Name: 유아-양육자의 사회적 상호 작용을 위한 가정 기반 EEG 하이퍼스캐닝 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-05-31T14:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 8 s
Description: 학습하세요 가정 기반 EEG 하이퍼스캐닝을 통해 유아-양육자 상호 작용을 분석하는 방법을. 동기화된 EEG, ECG 및 행동 데이터를 수집하여 자연스러운 환경에서 발달 과정을 연구합니다.

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이 연구는 난양기술대학교(Nanyang Technological University)의 대통령 박사후 연구원 장학금(Presidential Postdoctoral Fellowship Grant)으로 자금을 지원받았으며, VR에 수여되었습니다.

영아-양육자 상호 작용에서의 실제 EEG 및 ECG 동기화

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이해 상충은 선언되지 않습니다.

이 프로토콜에서 우리는 유아와 양육자가 더 편안하게 느낄 수 있고 그들의 행동이 실험실 환경과 달리 실제 상호 작용을 더 잘 나타낼 수 있는 참가자의 집에서 측정을 수행하여 생태학적 타당성을 높입니다7. 더욱이, 가정 환경에서의 녹화는 예를 들어, 이동 시간과 관련하여 참가자의 부담을 완화할 수 있으며, 따라서 특정 참가자 그룹을 보다 접근하기 쉽게 만들 수 있다. 그러나 이러한 장점과 함께 실제 상황에서의 자연주의적 EEG 하이퍼스캐닝 기록은 실험 설계 및 프로토콜, 데이터 아티팩트와 관련하여 고유한 문제와 한계를 제기합니다. 다음에서는 가정용 녹음에 대한 과제와 가능한 솔루션에 대해 설명합니다.
자연주의적 환경은 공간, 온도 및 방해와 같은 일련의 혼란스러운 변수를 도입할 수 있으며, 이는 집에 있는 참가자 그룹마다 다를 수 있지만 통제된 실험실 환경에서는 일정하게 유지됩니다. EEG 하이퍼스캐닝 프로토콜에는 여러 대의 카메라, 마이크 및 녹음용 노트북과 같은 많은 기술 장비가 필요하므로 참가자 가정에 충분한 공간이 부족한 것이 때때로 문제가 될 수 있습니다. 연구원들은 장비를 아무렇게나 설치하거나 어수선한 곳에 설치하지 않도록 주의해야 합니다. 예를 들어, 음식이나 음료가 있는 테이블 위에 장치를 설치하지 않도록 주의하고 좁은 공간에서 카메라 삼각대가 길을 막지 않도록 하는 것이 중요합니다. 공간 문제를 방지하는 한 가지 방법은 사전에 참가자의 집을 방문하여 공간 제약에 대해 미리 적절하게 계획하는 것입니다. 참가자에게 필요한 공간에서 항목을 치우도록 미리 알림을 보내는 것도 도움이 됩니다. 카메라와 삼각대는 가능한 한 방해가 되지 않는 곳에 배치해야 하며, 특히 세션 중 유아가 앉아 있는 곳에서 손이 닿지 않는 곳에 배치해야 합니다. 무엇보다도, 설정의 모든 단계에서 모든 당사자의 안전을 고려해야 합니다. 연구자들이 자연주의적 환경에서 직면할 수 있는 또 다른 요인은 온도 변화입니다. 낮과 일년 내내 기온이 높은 싱가포르에서는 EEG 데이터에 땀 찌꺼기가 발생할 수 있으며, 이는 적절한 에어컨이 있는 실험실 환경에서 더 잘 제어할 수 있습니다. 참가자를 시원하게 유지하기 위해 팬을 사용하면 전기 제품이 가까이 있기 때문에 다른 아티팩트가 발생하고 불어오는 공기로 인해 참가자의 머리카락과 EEG 와이어가 움직일 수 있어 데이터 품질이 저하될 수 있습니다. 이상적으로는 참가자를 시원하게 유지하기 위해 세션 중에 에어컨을 사용해야 합니다. 그러나 이것이 가능하지 않은 경우 EEG 데이터에서 소음이 발생하지 않도록 참가자에게 너무 가까이 배치하지 않도록 하면서 오버헤드 팬 또는 스탠딩 팬을 대신 사용할 수 있습니다. 다른 대안은 땀 아티팩트를 피할 수 있도록 가능하면 하루 중 더 시원한 시간에 세션을 예약하는 것입니다. 마지막으로, 연구자들은 자연주의적 환경에서 방해가 발생할 수 있다는 점에 주의해야 하며, 특히 참가자의 집에서 세션을 진행하는 경우 더욱 그렇습니다. 가족 구성원이 근처에 있을 수 있으며, 이는 그들이 지나갈 수 있는 휴게실에서 세션을 촬영할 때 사생활을 침해할 수 있습니다. 