEG%2C+and+behavioral+evidence%5BTitle%5D)+AND+%22Cereb+Cortex%22%5BJournal%5D)">Enhanced neural mechanisms of set shifting in musically trained adolescents and young adults: converging fMRI, EEG, and behavioral evidence.</a> Cereb Cortex. 33 (11), 7237-7249 (2023).</li>
<li>Suzuki, K., Laohakangvalvit, T., Matsubara, R., Sugaya, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Constructing+an+emotion+estimation+model+based+on+EEG%2FHRV+indexes+using+feature+extraction+and+feature+selection+algorithms%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors+%28Basel%29%22%5BJournal%5D)">Constructing an emotion estimation model based on EEG/HRV indexes using feature extraction and feature selection algorithms.</a> Sensors (Basel). 21 (9), 2910(2021).</li>
<li>Zhang, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+neural+correlates+of+amplitude+of+low-frequency+fluctuation%3A+a+multimodal+resting-state+MEG+and+fMRI-EEG+study%5BTitle%5D)+AND+%22Cereb+Cortex%22%5BJournal%5D)">The neural correlates of amplitude of low-frequency fluctuation: a multimodal resting-state MEG and fMRI-EEG study.</a> Cereb Cortex. 33 (4), 1119-1129 (2023).</li>
<li>Maruyama, Y., Ogata, Y., Martinez-Tejada, L. A., Koike, Y., Yoshimura, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Independent+components+of+EEG+activity+correlating+with+emotional+state%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Sci%22%5BJournal%5D)">Independent components of EEG activity correlating with emotional state.</a> Brain Sci. 10 (10), 669(2020).</li>
<li>Bigdely-Shamlo, N., Mullen, T., Kreutz-Delgado, K., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measure+projection+analysis%3A+a+probabilistic+approach+to+EEG+source+comparison+and+multi-subject+inference%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Measure projection analysis: a probabilistic approach to EEG source comparison and multi-subject inference.</a> Neuroimage. 72, 287-303 (2013).</li>
<li>Harmony, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+functional+significance+of+delta+oscillations+in+cognitive+processing%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Integr+Neurosci%22%5BJournal%5D)">The functional significance of delta oscillations in cognitive processing.</a> Front Integr Neurosci. 7, 83(2013).</li>
<li>Tompson, S., Chua, H. F., Kitayama, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Connectivity+between+mPFC+and+PCC+predicts+post-choice+attitude+change%3A+The+self-referential+processing+hypothesis+of+choice+justification%5BTitle%5D)+AND+%22Hum+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Connectivity between mPFC and PCC predicts post-choice attitude change: The self-referential processing hypothesis of choice justification.</a> Hum Brain Mapp. 37 (11), 3810-3820 (2016).</li>
<li>Lee, K. C. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLee%2C+KC+%22The+Guide+to+Buddhist+Counseling%22">The Guide to Buddhist Counseling</a>. , Routledge, Taylor & Francis Group. London. (2022).</li>
