Artykuł metodologiczny

Funkcjonalne badanie hiperskanowania spektroskopii bliskiej podczerwieni w poradnictwie psychologicznym

DOI:

10.3791/67183

⸱

17 stycznia 2025

 ,  ,  , 
1Shanghai Key Laboratory of Mental Health and Psychological Crisis Intervention, School of Psychology and Cognitive Science, East China Normal University, 2School of Psychology and Cognitive Science, East China Normal University, 3School of Health and Clinical Psychology, East China Normal University, 4School of Psychology, Shanghai Normal University

* These authors contributed equally

W tym artykule

Informacja o sprostowaniu

Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Protokół ma na celu szczegółowe opisanie metodologii przeprowadzania badania hiperskanowania fNIRS w poradnictwie psychologicznym. Obejmuje to przygotowania do eksperymentu, procedurę zbierania danych oraz późniejszy proces analizy danych.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Funkcjonalna spektroskopia bliska podczerwieni (fNIRS) to innowacyjna technika umożliwiająca monitorowanie aktywności mózgu w czasie rzeczywistym u wielu osób zaangażowanych w interakcje społeczne. Badacze z tej dziedziny mierzą współistniejące aktywności mózgu za pomocą indeksu synchronizacji międzymózgowej (IBS). W badaniach nad poradnictwem psychologicznym wykorzystanie fNIRS do pomiaru IBS wzbudziło uwagę ze względu na jego potencjał do wyjaśnienia dynamiki interakcji doradca-klient. Niemniej jednak obecnie w tej dziedzinie brakuje ustandaryzowanego protokołu precyzyjnego pomiaru IBS między doradcami a klientami, co ułatwiłoby ujawnienie wzorców interakcji w czasie rzeczywistym podczas sesji doradczych. Aby sprostać tej potrzebie, artykuł ten proponuje szczegółowy, ustandaryzowany protokół, określający proceduralne kroki przeprowadzania hiperskanu fNIRS w warunkach poradnictwa psychologicznego, koncentrujący się na pozyskiwaniu sygnałów mózgowych, obliczaniu IBS między doradcami a klientami oraz analizie wzorców lead-lag w IBS podczas sesji terapeutycznych. Wdrożenie tego standaryzowanego pipeline'u hiperskanowania fNIRS nie tylko zwiększa powtarzalność i wiarygodność pomiarów IBS w badaniach z zakresu psychologicznego doradztwa, ale także umożliwia głębsze zrozumienie mechanizmów neuronalnych leżących u podstaw współpracy. Integrując hiperskanowanie fNIRS z naturalistycznym środowiskiem poradnictwa, naukowcy mogą pogłębić zrozumienie, jak IBS koreluje z wynikami terapii, potencjalnie wspierając spersonalizowane podejścia do leczenia zaburzeń psychicznych.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W ostatnich latach stosowanie technik hiperskanowania do badania wspólnych aktywności mózgu podczas interakcji dyadycznych lub grupowych stało się popularnym kierunkiem badań. Naukowcy często stosują elektroencefalogram (EEG)1, funkcjonalną rezonans magnetyczny (fMRI)2 lub funkcjonalną spektroskopię bliskiej podczerwieni (fNIRS)3 do monitorowania aktywności nerwowej i mózgowej wielu osób jednocześnie. W związku z tym wprowadzono metrykę neurobiologiczną synchronizacji międzymózgowej (IBS)4, aby ilościowo określić stopień sprzężenia aktywności mózgu między osobami poprzez skrupulatną analizę fazy i amplitudy wyrównania sygnałów nerwowych lub hemodynamicznych w czasie5. IBS odnosi się do zjawiska, w którym aktywność mózgu dwóch lub więcej osób zostaje wyrównana lub zsynchronizowana podczas interakcji społecznych. Ta synchronizacja może występować w różnych formach, takich jak faza, częstotliwość lub amplituda oscylacji mózgu 6,7,8.

W obszarze naturalistycznych interakcji społecznych z udziałem wielu uczestników, szeroki zakres badań ujawnił zjawisko IBS, szczególnie w tak różnorodnych kontekstach jak dynamika rodzic-dziecko9, wymiany nauczyciel-uczeń10, partnerstwa romantyczne11 oraz zaangażowanie publiczności z wykonawcami12. Warto zauważyć, że IBS wykazuje podwyższony poziom w relacjach intymnych, takich jak relacje rodzic-dziecko czy romantyczne, w porównaniu do interakcji z obcymi13,14, co podkreśla jego wrażliwość na głębię więzi emocjonalnej. Równocześnie to podwyższone zespół jelita drażliwego często pokrywa się ze zwiększoną efektywnością współpracy i poprawą zachowań, co sugeruje funkcjonalną rolę w wspieraniu pozytywnych rezultatów społecznych15.

W kontekście poradnictwa sojusz roboczy — kluczowa konstrukcja ściśle powiązana ze skutecznością poradnictwa16 — ucieleśnia wyraźną dynamikę interpersonalną, która stopniowo ewoluuje między doradcą a klientem podczas procesu terapeutycznego. W istocie ten sojusz opiera się na budowaniu głębokich więzi emocjonalnych i tworzeniu efektywnych ram współpracy17. Dlatego eksplorowanie IBS w interakcjach doradczych daje nową perspektywę, która poszerza zrozumienie złożoności i jakości tych relacji terapeutycznych.