또한 유아가 작업 중에 다른 양육자나 가족 구성원을 보는 것이 산만해질 수 있으며, 이는 EEG 측정에 편향을 줄 수 있습니다. 세션이 원활하게 진행되려면 다른 가족 구성원이 다른 방에 있는 것이 이상적임을 참가자들에게 상기시키는 것이 가장 좋습니다. 연구원들은 또한 다른 가족 구성원들이 너무 불편을 겪지 않도록 가능한 한 효율적으로 세션을 진행하려고 노력할 수 있습니다. 마지막으로, 연구자는 참가자의 집을 떠나기 전에 모든 데이터가 수집되고 필요한 항목이 완료되었는지 확인해야 합니다. 완료해야 할 문서 및 항목에 대한 명확하고 체계적인 체크리스트가 있으면 중요한 단계를 놓치는 것을 방지할 수 있으며 효율적이고 시기 적절하게 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자연주의적 환경에서 발견되는 혼란스러운 변수 외에도, 실험실 환경에서 제어되지 않는 자연 환경에서 각 세션에 대해 조정해야 하는 프로토콜의 일부 측면도 있습니다. 카메라 각도 및 조명과 같은 특정 측면에 대해서는 표준화가 불가능합니다. 설정의 유연성과 동시에 고품질의 비교 가능한 데이터를 보장하는 것이 중요합니다. 카메라 각도는 레이아웃과 공간의 차이로 인해 각 참가자의 집에 따라 변경될 수 있으며, 이로 인해 특정 이벤트 및 행동 지표에 대한 비디오의 향후 주석이 더 어려워질 수 있습니다. 마찬가지로 조명도 집마다 다르기 때문에 비디오 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 연구원들은 참가자가 주요 광원에 기대어 앉지 않도록 하고 어떤 카메라 각도를 우선시해야 하는지 아는 것과 같이 조정할 수 있는 일반적인 표준 세트를 만들어 적절하게 준비할 수 있습니다. 또 다른 다양한 요소는 각 세션에서 사용할 수 있는 가구입니다. 연구자들은 참가자들의 집에 가구를 가져다 줄 수 없을 가능성이 높기 때문에 참가자들이 이미 가지고 있는 가구에 의존해야 할 것이다. 이 때문에 사용되는 가구가 다르면 양육자와 유아 사이의 신체적 역학이 바뀔 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 종류의 아기 의자는 작업 중에 유아가 앉는 높이와 위치를 변경합니다. 이는 양육자가 아동과 상호 작용하는 방식에 영향을 미칠 수 있으며 잠재적인 근육 움직임 아티팩트 또는 기타 요인으로 인해 EEG 데이터에도 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 분석의 전처리 단계에서 연구자는 동기화된 비디오에서 지침을 구하여 특정 움직임으로 인한 EEG 아티팩트를 식별할 수 있습니다. 또한 어떤 종류의 행동을 관찰하거나 분석할 것인지에 대한 일반적인 아이디어를 가지고 있으면 다양한 물리적 역학에도 불구하고 필요한 데이터를 캡처하는 데 도움이 될 수 있습니다.
EEG 실험의 가정 환경 자연주의적 설정의 또 다른 의미는 생리적 센서 데이터의 품질과 유용성에 관한 것입니다. EEG 기록은 환경적(비생리적, 예: 라인 노이즈18) 및 생리학적 소스(안구, 땀, 근육원)19로부터 인공물 간섭을 받기 쉽다. 무선 EEG는 일반적으로 회선 잡음에 덜 취약하지만 선풍기, TV 화면 및 에어컨과 같은 가정의 전기 장치는 잡음 아티팩트를 유발합니다. 반면에, 움직임 아티팩트는 자연주의적 환경에서 훨씬 더 두드러지며, 낮은 데이터 보유율11,20, 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio)21의 감소, 해석11에서의 데이터 분석의 취약성에 기여한다. Dyadic EEG 및 유아 EEG는 기록 시간이 짧고 정형화된 아티팩트 표현이 적으며 하이퍼스캐닝의 경우 시간 14,22,23 내에 일치해야 하는 깨끗한 분석 가능한 세그먼트의 필요성으로 인해 데이터 보존에 추가적인 문제가 있습니다. 이러한 요인의 완화는 신중한 실험 설계와 잘 조정된 실험 설정에 달려 있습니다22. 고밀도 EEG 조성은 표준 노이즈 성분의 ICA(Independent Component Analysis) 제거와 같은 일부 아티팩트 보정 및 데이터 증강 기술을 허용하지만 저밀도 설정에서는 권장되지 않습니다. 반면, 아티팩트의 수동 주석에 의존하고 영향을 받는 EEG 채널 및 세그먼트를 제거하면 데이터 손실이 커집니다. 