<li>Wu, B. W. Y., Gao, J., Leung, H. K., Sik, H. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Randomized+Controlled+Trial+of+Awareness+Training+Program+%28ATP%29%2C+a+Group-Based+Mahayana+Buddhist+Intervention%5BTitle%5D)+AND+%22Mindfulness%22%5BJournal%5D)">A Randomized Controlled Trial of Awareness Training Program (ATP), a Group-Based Mahayana Buddhist Intervention.</a> Mindfulness. 10, 1280-1293 (2019).</li>
<li>Gomes, B. A., Plaska, C. R., Ortega, J., Ellmore, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simultaneous+EEG-fMRI+study+of+thalamic+load-dependent+working+memory+delay+period+activity%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Behav+Neurosci%22%5BJournal%5D)">A simultaneous EEG-fMRI study of thalamic load-dependent working memory delay period activity.</a> Front Behav Neurosci. 17, 1132061(2023).</li>
<li>Gao, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Repetitive+religious+chanting+modulates+the+late-stage+brain+response+to+fear-and+stress-provoking+pictures%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychol%22%5BJournal%5D)">Repetitive religious chanting modulates the late-stage brain response to fear-and stress-provoking pictures.</a> Front Psychol. 7, 2055(2017).</li>
<li>Ciccarelli, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simultaneous+real-time+EEG-fMRI+neurofeedback%3A+A+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Simultaneous real-time EEG-fMRI neurofeedback: A systematic review.</a> Front Hum Neurosci. 17, 1123014(2023).</li>
<li>Abreu, R., Nunes, S., Leal, A., Figueiredo, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Physiological+noise+correction+using+ECG-derived+respiratory+signals+for+enhanced+mapping+of+spontaneous+neuronal+activity+with+simultaneous+EEG-fMRI%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Physiological noise correction using ECG-derived respiratory signals for enhanced mapping of spontaneous neuronal activity with simultaneous EEG-fMRI.</a> Neuroimage. 154, 115-127 (2017).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>3.0 T 필립스 MRI 스캐너</td><td>필립스</td><td>3.0T</td><td>MRI 데이터 수집 장치</td></tr><tr><td>EEGLAB</td><td>Swartz Center for Computational Neuroscience</td><td>13.6.5b</td><td>EEG 분석 소프트웨어</td></tr><tr><td>뇌파 (EEG) 시스템</td><td>Electrical Geodesics, Inc. (EGI)</td> <td>GES 200</td><td>EEG 수집 장치</td></tr><tr><td>HRVAS</td><td>Ramshur, J.</td><td>버전 1</td><td>ECG 데이터를 처리하는 EEGLAB용 플러그인</td></tr><tr><td>HydroCel GSN 128 채널</td><td>Electrical Geodesics, Inc. (EGI)</td><td>GSN 130</td><td>EEG 캡</td></tr><tr><td>iMac 27"</td><td>Apple</td><td>버전 10.8</td><td>Netstation 소프트웨어 실행</td></tr><tr><td>LabChart</td><td>ADInstruments</td><td>버전 8</td><td>생리학적 데이터 수집 소프트웨어</td></tr><tr><td>LIPSIA</td><td>Max-Planck-Institute for Human Cognitive and Brain Sciences</td><td>버전 2.2.7</td><td>fMRI 데이터 분석 소프트웨어</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>MathWorks</td><td>R2011a</td><td>EEGLAB은 EEG 데이터용 통계 분석 도구인 Matlab을 기반으로</td></tr> 합니다. <tr><td>Netstation</td><td>Electrical Geodesics, Inc. (EGI)</td><td>버전 3</td><td>EEG 수집 소프트웨어</td></tr><tr><td>PowerLab 8/35</td><td>ADInstruments</td><td>PL3508</td><td>생리학적 데이터 수집 하드웨어</td></tr><tr><td>SPSS</td><td>IBM</td><td>버전 27</td><td>: 행동 및 EEG ROI 데이터를위한 통계 분석 도구</td></tr><tr><td>Windows PC</td><td>Dell</td><td>버전 8</td><td>LabChart 소프트웨어 실행</td></tr></tbody></table>