Empatia doradcy, postrzegana przez klienta, przyczynia się do rozwoju sojuszu roboczego18. Wskazuje to, że nawiązanie sojuszu roboczego może wynikać z wzajemnego zrozumienia i odpowiadających im działań nerwowych między doradcą a klientem. Empatię można podzielić na dwa komponenty: empatię afektywną i empatię poznawczą. Dolny zakręt czołowy (IFG) jest powiązany z empatią afektywną i jest również związany z procesami nerwowymi leżącymi u podstaw komunikacji twarzą w twarz19. Prawy styk skroniowo-ciemieniowy (rTPJ), ważny element sieci Teorii Umysłu, jest ściśle powiązany z empatią poznawczą, szczególnie w rozumieniu stanów umysłowych innychosób 20. W konsekwencji wczesne badania synchronizacji mózgu w poradnictwie priorytetowo traktowały te dwa regiony jako obszary zainteresowania (ROI) i zidentyfikowały IBS głównie w rTPJ21. Kolejne badania koncentrowały się więc głównie na rTPJ22. Badania wykazały, że synchronizacja neuronalna w rTPJ między klientami a terapeutami podczas terapii jest znacząco wyższa niż w kontekście konwersacyjnym. Istnieje dodatnia korelacja między zwiększoną synchroniczną aktywnością neuronową w rTPJ a siłą sojuszu terapeutycznego21. Unikalne wzorce aktywności w terapii mogą wynikać z dogłębnego zgłębiania wyrazów emocjonalnych i osobistych doświadczeń. Sugeruje to, że IBS wymaga dalszych badań w ramach poradnictwa. Dodatkowo, korelacja między zwiększoną aktywnością rTPJ a siłą współpracy roboczej wskazuje, że IBS może służyć jako neurobiologiczna podstawa do oceny relacji doradczych, oferując nowatorską metrykę oceny.

Choć te ustalenia podkreślają obiecującą rolę IBS w dynamice doradca-klient, podkreślają także potrzebę dalszego wyjaśnienia bezpośredniego związku przyczynowego między synchronizacją mózgu, skutecznością poradnictwa a współpracą z działaniem. Aby rozwijać tę rozwijającą się dziedzinę, kluczowe jest opracowanie ustandaryzowanych protokołów hiperskanowania oraz rygorystycznych metod analizy danych. Dzięki udoskonaleniu zestawu narzędzi metodologicznych możliwe jest dokładniejsze zmapowanie neuronalnych podstaw skutecznego poradnictwa, co ostatecznie podnosi jakość interwencji terapeutycznych i ich efekty.

Ten artykuł przedstawia protokół dotyczący przeprowadzenia badania hiperskanowania opartego na fNIRS oraz obserwacji i analizy IBS między partnerem a klientem. fNIRS to nieinwazyjna technika obrazowania używana do pomiaru aktywności mózgu. Działa poprzez wykrywanie zmian w natlenieniu krwi i objętości krwi w mózgu, które są pośrednimi markerami aktywności nerwowej. Osiąga się to poprzez emisję światła bliskiego podczerwieni do mózgu i pomiar ilości światła pochłanianego lub rozpraszanego przez komórki krwi23. W ten sposób mierzona jest aktywność hemodynamiczna/natlenienia. Dla porównania, fNIRS oferuje wyższą rozdzielczość czasową niż fMRI i jest mniej podatny na artefakty ruchu niż EEG, co czyni go dobrze przystosowanym do badania interakcji społecznych w naturalnych warunkach, takich jak poradnictwo psychologiczne8.

Artykuł przedstawia również konkretne kroki obliczania IBS za pomocą metody koherencji falkowej transformacji (WTC)24. WTC to technika analityczna, która mierzy relacje między dwoma sygnałami na różnych częstotliwościach w czasie. Jest korzystny w identyfikacji obszarów synchronizacji między obszarami mózgu lub między uczestnikami badania. Oblicza koherencję między dwoma szeregami czasowymi poprzez analizę ich widma krzyżowych za pomocą transformat falkowych. Aby zrozumieć znaczenie WTC, należy najpierw zrozumieć podstawowe koncepcje transformaty falowej (WT)25, koherencji26 oraz to, jak zbiegają się one w ramach WTC27.

Transformacja falkowa, narzędzie matematyczne, doskonale radzi sobie z rozkładem złożonych sygnałów na ich składowe czasowo-częstotliwościowe, umożliwiając analizę zarówno lokalnych zmian częstotliwości w czasie, jak i ogólnej zawartości częstotliwości sygnału27. Ta cecha jest szczególnie korzystna przy badaniu aktywności neuronalnej, która z natury jest niestacjonarna i wykazuje dynamiczne zmiany na różnych częstotliwościach. Koherencja natomiast określa stopień, w jakim dwa sygnały dzielą podobne składowe częstotliwości i relacje fazowe, służąc jako miara synchronizacji między nimi26. Łącząc te dwa pojęcia, WTC zapewnia potężne narzędzie oceny IBS, rejestrując zarówno ewolucję czasową, jak i specyficzność częstotliwościową sprzężenia nerwowego między osobami oraz dostarczając wglądu w to, jak różne części mózgu lub mózgu dynamicznie współdziałają w trakcie zadania lub bodźca24.

Podczas gdy tradycyjne ramy WTC jedynie testują korelację między sygnałami mózgowymi różnych osób, przedstawiono tutaj metodę uwzględniającą kierunkowość interakcji między doradcą a klientem. Istnieją różne wzorce lead-lag, gdzie jeden sygnał konsekwentnie poprzedza zmiany drugiego o określony przedział czasowy, co wskazuje na związek czasowy w IBS według wcześniejszych badań 28,29. IBS nie może występować jednocześnie między doradcą a klientem podczas terapii. Dlatego potrzebna jest kompleksowa metoda do badania kierunkowości IBS. Metoda ta wyjaśnia rolę, jaką doradcy pełnią na różnych etapach doradztwa (prowadzenie IBS, faza IBS z klientem lub prowadzenie przez klienta).