제안된 프로토콜은 더 많은 EEG 채널로 수행할 수도 있지만 준비 시간이 더 오래 걸립니다. 더 짧은 획득 시간과 더 풍부한 EEG 데이터의 이러한 이점은 서로 신중하게 비교해야 합니다. 여기에서는 자연주의적 홈 레코딩의 데이터 보존율에 대한 현실적인 추정치가 보고되며, 자동 전압 스파이크 라벨링과 수동 아티팩트 제거의 조합을 사용하여 엄격한 품질 표준을 준수합니다. 잔류율은 낮았지만(성인의 경우 M=34%, 유아의 경우 M=46%), 자연주의적 유아-성인 EEG 기록에서는 예외적인 범위 내에 있으며, 이에 비해 Dikker et al.12은 건식 전극을 사용한 성인 EEG의 논의 과제에서 38%의 잔류율을 보고했습니다. 패러다임에서 복구된 깨끗한 데이터의 양은 시간-주파수 기반 연결성 분석과 같은 추가 분석에 공급될 수 있습니다. 저밀도 EEG 기록의 아티팩트 보정을 위한 대체 반자동 파이프라인(예: HAPPILEE24)은 현재 논문의 범위를 벗어나지만 ICA를 사용하지 않고 아티팩트를 제거하는 데 도움이 될 수 있으므로 데이터 손실을 크게 줄일 수 있습니다.
고품질 EEG를 보장하면서도 실현 가능한 데이터 수집을 보장하기 위해 연구자들은 자연주의적 설정이 실험 세션을 위해 선택된 작업에 어떤 영향을 미치는지 고려해야 합니다. 예를 들어, 작업 선택은 식탁, 의자, 아기 의자, 놀이 매트 등과 같이 참가자 가정에서 일반적으로 볼 수 있는 것을 기반으로 할 수 있습니다. 이렇게 하면 앞뒤로 운반해야 하는 부피가 큰 장비나 가구를 줄일 수 있고 설치 및 청소 시간도 단축됩니다. 이 실험에서는 탁상 놀이에 적합한 책과 장난감을 사용하여 보호자와 아이가 자연스러운 놀이 역동성을 유지하면서 자유로운 움직임을 제한하여 근육 움직임 EEG 인공물을 줄일 수 있도록 했습니다. 그 결과, 현재 프로토콜에서는 자연스러운 상호 작용을 반영하는 것에 따라 장난감을 선택했습니다. 예를 들어, 돌무쌍한 자세로 돌출하여 아이와 함께 테이블 위에서 접할 수 있는 흡입 기능이 있는 장난감은 탁자에서 떨어지지 않는 장점이 있어, 양육자가 집으려고 할 때 모션 아티팩트가 발생할 수 있습니다. 연구자들은 또한 참가자의 부담을 줄이기 위해 준비 및 청소 시간에 주의를 기울여야 합니다.
자연주의적 환경에서 EEG 하이퍼스캐닝 측정을 수행하기로 선택하면 생태학적으로 더 유효한 데이터에 많은 이점이 있지만, 연구자는 실험 설계에서 발생할 수 있는 한계와 과제를 인식하고 영향을 최대한 완화하기 위한 충분한 단계를 구현해야 합니다. 연구자들은 패러다임을 최적화하고 방문을 계획할 때 생태학적 설계와 실험 통제 사이의 균형을 맞추기 위해 노력해야 합니다. 위에서 설명한 바와 같이, 실험 설정과 관련하여 약간의 유연성이 필요하지만, 이는 참가자 간에 더 많은 변동성을 초래합니다. 이는 실험적 관점에서는 바람직하지 않지만 참가자의 실제 환경을 더 잘 반영할 수 있습니다. 또한 자연주의적 설정은 위에서 논의한 바와 같이 EEG 데이터에 더 많은 다른 유형의 아티팩트를 도입할 수 있습니다. 이러한 문제는 적절한 EEG 전처리 및 분석 기법으로 어느 정도 완화할 수 있지만 일반적으로 데이터 손실이 증가하고 품질이 저하될 수 있습니다. 또한 사용되는 장비, 특히 카메라와 삼각대는 상대적으로 부피가 크고 무거워 운반이 어렵고 밀폐된 공간에 적합하지 않다는 단점이 있습니다. 마지막으로, 습식 전극 시스템에는 추가 실험 재료(예: 젤, 주사기, 장갑, 물티슈)와 더 긴 준비 시간이 필요합니다. 실험자는 참가자의 집에 지저분한 것을 남기지 않도록 매우 주의해야 하며(예: 가구 일부에 젤을 바르는 경우) 유아가 그렇게 할 수 있는 위험이 있음을 미리 설명해야 합니다. 건식 전극은 이러한 문제를 피하고 설정 시간을 절약할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있습니다. 따라서, 더 큰 그룹(예를 들어, 교실)에서의 녹화물을 하이퍼스캐닝하는 경우, 이들이 선택되는 방법일 수 있다(예를 들어, 참조: 12). 따라서 이 프로토콜을 당면한 상황에 맞게 개선하고 조정함으로써 학교 및 직장과 같은 다양한 유형의 자연주의적 환경에 적용하여 더 다양한 하이퍼스캐닝 및 행동 데이터를 캡처할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