종교적 성가와 자기 관련 뇌 영역: 다중 모드 신경 영상 연구

Religious Chanting and Self-Related Brain Regions: A Multi-Modal Neuroimaging Study

fMRI 분석 결과, 종교적 성가와 비종교적 성가 사이의 고유벡터 중심성에서 가장 큰 차이는 주로 후대상피질(posterior cingulate cortex, PCC)에 위치하는 것으로 나타났다. 그림 1을 참조하십시오. 이 발견은 EEG 독립적 구성 요소 클러스터링의 선택을 평가하고 검증하는 데 활용되었으며, 이는 PCC 영역 부근에서 클러스터를 유사하게 나타냈습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66221/66221fig01.jpg"> 그림 1: 멀티모달 신경영상 및 전기생리학적 결과. fMRI 데이터에 적용된 고유벡터 중심성 매핑(eigenvector centrality mapping)은 후대상피질(posterior cingulate cortex)이 비종교적 성가에 비해 종교적 성가를 부르는 동안 중심성이 가장 많이 감소하는 뇌 영역임을 밝혀냈다. 이 그림은 Gao et al.1의 허가를 받아 얻은 것입니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66221/66221fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
EEG 독립적 구성 요소 클러스터링 분석은 각각 EEG 활성의 소스에 해당하는 7개의 고유한 IC 클러스터를 생성했습니다. 주목할 만한 점은 이러한 클러스터 중 하나가 PCC에 위치했다는 것인데, 이는 fMRI 결과와 일치하는 결과입니다( 그림 2 참조).
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66221/66221fig02.jpg"> 그림 2: EEG 독립적 성분 군집화 분석에는 PCC의 군집도 포함되었습니다. 이 그림은 Gao et al.1의 허가를 받아 얻은 것입니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66221/66221fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
이 특정 클러스터는 이후 스펙트럼 분석을 포함한 심층 분석을 위해 선택되었습니다. 일원 분산 분석(one-way ANOVA)은 델타 주파수 대역(1-4Hz, 그림 3 및 그림 4 참조)의 전력에 대한 챈팅의 중요한 주요 효과를 보여주었습니다.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66221/66221fig03.jpg"> 그림 3: 일원 분산 분석(one-way ANOVA)은 챈팅(chanting)이 델타 대역(1-4Hz)의 전력에 미치는 유의미한 주요 효과를 나타냈습니다. 이 그림은 Gao et al.1의 허가를 받아 얻은 것입니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66221/66221fig03large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66221/66221fig04.jpg"> 그림 4: 종교적 성가와 비종교적 성가의 조건에 대한 사후 분석. 분석 결과, 종교적 성가를 부르는 것이 비종교적 성가를 부르는 경우보다 더 높은 델타 파워를 유발하는 것으로 나타났다(p =.011). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66221/66221fig04large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
추가 사후 분석에서는 종교 성가를 부르는 동안 성가를 부르지 않는 상태에 비해 HRV의 강도가 현저히 낮다는 것이 나타났습니다( 그림 5 참조).
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66221/66221fig05.jpg"> 그림 5: 성가를 부르지 않는 휴식 상태와 종교적 성가를 부르는 상태에 대한 사후 분석. 분석 결과, 성가를 부르지 않는 상태에서 예배를 듣는 경우와 비교했을 때, 종교 성가를 부르면 HRV 총 전력이 낮고, 절대 고주파 전력이 낮으며, 절대 저주파 전력이 더 낮은 것으로 나타났다. 이 그림은 Gao et al.1의 허가를 받아 얻은 것입니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66221/66221fig05large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
이 연구 결과는 비종교적 성가와 비교했을 때, PCC에서 고유벡터 중심성의 감소가 있음을 시사하는데, 이는 아마도 내인성 델타 진동의 지역적 급증에 의해 주도된 것으로 보인다. 이러한 기능적 변화는 말초 심장 또는 호흡 활동과 무관하며 암시적 언어 처리에 의해 유발되지 않습니다. 대신, 그들은 초월적 행복의 경험과 자기 중심적 인지의 감소와 관련이 있는 것으로 보인다.
보충 파일 1: 데이터 처리 파이프라인 1. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66221/Supplementary%20File%201.zip" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>
보충 파일 2: 데이터 처리 파이프라인 2. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66221/Supplementary%20File%202.zip" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>

This protocol presents a multi-modal neuroimaging approach to explore the potential brain activity associated with repetitive religious chanting, a ...

religious-chanting-self-related-brain-regions-multi-modal

Research

연구

JoVE Journal

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Electroencephalography Measurements in Awake Marmosets Listening to Conspecific Vocalizations 

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종교적 성가와 자기 관련 뇌 영역: 다중 모드 신경 영상 연구

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