Niniejsze badanie proponuje szczegółowy i możliwy do wdrożenia protokół oparty na pytaniu badawczym, czy wyniki IBS między doradcami a klientami mogą stanowić potencjalne biomarkery do oceny jakości sojuszu lub wyników u pacjentów o różnych stylach przywiązania dorosłych. Protokół określa wykorzystanie technologii hiperskanowania fNIRS do badania IBS między doradcami psychologicznymi a klientami w kontekście poradnictwa. Zawiera kompleksowe opisy procedur eksperymentalnych, środki ostrożności dla każdego etapu oraz późniejsze metody przetwarzania danych. Przewiduje się, że protokół ten dostarczy cennych wskazówek i wskazówek przyszłym badaczom zainteresowanym badaniem IBS w obszarze poradnictwa psychologicznego. Konkretny protokół zbierania i przetwarzania danych przedstawiono następująco.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wszyscy uczestnicy podpisali pisemną zgodę na świadomą zgodę przed udziałem i po eksperymencie otrzymali wynagrodzenie około 60 juanów (waluta chińska). Procedura badawcza opisana powyżej została zatwierdzona przez Komitet Uniwersytetu ds. Ochrony Badań Ludzkich przy East China Normal University (HR 425-2020).

1. Przygotowania do eksperymentu

  1. Wskaźniki uwzględnione w badaniu
    1. Styl przywiązania dorosłych
      1. Przygotuj zaktualizowaną chińską wersję Experiences in Close Relationships-Revised (ECR-R30,31) na chińskiej platformie ankietowej Wenjuanxing (podobnej do SurveyMonkey czy Qualtrics w innych częściach świata; zobacz Tabelę materiałów) w celu wstępnej selekcji uczestników.
        UWAGA: Chińska wersja ECR-R składa się z 18 elementów mierzących dwa wymiary stylu przywiązania (unikanie przywiązania i lęk przed przywiązaniem). Użyj 7-punktowej skali Likerta do samooceny w zakresie od 1 (zdecydowanie się nie zgadzam) do 7 (zdecydowanie się zgadzam). Ta skala jest przeznaczona dla uczestników mówiących po chińsku. Naukowcy mogą wybrać ECR32 lub odpowiednią, poprawioną wersję w zależności od języka i kulturowego pochodzenia uczestników.
      2. Przygotuj chińską poprawioną wersję Kwestionariusza Relacji (RQ)30 , aby upewnić się, że uczestnicy odpowiadają typowemu stylu przywiązania.
        UWAGA: RQ składa się z czterech krótkich akapitów opisujących cztery różne style przywiązania. Wymagaj od uczestników wyboru akapitu, który najlepiej im odpowiada, korzystając z 7-punktowej skali Likerta do samooceny od 1 (zdecydowanie się nie zgadzam) do 7 (zdecydowanie się zgadzam). Konieczne jest znalezienie drugiej skali o tych samych wymiarach, aby wyjaśnić styl przywiązania uczestników, ponieważ potrzebni są typowi uczestnicy. Ten kwestionariusz jest przeznaczony dla uczestników mówiących po chińsku. Naukowcy mogą wybrać RQ33 lub odpowiednią, poprawioną wersję w zależności od języka i pochodzenia kulturowego uczestników.
    2. Sojusz roboczy
      1. Przygotuj chińską wersję Working Alliance Inventory-Short Form Revised (wersja klientska) 34,35 (WAI-SR) do pomiaru sojuszy roboczych raportowanych przez klientów po eksperymencie.
        UWAGA: Chińska wersja WAI-SR składa się z łącznie 12 elementów obejmujących trzy aspekty terapeutycznych sojuszy roboczych: (a) porozumienie co do zadań terapii, (b) porozumienie co do celów terapii oraz (c) rozwój więzi afektywnej. Skala opierała się na 5-punktowej skali Likerta od 1 = "nigdy" do 5 = "zawsze", przy czym wyższe wyniki oznaczały lepsze współpracujące sojusze. Ten kwestionariusz jest przeznaczony dla uczestników mówiących po chińsku. Naukowcy mogą wybrać WAI-SR36 lub odpowiednią, poprawioną wersję w zależności od języka i pochodzenia kulturowego uczestników.
    3. Wyniki kliniczne
      1. Przygotuj chińską zaktualizowaną wersję Clinical Outcomes in Routine Evaluation-Outcome Measure (CORE-OM)37,38 dla rekrutacji uczestników.
        UWAGA: Chińska zrewidowana wersja CORE-OM obejmuje cztery wymiary: subiektywne dobrostanje, problemy/objawy, funkcjonowanie życiowe/społeczne oraz ryzyko dla siebie i innych, obejmując łącznie 34 pozycje. Upewnij się, że te obszary odzwierciedlają różne obszary cierpienia i dysfunkcji, a "klastry przedmiotów" dotyczą obszarów objawowych, takich jak lęk, depresja, problemy fizyczne i trauma. Ten kwestionariusz jest przeznaczony dla uczestników mówiących po chińsku. Badacze mogą wybrać CORE-OM37 lub odpowiednio zmodyfikowaną wersję w zależności od języka i kulturowego pochodzenia uczestników.
      2. Wykorzystaj zaktualizowaną chińską wersję Clinical Outcomes in Routine Evaluation-10 (CORE-10)38, aby ocenić nasilenie objawów przed i po eksperymencie, aby zmniejszyć obciążenie poznawcze uczestników.
        UWAGA: CORE-10 to skrócona wersja CORE-OM, która składa się z 10 pozycji w skali 5-punktowej od 0 do 4, z wyższymi wynikami wskazującymi na wyższy poziom cierpienia psychicznego. Oceń klientów za pomocą testów przed i po procesie doradztwa oraz zauważ, że różnica w wynikach przed i po testie wskazuje na skuteczność kliniczną pierwszej sesji doradczej. Oblicz ilość zmiany w CORE-10 (wynik przed testem minus wynik po teście), aby wykazać poprawę objawów klienta. Ten kwestionariusz jest przeznaczony dla uczestników mówiących po chińsku. Badacze mogą wybrać CORE-1038 lub odpowiednią, poprawioną wersję w zależności od języka i kulturowego pochodzenia uczestników.
  2. Uczestnicy
    1. Klienci
      1. Według wcześniejszych ustaleń, rekrutuj klientów i doradców tej samej płci (kobiety), aby uniknąć efektu płciowego39,40 w synchronicznej aktywności mózgu.
      2. Rekrutuj studentki doświadczające problemów psychicznych na kampusie za pośrednictwem platformy Wenjuanxing (patrz Tabela Materiałów) i poproś uczestniczki o zgłaszanie swojej głównej skargi na konsultację. Upewnij się, że mają chęć szukania pomocy samodzielnie.