하이퍼스캐닝(hyperscanning)이라고도 하는 두 개 이상의 상호 작용하는 피험자의 뇌 활동을 동시에 기록함으로써 복잡하고 양방향적이며 빠르게 진행되는 역학에서 사회적 상호 작용의 신경 기초를 설명할 수 있게 되었습니다1. 이 기법은 고립되고 엄격하게 통제된 환경에서 개인을 연구하는 것에서 자유 놀이 2,3, 퍼즐 풀기4 및 협동 컴퓨터 게임 5,6 중 부모-자식 상호 작용과 같은 보다 자연스러운 상호 작용을 조사하는 것으로 초점을 옮겼습니다. 이 연구는 사회적 상호 작용 중에 뇌 활동이 동기화됨, 즉 시간적 유사성을 보인다는 것을 보여주며, 이러한 현상을 대인 신경 동기화(INS)라고 합니다. 그러나 대부분의 하이퍼스캐닝 연구는 실험실 환경에 국한되어 있습니다. 이것은 더 나은 실험 통제를 허용하지만 일부 생태학적 타당성을 잃는 대가를 치를 수 있습니다. 실험실에서 관찰된 행동은 낯설고 인공적인 환경과 부과된 과제의 특성으로 인해 참가자의 전형적인 일상 상호작용 행동을 대표하지 않을 수 있다7.
최근 뇌파검사(EEG) 또는 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)과 같은 모바일 신경영상 장치의 발전으로 참가자가 기록 컴퓨터에 물리적으로 연결되어 있어야 하는 요구 사항을 제거함으로써 이러한 문제를 완화했습니다. 따라서 참가자가 교실이나 가정에서 자유롭게 상호 작용하는 동안 참가자의 뇌 활동을 측정할 수 있습니다 8,9. fNIRS와 같은 다른 신경영상 기법과 비교했을 때 EEG의 장점은 시간적 해상도가 뛰어나 빠르게 진행되는 사회적 역동성을 조사하는 데 특히 적합하다는 점이다10. 그러나 EEG 신호는 움직임 및 기타 생리적 및 비생리학적 인공물에 매우 취약하다는 주의가 수반된다11.
그럼에도 불구하고 첫 번째 연구는 실제 환경과 조건에서 EEG 하이퍼스캐닝 설정을 성공적으로 구현했습니다. 예를 들어, Dikker et al.12은 강의 참석, 비디오 시청, 그룹 토론 참여를 포함한 다양한 교실 활동에 참여하는 학생 그룹의 EEG 신호를 측정했습니다. 이 연구는 다른 연구 8,9와 함께 비실험실 환경에서 측정을 수행하는 과정을 용이하게 하기 위해 주로 건조 EEG 전극을 사용했습니다. 전도성 겔 또는 페이스트의 도포가 필요한 습식 전극과 비교할 때 건식 전극은 유용성 측면에서 주목할 만한 이점을 제공합니다. 그들은 성인 인구 및 정지 상태에서 습식 전극과 유사한 성능을 나타내는 것으로 나타났습니다. 그러나, 이들의 성능은 임피던스 레벨(impedance levels)13의 증가로 인해 모션 관련 시나리오에서 감소할 수 있다.
여기에서는 가정 환경에서 유아 양육자 dyad의 동일한 무선 증폭기(샘플링 속도: 500Hz)에 연결된 단일 리드 심전도(ECG)를 사용하여 저밀도 7채널 액체 젤 EEG 시스템에서 동기화된 녹음을 캡처하기 위한 작업 프로토콜을 제시합니다. 능동 전극은 성인에게 사용되었지만, 수동형 전극은 일반적으로 고리 전극 형태로 제공되어 겔 적용 과정을 용이하게 하기 때문에 유아에게 대신 사용되었습니다. 또한 EEG-ECG 녹화를 3대의 카메라 및 마이크와 동기화하여 다양한 각도에서 참가자의 행동을 캡처했습니다. 이 연구에서 8-12개월 된 영아와 보호자는 EEG, ECG 및 행동을 기록하는 동안 읽기 및 놀이 작업에 참여했습니다. 과도한 움직임이 EEG 신호 품질에 미치는 영향을 최소화하기 위해 과제는 탁자 위 환경(예: 부엌 탁자 및 유아용 유아용 의자 활용)에서 수행되었으며 참가자는 상호 작용 과제 내내 앉아 있어야 했습니다. 간병인에게는 연령에 맞는 책 3권과 탁상용 장난감(떨어지는 것을 방지하기 위해 흡입 컵이 장착되어 있음)이 제공되었습니다. 그들은 약 5분 동안 아이에게 책을 읽어 준 다음 장난감을 가지고 10분 동안 놀아주도록 지시받았습니다.
이 프로토콜은 읽기 및 재생 작업 중에 동기화된 EEG-ECG, 비디오 및 오디오 데이터를 수집하는 방법을 자세히 설명합니다. 그러나 전체 절차는 이 연구 설계에만 국한되지 않고 다양한 모집단(예: 부모-자식 다이아드, 친구 다이아드) 및 실험 작업에 적합합니다. 서로 다른 데이터 스트림의 동기화 방법이 제시됩니다. 또한 Dikker et al.12를 기반으로 한 기본 EEG 전처리 파이프라인을 간략하게 설명하고 EEG 데이터 보존률 및 품질 관리 지표를 보고합니다. 특정 분석 선택은 다양한 요인(예: 작업 설계, 연구 질문, EEG 몽타주)에 따라 달라지기 때문에 하이퍼스캐닝-EEG 분석은 더 이상 자세히 설명되지 않고 대신 독자는 기존 지침 및 도구 상자(예: 지침의 경우 14;15,16 하이퍼스캐닝 분석 도구 상자의 경우). 마지막으로, 이 프로토콜은 가정 및 기타 실제 환경에서 EEG-ECG 하이퍼스캐닝에 대한 과제와 잠재적 솔루션에 대해 논의합니다.

<table><tbody><tr><td>바늘이 없는 10cc Luer Lock Tip 주사기</td><td>Terumo Corporation</td><td></td><td></td></tr><tr><td>actiCAP 슬림 8채널 전극 세트(LiveAMP8)</td><td>Brain Products GmbH</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Arduino 소프트웨어(IDE)</td><td>Arduino</td><td>Arduino IDE 1.8.19</td><td>Arduino 마이크로컨트롤러의 코드를 작성하는 데 사용되는 소프트웨어입니다. 선택한 마이크로 컨트롤러 장치와 함께 대체 프로그래밍 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.&nbsp;</td></tr><tr><td>아두이노 우노 보드</td><td>아두이노</td><td></td><td>트리거 박스의 회로를 구축하는 데 사용됩니다. 대체 마이크로 컨트롤러 보드를 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>BNC 커넥터</td><td></td><td></td><td>BNC 커넥터는 트리거 박스 설정의 다양한 부분을 연결합니다.</td></tr><tr><td>BNC 푸시 버튼&nbsp;</td><td>Brain Products GmbH</td><td>BP-345-9000</td><td>BNC 트리거 푸시 버튼을 눌러 트리거를 보냅니다.</td></tr><tr><td>BNC-2.5mm 잭 트리거 케이블(80cm)&nbsp;</td><td>Brain Products GmbH</td><td>BP-245-1200</td><td>2개의 Live를 연결하는 BNC 케이블Amps를 트리거 박스에 연결합니다.</td></tr><tr><td>BrainVision 분석기 버전 2.2.0.7383</td><td>Brain Products GmbH</td><td></td><td>EEG 분석 소프트웨어.</td></tr><tr><td>동글이 포함된 BrainVision 레코더 라이선스</td><td>Brain Products GmbH</td><td>S-BP-170-3000</td><td></td></tr><tr><td>BrainVision 레코더 버전 1.23.0003</td><td>Brain Products GmbH</td><td></td><td>EEG 레코딩 소프트웨어.</td></tr><tr><td>맞춤형 8Ch LiveAmp Cap 패시브 (유아용 EEG 캡)</td><td>Brain Products GmbH</td><td>LC-X6-SAHS-44, LC-X6-SAHS-46, LC-X6-SAHS-48&nbsp;</td><td>유아용 머리 크기 44, 46, 48. 다른 EEG 캡을 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>Dell Latitude 3520 노트북 Dell</td><td></td><td></td><td>노트북 2대, 성인 EEG 기록용 1대와 유아 EEG 기록용 1대. 대체 컴퓨터를 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>치과 세척 주사기</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>LiveAmp 8-CH 무선 증폭기</td><td>BrainProducts GmbH</td><td>BP-200-3020</td><td>두 개의 LiveAmp, 하나는 성인 EEG용이고 다른 하나는 유아 EEG용입니다. 대체 증폭기를 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>Manfrotto MT190X3 128RC 마이크로 플루이드 비디오 헤드가 있는 삼각대</td><td>Manfrotto</td><td>MT190X3</td><td>대체 삼각대를 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>Matlab 소프트웨어</td><td>MathWorks, Inc.</td><td>R2023a</td><td>대체 분석 및 표현 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>보조 배터리(10000mAh)</td><td>Philips</td><td>DLP6715NB/69</td><td>대체 보조 배터리를 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>원시 EEG 캡</td><td>EASYCAP GmbH</td><td></td><td>성인 머리 크기 52, 54, 56, 58. 다른 EEG 캡을 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>Rode Wireless Go II 싱글 세트</td><td>R&oslash; de 마이크</td><td></td><td>대체 마이크를 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>Sony FDR-AX700 캠코더</td><td>Sony</td><td>FDR-AX700</td><td>대체 캠코더 또는 웹캠을 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>SuperVisc 고점도 젤&nbsp;</td><td>이지캡 GmbH</td><td>NS-7907</td><td></td></tr></tbody></table>