      3. Upewnij się, że studenci są praworęczni i mają prawidłowy lub skorygowany do normalnego wzroku oraz słuch. Upewnij się, że studenci nie mają znanych wcześniejszych lub obecnych diagnoz psychiatrycznych czy fizycznych. Upewnij się, że nie mają innych terapii psychologicznych w trakcie.
      4. Wykorzystaj ustalony wynik progowy, aby upewnić się, że wynik CORE-OM dla próbek kobiet pozostaje poniżej 1,17, potwierdzając, że nie spełniły klinicznych kryteriów diagnostycznych dotyczących cierpienia psychicznego w ciągu ostatniego tygodnia i utrzymując kontrolę nad poziomem zdrowia psychicznego pacjentów. Klasyfikuj klientów do kategorii zabezpieczonych lub odrzucanych na podstawie ich samooceny chińskiej wersji RQ.
      5. Według wyników ECR-R, wybierz 27% najlepszych uczestników z wysokim poziomem unikania w kategorii przywiązania odrzucającego, aby utworzyć grupę odrzucającą; Wybierz 27% najlepszych uczestników z niskim poziomem lęku w kategorii bezpiecznego przywiązania, aby wziąć udział w grupie bezpiecznej.
      6. Po pomyślnym zrekrutowaniu uczestników potwierdź z doradcami, czy sesje koncentrują się na zgłaszanych przez uczestników problemach i oceń ich powagę.
        UWAGA: Proces wstępnego selekcji obejmował 252 studentów, co ostatecznie zaowocowało wyborem 37 uczestników z umiarkowanym stresem akademickim, problemami z adaptacją do szkoły lub trudnościami w relacjach międzyludzkich do formalnego eksperymentu. Średni wiek uczestników wynosił 20,46 lat (SD = 2,17), a wszystkie uczestniczki były studentkami. Nie zaobserwowano istotnych różnic między odrzucanymi klientami (n = 16) a klientami bezpiecznymi (n = 21) pod względem wieku (t(35) = 0,51, p = 0,62) ani w domenie problemów/objawów CORE-OM (t(35) = −1,76, p = 0,09).
    2. Doradcy
      1. Zrekrutuj kilku doradców z college'owego centrum zdrowia psychicznego.
      2. Upewnij się, że doradcy są praworęczni, mają prawidłowy lub skorygowany wzrok i słuch, są zarejestrowani w Chińskim Towarzystwie Psychologicznym oraz posiadają 2–10 lat doświadczenia w poradnictwie.
      3. Upewnij się, że doradcy ukończyli szkolenia z zakresu doradztwa na studiach i stosują tę samą metodę Terapii Integracyjnej Orientacyjnej41 dla półstrukturalnego doradztwa, koncentrując się na stanie emocjonalnym odwiedzającego, aktualnym stresie i celach doradczych.
        UWAGA: W badaniu wzięło udział łącznie 7 kobiet-doradców z Chińskiego Towarzystwa Psychologicznego (CPS), których średni wiek wynosił 34,42 lat (SD = 5,09). Spośród doradców 6 osób identyfikowało się jako ściśle przywiązane, a 1 jako zlekceważąco przywiązany. Jednak oceny zwolnionych doradców w związku, BS i IBS nie różniły się znacząco od ocen pozostałych 6 doradców (wszyscy p > 0,05).
    3. Losowe dopasowywanie doradców i klientów
      1. Losowo dopasowuj doradców i studentów w dyady. Ze względu na niewielką liczbę doradców, każdy doradca jest przypisany do kilku klientów w różnych momentach. Upewnij się, że terapeuta przyjmuje tylko jednego gościa naraz.
  3. Domowe czapki fNIRS
    UWAGA: Domowe kondensatory fNIRS są zbędne, jeśli system fNIRS ma odpowiednie standardowe kondensatory.
    1. Przygotuj dwie średniej wielkości czapek pływackie wykonane z nylonowej tkaniny, aby umieścić kratę uchwytu optode i zakryć interesujący obszar mózgu (patrz Tabela materiałów). Napraw czapki pływackie według następujących kroków, aby spełnić potrzeby eksperymentu.
      UWAGA: Biorąc pod uwagę różne rozmiary głów uczestników, należy przygotować spinacze do segregatorów o różnych rozmiarach, aby optody były blisko głowy uczestnika podczas procesu eksperymentalnego.
    2. Aby zakotwiczyć referencyjne optody na czapce pływackiej zgodnie ze standardowym międzynarodowym systemem 10-2042, użyj standardowej czapki EEG 10-20 (patrz Tabela materiałów ). Załóż nasadkę EEG na formie głowy, a następnie jedną z czapek pływackich na czapek EEG.
      UWAGA: Ponieważ czapka pływacka i czepek EEG mogą nie mieć dokładnie tego samego rozmiaru, upewnij się, że żadna z nich nie jest założona krzywo.
    3. Oznacz optody (Cz, T3, T4) czerwonym markerem na czapce pływającej przez elektrody EEG. Następnie zaznacz optody referencyjne Regionów Interesu (ROI).
      UWAGA: W badaniu wybrano jako zwrot zwrotu na prawą stronę skrzyżowania skroniowo-ciemieniowego (rTPJ), a nad prawą częścią skroniowo-skroniowo-rdzeniową umieszczono łatkę sondową 4 x 4. Referencyjna optoda ROI wynosi P6.
    4. Sprawdź naszywkę na P6 na czapce pływackiej. Umieść P6 na drugim optode z tyłu kolumny blisko T4 na Patchu. Zaznacz pozycje innych optodów, a następnie wytnij małe otwory o średnicy około 15 mm na zaznaczonych miejscach, aby upewnić się, że uchwyt siatki pasuje.
      UWAGA: Patch 4 x 4 zawiera osiem emiterów i osiem detektorów, w tym 24 kanały pomiarowe (CH1-CH24). System fNIRS to optyczny system topografii zaprojektowany do zbierania danych fNIRS poprzez jednoczesne mierzenie zmian stężeń hemoglobiny natlenowanej (oxy-Hb) i hemoglobiny deoksydowanej (deoxy-Hb) (patrz Tabela materiałów), zapewniając standardową separację 30 mm. Dodatkowo, odpowiadająca im struktura anatomiczna każdego kanału (patrz Rysunek 1) zostanie później określona w standardowej przestrzeni współrzędnych Montreal Neurological Institute, korzystając z narzędzi MATLAB (patrz Tabela materiałów) SPM8.
    5. Osadz sondy w otworach, aby odpowiednio zamontować łaty na zmodyfikowanych czapach pływackich. Napraw drugą czapkę pływacką zgodnie z powyższymi krokami. Na koniec ustalę układ sondy 4 x 4 dla każdego uczestnika za pomocą systemu pomiarowego fNIRS, odpowiadający układowi sond obu kapsli.