유아-양육자의 사회적 상호 작용을 위한 가정 기반 eeg 하이퍼스캐닝

Home-Based EEG Hyperscanning for Infant-Caregiver Social Interactions

간병인과 어린이의 뇌 활동을 동시에 기록하는 이전의 하이퍼스캐닝 연구는 주로 실험실 내에서 수행되었기 때문에 결과의 일반화 가능성이 실제 환경에 대한 일반화 가능성에 제한이 있었습니다. 여기에서는 가정에서 다양한 대화형 작업을 수행하는 동안 유아-양육자 다이아드의 동기화된 뇌파(EEG), 심전도(ECG) 및 행동 기록을 캡처하기 위한 포괄적인 프로토콜이 제안됩니다. 이 프로토콜은 서로 다른 데이터 스트림을 동기화하고 EEG 데이터 보존률 및 품질 검사를 보고하는 방법을 보여줍니다. 또한 가정 환경에서의 실험 설정, 작업 및 데이터 수집과 관련된 중요한 문제와 가능한 솔루션에 대해 논의합니다. 이 프로토콜은 유아 양육자 다이아드에 국한되지 않고 다양한 다이아드 별자리에 적용될 수 있습니다. 전반적으로, 우리는 보다 생태학적으로 유효한 환경 환경에서 참가자의 뇌 활동을 포착하기 위해 실험실 외부에서 실험을 수행할 수 있는 EEG 하이퍼스캐닝 설정의 유연성을 보여줍니다. 그러나 움직임 및 기타 유형의 인공물은 여전히 가정 환경에서 수행할 수 있는 실험적 작업을 제한합니다.