2. Przed przybyciem uczestników

  1. Uruchomić system fNIRS co najmniej 30 minut przed emisją, aby zapewnić stabilny zakres normalnej temperatury od 5 °C do 35 °C podczas eksperymentu.
    UWAGA: Nie trzeba włączać lasera.
  2. W systemie fNIRS aktywuj tryb pomiaru związanego z zdarzeniem i upewnij się, że nagrywanie różnych stanów może być wywołane przez naciśnięcie określonych klawiszy. Sprawdź inne parametry, takie jak identyfikacja podmiotu, aby zapewnić prawidłowy pomiar fNIRS. Podłącz kondensatory fNIRS do systemu fNIRS, wkładając odpowiadające im sondy optode do patchów sond optode na kondensatorach.
    1. Konkretnie, ustaw procedurę eksperymentalną jako projekt związany z wydarzeniem, który obejmuje dwie części: sesję w stanie spoczynku oraz sesję doradczą. W systemie NIRSPort (NIRx) ustaw klawisz F1 jako marker dla sesji odpoczynkowej, a klawisz F2 jako marker sesji doradczej.
      UWAGA: Dla użytkowników innych systemów fNIRS procedura oznaczania sesji może się różnić i ważne jest, aby zapoznać się z podręcznikiem lub ustawieniami danego systemu, aby zapewnić poprawne oznaczanie sesji.
  3. Przygotuj formularze świadomej zgody oraz kwestionariusze wymienione w kroku 1.1 dla uczestników. Przygotuj stoper, aby przypomnieć uczestnikom, że stan odpoczynku się skończył. Przygotuj zegar, aby przypomnieć doradcy o terminie polecenia. Przygotuj zapalone sondy, które odsuwają włosy uczestników na wypadek, gdyby włosy blokowały sygnał.
  4. Ustaw laboratorium jako standardową salę poradnictwa w rzeczywistości, gdzie doradca i klient siedzą w obu grupach pod kątem 90°, z odstępem 40 cm między krzesłami. Doradca siedzi po prawej, a klient po lewej.

3. Proces zbierania danych

  1. Udzielaj wskazówek uczestnikom
    1. Gdy obaj uczestnicy przybędą, upewnij się, że już się nie znają. Przypomnij uczestnikom, aby wyciszyli telefony komórkowe.
    2. Poproś uczestników o przeczytanie i podpisanie formularzy świadomej zgody, wypełnienie danych demograficznych oraz wypełnienie formularza CORE-10, aby ocenić ich stan psychiczny po przybyciu do laboratorium. Ten proces zwykle trwa około 5 minut.
    3. Usadźcie uczestników. Włącz laser. Następnie nałóż ograniczniki fNIRS na uczestników.
      UWAGA: Umieść środek czapki w CZ na głowie uczestnika, a naszywka 4 x 4 zakrywa rTPJ.
    4. Przypomnij uczestnikom, że mogą dostosować pozycję, jeśli czują się niekomfortowo podczas zmiany optod. Organizuj wiązki światłowodow i umieść je na podłokietniku krzesła, nie dotykając uczestników, na wypadek gdyby czują się ciężki lub zmęczeni.
      1. Przypomnij uczestnikom, aby nie zmieniali pozycji nasadki ani nie wykonywali gwałtownych ruchów głową podczas eksperymentu, aby zapobiec uszkodzeniu światłowodów lub zmianie pozycji optod.
    5. Kalibruj sygnały. Kliknij AUTO GAIN w systemie fNIRS, aby sprawdzić jakość sygnałów. W przypadku słabych sygnałów najpierw upewnij się, że końcówki sondy są całkowicie osadzone. Następnie użyj spinek do segregatorów, aby zamknąć szczeliny między kapeluszami, oraz podświetlanej sondy, aby usunąć przeszkody z włosów, na wypadek gdyby włosy blokowały sygnały. Powtarzaj, aż wszystkie kanały pokażą zielono, co oznacza akceptowalną jakość sygnału.
      UWAGA: W systemie NIRSPort (NIRx) słaby sygnał na kanale jest oznaczony na żółto, natomiast sygnał wystarczający na zielono. Użytkownicy innych systemów fNIRS powinni odnosić się do swoich konkretnych instrukcji systemowych w celu uzyskania odpowiednich regulacji.
  2. Przeprowadź eksperyment
    1. Uzyskaj zgodę uczestnika, a następnie włącz kamerę, aby sfilmować proces terapii.
    2. Sprawdź jakość sygnału i rozpocznij nagrywanie fNIRS. Instruuj uczestników, aby odpoczywali z zamkniętymi oczami przez 5 minut, oznaczając początek za pomocą wcześniej zdefiniowanego klawisza (np. F1) i używając stopera do mierzenia czasu odpoczynku.
    3. Przypomnij uczestnikom, aby przestali odpoczywać po 5 minutach. Naciśnij ponownie F1 , aby oznaczyć, że stan spoczynku się zakończył. Sprawdź ponownie jakość sygnałów.
    4. Przypomnij uczestnikom, że to 40-minutowa konsultacja i gdzie jest zegar. Powiedz uczestnikom, że mogą zacząć terapię. Naciśnij F2 , jak wcześniej ustawione, aby rozpocząć terapię.
    5. Zostaw uczestników w laboratorium do 40 minut później.
  3. Po eksperymencie
    1. Zapukaj do drzwi laboratorium, aby upewnić się, że uczestnicy zakończyli rozmowę. Naciśnij F2 , aby zakończyć eksperyment. Zakończ nagrywanie kamerą. Pomóż uczestnikom zdjąć czapki.
      UWAGA: Po konsultacji przejrzyj nagranie, aby upewnić się, że konsultacja przebiegła zgodnie z oczekiwaniami.
    2. Zaproś klienta do wypełnienia formularza WAI-SR i CORE-10. Ten proces zwykle trwa około 5 minut. Podziękuj uczestnikom i przynieś im pewną rekompensatę pieniężną.
    3. Zapisz dane. Użyj płyty i kliknij Text File Out , aby wyeksportować surowe dane fNIRS. Wyłącz system fNIRS. Odłącz sondy Optide.
      UWAGA: Ten krok jest specyficzny dla systemu NIRSPort (NIRx). W przypadku innych systemów prosimy o wprowadzenie niezbędnych ustawień zgodnie z instrukcjami systemu.
    4. Przetrzyj sondy i uchwyty sond etanolem. Regularnie myj nasadki (z odłączonym uchwytem sondy) łagodnym detergentem i susz je na powietrzu.