이 연구에 포함된 참가자는 8개월에서 12개월 사이의 일반적으로 발달 중인 유아와 집에서 영어 또는 영어 및 제2외국어를 사용하는 어머니 및/또는 할머니였습니다. 성인과 유아의 7-전극 EEG와 단일 리드 ECG, 3대의 카메라와 마이크의 비디오 및 오디오 녹음이 작업 중에 동시에 획득되었습니다. 신경 활동은 국제 10-20 시스템에 따라 F3, F4, C3, Cz, C4, P3 및 P4에 걸쳐 측정되었습니다. 서로 다른 데이터 스트림은 실험의 시작과 끝에서 임시로 정렬되고 잘려서 모든 기록이 시점 t = 0에서 시작되도록 했습니다(그림 4).
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig04.jpg"> 그림 4: 데이터 스트림의 동기화. 3개의 카메라(유아 보기, 결합 보기, 보호자 보기), 간병인 및 유아 원시 ECG, 간병인 및 유아 원시 EEG가 동일한 타임라인에 동기화됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig04large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
총 10명의 참가자가 있는 데이터 세트의 처음 5개 dyad에 대한 EEG 데이터 보존률 및 품질 메트릭이 표 1에 나와 있습니다. 불량 채널 제거(그림 5) 후 아티팩트가 포함된 데이터 세그먼트는 자동화된 전압 임계값을 사용하여 제거한 후 나머지 세그먼트를 육안으로 검사했습니다(그림 6). 그 결과, EEG 기록의 평균 길이는 M = 562.96 s (SD ± 148.94 s)였습니다. 이 중 성인 데이터의 M = 34.30 % (SD ± 13.00 %)와 유아 데이터의 M = 46.32 % (SD ± 16.63 %)가 자동 및 수동 거부 후 수락되었습니다. 성인과 유아 간의 일치하는 데이터만 고려하는 경우 유지율은 M = 20.58%(SD ± 9.51%)로 떨어지고 M = 215.00초(SD ± 117.54초)의 일치하는 작업 데이터가 남습니다. 또한, dyad당 총 0-2개의 채널은 지속적으로 낮은 데이터 품질로 인해 제외되었습니다.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig05.jpg"> 그림 5: 불량 채널 식별. 채널 Cz가 평탄선(A: 데이터 스크롤, B: PSD 플롯) 또는 채널 F3에 과도하게 노이즈가 많은(C: 데이터 스크롤, D: PSD 플롯) 7개의 EEG 채널에 대한 유아 EEG 데이터 스크롤 및 PSD(Power Spectral Density) 플롯. EEGLAB17에서 불량 채널 감지가 수행되었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig05large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig06.jpg"> 그림 6: 아티팩트 거부. 아티팩트가 있는 Epoch는 (A) 거부 임계값에 따라 자동으로 거부된 후 (B) 육안 검사를 통한 수동 거부가 뒤따랐습니다. 플롯의 강조 표시된 부분에는 각각 거부 임계값 (A) 또는 수동 거부( B)에 따라 거부된 세그먼트가 표시됩니다. 데이터는 EEGLAB17에서 시각화되었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig06large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</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">성인</td>
			<td colspan="2">아이</td>
			<td colspan="2">일치</td>
		</tr><tr><td>아이디</td>
			<td>녹음 길이(초)</td>
			<td>불량 채널</td>
			<td>% 허용 epochs</td>
			<td>불량 채널</td>
			<td>% 허용 epochs</td>
			<td>불량 채널</td>
			<td>% 허용 Epoch (일치)</td>
		</tr><tr><td>1</td>
			<td>898</td>
			<td>해당 없음</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>해당 없음</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>해당 없음</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>해당 없음</td>
			<td>17.2</td>
			<td>해당 없음</td>
			<td>47.0</td>
			<td>해당 없음</td>
			<td>16.9</td>
		</tr></tbody></table>표 1. 실험 작업 중 5개의 dyad에 대한 EEG 데이터 품질 보고서.

이 프로토콜은 가정 환경에서 유아 양육자의 다이아드에서 동기화된 뇌파, 심전도 및 행동 기록을 캡처한 방법을 설명합니다.

유아-양육자의 사회적 상호 작용을 위한 가정 기반 EEG 하이퍼스캐닝

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

본 연구는 영아와 양육자 간의 사회적 상호작용이 영아의 학습과 발달에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 연구하는 것을 목표로 한다. 우리는 가정에서 상호 작용하는 놀이 작업 중에 유아-양육자 다이아드에서 동기화된 EEG, ECG 및 행동 기록을 캡처하기 위해 포괄적인 하이퍼스캐닝 프로토콜을 개발했습니다. 주로 실험실 환경에서 수행되었던 이전의 하이퍼스캐닝 프로토콜과 달리, 당사의 실험은 가정 환경에서 수행됩니다.한 가지 주요 실험적 과제는 생태학적 타당성을 제한할 수 있는 가정 환경 전반에 걸친 표준화의 필요성과 참가자 간의 자연주의적 상호 작용을 촉진하는 데 필요한 유연성의 균형을 맞추는 것입니다. 이 프로토콜은 가정 환경에서의 실험 설정, 작업 및 데이터 수집과 관련된 잠재적 문제 및 중요한 고려 사항을 해결하기 위한 고유한 통찰력을 제공합니다. 또한 당사의 프로토콜은 EEG, ECG, 비디오 및 오디오 데이터를 단일 타임라인으로 다중 모드 동기화의 설계 및 설정에 대한 자세한 데모를 제공합니다.

home-based-eeg-hyperscanning-for-infant-caregiver-social-interactions

Research

연구

JoVE Journal

Neuroscience

신경과학

조밀한 배열 electroencephalography은 유아와 성인의 사회적인지 기능을 연구하기 위해 점점 사용되고 있습니다. 여기 우리는 유아와 어른의 뇌파 공부를위한 기존의 방법론에 큰 개선을 나타냅니다 설립 방법론을 제시한다.