4. Analiza danych

  1. Wstępne przetwarzanie danych
    UWAGA: Oprogramowanie MATLAB (patrz Tabela materiałów ) zostało użyte do przeprowadzenia całej analizy danych za pomocą następujących zestawów narzędziowych: Homer 243 i Hitachi2nirs44. Homer 2 jest używany, gdy informacja czasowa jest interesująca, tzn. gdy aktywacja występuje w obu warunkach, do porównania różnicy między funkcjami odpowiedzi obu warunków w kategoriach średniej amplitudy i opóźnienia. Hitachi2nirs to skrypt MATLAB do konwersji surowego pliku wyjściowego .csv Hitachi ETG4000 na plik .nirs do użycia z Homer244.
    1. Skopiuj zestaw danych z dysku i przekonwertuj surowe pliki .csv. Format nirs z użyciem csv2nirs w Hitachi2nirs. Następnie uruchom zestaw narzędzi Homer2 w MATLABie, wpisując Homer2_UI i przekonwertując dane o natężeniu światła na pomiary gęstości optycznej (OD) za pomocą funkcji hmrIntensity2OD. Uśrednij punkty OD każdego kanału dla każdego uczestnika. Odrzuć kanały, w których sygnały OD są zbyt silne lub zbyt słabe (przekraczające pięć odchyleń standardowych (SD).
    2. Użyj funkcji hmrMotionArtifact do wykrywania artefaktów ruchu za pomocą falki falkowej z falką Daubechiego 5 (db5) oraz parametrem strojenia 0,145,46 dla optymalnej czułości. Po wykryciu artefaktów użyj hmrMotionCorrectSpline, aby skorygować je poprzez interpolację spline, wygładzając sygnał i redukując szumy związane z ruchem dla poprawy jakości danych.
    3. Filtrowanie pasmowe sygnału OD za pomocą funkcji hmrBandpassFilt z wybranym zakresem częstotliwości 0,01–0,1 Hz, aby usunąć dryf niskoczęstotliwościowy i szumy wysokoczęstotliwościowe.
    4. Użyj funkcji hmrR_OD2conc Homer2, aby przekształcić dane przedawkowania na wartości hemoglobiny tlenowej (Oxy-Hb) i hemoglobiny deoksydowanej (DeOxy-Hb) zgodnie z zmodyfikowanym prawem Beer-Lamberta47.
      UWAGA: Zmiany stężenia Oxy-HB koncentrują się na przeprowadzeniu całej analizy danych, ponieważ wskaźnik może odzwierciedlać zmiany przepływu krwi podczas aktywności mózgu48,49, ma wysoki stosunek sygnału do szumu i jest szerzej stosowany w badaniach interakcji społecznych opartych na hiperskanowaniu fNIRS50,51.
    5. Użyj funkcji hmrMotionCorrectGlobal do usunięcia globalnego szumu fizjologicznego, takiego jak ciśnienie krwi, metodą opartą na transformacji falkowej (WT).
      UWAGA: Metoda oparta na WT jest bardziej wrażliwa na właściwości czasowe danych. Jeśli skupia się na ogólnym wzorcu interakcji między uczestnikami, a nie na szczegółowych zmianach w każdym momencie, lepszym wyborem jest analiza głównych składników (PCA)3 . Metoda PCA, zaproponowana przez Zhanga i in., obejmuje głównie kilka kroków, w tym rozkładanie sygnału, wygładzanie przestrzenne oraz rekonstrukcję sygnału w celu usunięcia nieneuronalnych komponentów globalnych. Funkcja enPCAFilter może być użyta do usunięcia globalnego szumu fizjologicznego z danych fNIRS za pomocą PCA. Tutaj zastosowano metodę opartą na WT, zaproponowaną przez Duana i współpracowników27 .
      1. Użyj koherencji falkowej transformacji (WTC) 24,52 do wykrywania punktów czasowo-częstotliwościowych skażonych globalnym szumem fizjologicznym. Metoda ta umożliwia wykrywanie spójności dwóch sygnałów w różnych skalach czasowych i jest odpowiednia do analizy złożonych relacji dynamicznych w danych szeregów czasowych.
        UWAGA: Konkretnie, najpierw obliczana jest rozkładowa mapa WTC o częstotliwości czasowo-częstotliwościowej (znana również jako skalogram53) pomiędzy bieżącym sygnałem kanału a niefiltrowanymi sygnałami z każdego innego kanału. Następnie przekonwertuj te mapy WTC na formę binarną w zależności od znaczenia wartości WTC dla każdego piksela częstotliwości czasowej. Następnie te mapy WTC są uśredniane, tworząc globalnie współzmienną mapę czasowo-częstotliwościową. Wartość na każdym pikselu tej mapy złożonej wskazuje stopień, w jakim aktualny kanał jest globalnie zsynchronizowany z innymi kanałami w danym punkcie czasowo-częstotliwościowym. Ostatecznie maska odpowietrzająca dla bieżącego kanału powstaje poprzez ustawienie progu k na tej globalnie współzmieniającej się mapie czasowo-częstotliwościowej.
      2. Użyj WT do rozkładu sygnału aktualnego kanału odpowietrzającego na przestrzeń czasowo-częstotliwościową.
      3. Maska wyprowadzona na współczynnikach falkowych należy zastosować w celu tłumienia energii falki w punktach czasowo-częstotliwościowych skażonych szumem.
      4. Odtworz sygnał, używając odwrotności WT.
      5. Powtórz powyższe kroki na każdy kanał, aby zakończyć globalne usuwanie szumów fizjologicznych.
  2. Obliczanie synchronizacji między mózgami klient-doradca
    1. Aby obliczyć korelację między sygnałami w dziedzinie czaso-częstotliwości mierzoną w każdym kanale dwóch uczestników, użyj funkcji koherencji falkowej.
    2. Użyj domyślnego ustawienia macierzystej falki (czyli uogólnionej falki Morse'a z parametrami beta i gamma), fundamentalnego przebiegu, z którego można wyprowadzić rodzinę falek poprzez dylatację (skalowanie) i translację54. Wykonaj ciągłe transformacje falkowe, aby przekształcić dane szeregów czasowych na przestrzeń czasowo-częstotliwościową.
    3. Ustaw MonteCarloCount jako reprezentację liczby zastępczych zbiorów danych używanych do testów istotności i użyj Auto AR1 do obliczania współczynników autokorelacji szeregu czasowego.
    4. Użyj funkcji koherencji falkowej do obliczenia korelacji między dwoma sygnałami w przestrzeni czasowo-częstotliwościowej. Powtarzaj kroki, aż wygenerują się 24 macierze WTC z 24 kanałów nagrywania.