(덴스 배열 Electroencephalography를 사용하여 유아 및 성인의 사회적 인식을 조사 D EEG)

고밀도 뇌파검사(dEEG)는 생애 초기의 뇌 발달과 가소성을 연구하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 여기에서는 유아 뇌의 빠른 청각 처리의 진동 역학을 이해하기 위해 전통적인 EEG 기록을 기반으로 하는 정교한 분석 기술의 응용 프로그램을 제시합니다.

유아 청각 처리 및 이벤트 관련 뇌 진동

이 프로토콜은 배우와 대본이 없는 사회적 상호 작용 중에 자유롭게 행동하는 유아의 의도를 신경 해독하기 위한 새로운 방법론을 제시합니다. 신경 활동은 비침습적 고밀도 활성 두피 뇌파검사(EEG)를 사용하여 획득합니다. 운동학적 데이터는 관성 측정 장치로 수집되고 동기화된 비디오 녹화로 보완됩니다.

인간의 유아를 자유롭게 행동의 사회적 상호 작용하는 동안 의도 모드의 신경 디코딩에 소설 실험 및 분석 접근

이 새로운 프로토콜은 유아의 사회적 상호 작용의 신경 기지를 평가하기 위해 설계되었습니다. 패러다임은 같은 언어, 공동의 관심과 얼굴을 맞대고 상호 작용 사회 입력이 유아 신경 활성화 관련이 떨어져 얼마나 다양한 애타게하도록 설계되었습니다. 유아 EEG 파워는 사회적, nonsocial 조건을 모두 동안 기록됩니다.

A는 내 - 과목 실험 프로토콜 유아 EEG에 대한 사회 입력의 효과를 평가하기 위해

현재 프로토콜 fNIRS hyperscanning 실험을 실시 하 고 뇌-투-두뇌 synchrony를 분석 하는 방법을 설명 합니다. 또한, 우리는 문제 및 가능한 해결 논의.

Hyperscanning 기능성 근 적외선 분광학 실험 실시

우리는 magnetoencephalography (MEG)와 electroencephalography이 (EEG) 단순한 감각 자극의 처리에 관련된 뇌 영역을지도하기 위해 사용합니다.

동시 MEG와 EEG와 기능 매핑

이 프로토콜에서 설명하는 절차는 테스토 스 테론 관리 및 테스토 스 테론에 대한 민속 신앙 직접 반대 사회적 행동에 연결되어있을 수 있습니다 보여준다.

행동 내분비학 및 실험 경제학을 결합 : 테스토 스 테론과 사회 의사 결정

컴퓨터 게임 기반의 인지적 작업 중 고밀도 뇌파와 시선 데이터를 레코딩을위한 절차가 설명되어 있습니다. 인지적 작업을 제시하는 비디오 게임을 사용하면 실험 제어를 희생하지 않고도 생태 유효성을 향상시킵니다.

결합 컴퓨터 게임 기반 고밀도 뇌파와 적외선 가즈 추적 Behavioural 실험

이 문서 전체를 몸 애니메이션 캐릭터가 가상 사회적 상호 작용을 관찰의 신경 상호 조사를 기능성 자기 공명 영상 (fMRI)와 함께 사용되는 실험 디자인을 보여줍니다.

가상 사회 상호 작용을 관찰의 신경 상호의 두뇌 이미징 조사

여기 크롤리의 사교성과 사회 노벨티 테스트를위한 환경 설정을 사용하여 생쥐에서 사교성의 시험에 대한 자세한 프로토콜을 설명합니다. 우리는 결과의 올바른 해석에 중요한 중요한 세부 사항을 포함하여이 절차에 대한 장점과 가능한 응용 프로그램을 설명합니다.

사회적 상호 작용 동작 평가

학습하세요 가정 기반 EEG 하이퍼스캐닝을 통해 유아-양육자 상호 작용을 분석하는 방법을. 동기화된 EEG, ECG 및 행동 데이터를 수집하여 자연스러운 환경에서 발달 과정을 연구합니다.

유아-양육자의 사회적 상호 작용을 위한 가정 기반 EEG 하이퍼스캐닝

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