    5. Określ częstotliwość zainteresowania (FOI), która jest wrażliwa na poradnictwo psychologiczne.
      1. Wybierz i uśrednij wartości koherencji dla zakresu częstotliwości między 0,01 Hz a 0,1 Hz (które odpowiadają odpowiednio okresom 100 s i 10 s) na podstawie zakresu częstotliwości wykorzystanego w poprzednim badaniu hiperskanowania fNIRS skoncentrowanym na zadaniach poradnictwa psychologicznego55.
        UWAGA: Konieczne jest dalsze potwierdzenie statystyczne, a nie tylko ograniczanie wybranego pasma częstotliwości.
      2. Standaryzuj wartości WTC, przeprowadzając średnią czasową wartości WTC odpowiednio w fazach odpoczynku i doradztwa dla każdej kombinacji kanałów, co pomaga w standaryzacji danych i przygotowaniu ich do porównania. Ta standaryzacja jest kluczowa dla zmniejszenia zmienności i skupienia się na efektach specyficznych dla zadania.
      3. Ustaw wartości WTC na etapie spoczynku jako WTC na poziomie bazowym, a wartości WTC na etapie zadania jako WTC na poziomie zadania.
        UWAGA: Wartości WTC w fazie spoczynku są używane jako punkt odniesienia do reprezentowania normalnego, niezwiązanego z zadaniem stanu. Natomiast wartości WTC na etapie zadania odzwierciedlają stan podczas poradnictwa psychologicznego. To zróżnicowanie pozwala wyizolować specyficzny wpływ poradnictwa na aktywność mózgu.
      4. Wykorzystaj mult_comp_perm_t1 funkcję pracy Groppe. Przeprowadź testy t z parowanymi próbkami, aby porównać WTC na poziomie bazowym i WTC na poziomie zadaniowym w każdym punkcie częstotliwości.
        UWAGA: Ten krok pomaga statystycznie określić, które punkty częstotliwości wykazują istotne różnice między stanem bazowym a zadaniowym. Porównanie pomaga zidentyfikować konkretne zakresy częstotliwości, w których poradnictwo ma mierzalny wpływ.
      5. Określ pasma częstotliwości, gdzie efekt zadania jest istotny (doradztwo > odpoczynek, s. < 0.000556).
        UWAGA: Ten krok polega na identyfikacji przedziałów częstotliwości, które wykazują znaczący wzrost spójności podczas terapii w porównaniu do odpoczynku. Próg p < 0,0005 służy do kontroli wielokrotnych porównań i zapewnienia odporności wyników.
      6. Określ FOI jako punkty częstotliwości o wartości p poniżej 0,0005 oraz ich najbliższe punkty częstotliwości (p < 0,01).
        UWAGA: To kryterium zapewnia, że wybrane pasma częstotliwości są nie tylko istotne, ale także istotne dla obserwowanych efektów doradztwa.
      7. Oblicz średnie wartości WTC w określonym FOI dla każdego kanału w każdej parze w badaniu.
      8. Wykonaj statystyczne transformacje Fisher-Z na wartościach synchronizacji międzymózgowych uzyskanych dla każdego okresu w obu grupach uczestników, aby uzyskać normalny rozkład wartości WTC, który może być indeksem do analizy IBS.
  3. Dalsze statystyki
    1. Określ kanały związane z zadaniami.
      1. Uzyskaj wartości WTC powiązanych z zadaniami, odejmując WTC na poziomie bazowym od WTC na poziomie zadania.
      2. Przeprowadź testy t-testów z jedną próbką dla każdego kanału, wykorzystując średnie wartości WTC związane z zadaniem dla określonych interesujących częstotliwości.
      3. Użyj funkcji mafdr , aby zastosować metodę korekcji False Discovery Rate ( p < 0,05)57 do wielu porównań.
      4. Określ kanały związane z zadaniami jako kanały z dostosowanymi wartościami p poniżej 0,05.
    2. Porównaj IBS między różnymi warunkami zadania. Przeprowadź test t-test z jedną próbą pomiędzy wartościami WTC różnych grup warunkowych (tj. grup zabezpieczonych i odrzucanych) na każdym kanale związanym z zadaniem.
    3. Ponadto należy zidentyfikować różnice w IBS między tymi dwoma grupami w trakcie procesu poradnictwa psychologicznego. Podziel terapię na dwa etapy: wczesny (0–15 min) i późny (15–35 min).
    4. Wykonaj osobne testy t-testy z jedną próbą na wartościach WTC związanych z zadaniem dla odpowiednich etapów oraz przyrostach WTC związanych z zadaniem (obliczanych jako wartości z późnego etapu minus wartości wczesnego etapu) w różnych warunkach zadania.
    5. Sprawdź efekt opóźnienia czasu w IBS. Przesuń aktywność mózgu doradcy do przodu lub do tyłu na klienta o 2–12 sekund (krok = 2 s) i przelicz wartości WTC związane z zadaniami zgodnie z powyższymi krokami. Sprawdź, czy istnieją różnice między IBS prowadzonym przez doradcę, IBS prowadzonym przez klienta a IBS w fazie.
    6. Oceń związek między IBS a danymi behawioralnymi za pomocą analizy regresji wielokrotnej.
      UWAGA: Kod obliczeniowy WTC jest podaty jako Plik Uzupełniający 1.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wyniki wykazały, że marginalnie istotny efekt istnienia grupy zabezpieczonej miał wyższe przyrosty WTC związane z zadaniami niż grupa odrzucająca (t = 2,50, skorygowane p = 0,07) na kanale 19 w gyrus kątowym (ANG; patrz Rysunek 2). Wartości WTC w CH19 zostały wybrane do dalszej analizy IBS. Jeśli chodzi o efekt opóźnienia czasowego w IBS, w grupie odrzucającej zaobserwowano istotnie wyższy poziom późnego stadium IBS prowadzonego przez doradcę (M = 0,04, SD

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W niniejszym protokole opisano konkretne kroki przeprowadzenia eksperymentu hiperskanowania fNIRS w naturalnym środowisku poradnictwa psychologicznego oraz obliczania IBS między doradcą a klientem, a także określanie wzorców lead-lag IBS w całym procesie terapii. Szczegółowa operacja może pomóc naukowcom powtórzyć eksperyment hiperskanowania fNIRS oraz kontynuować badania w dziedzinie otwartej nauki. Poniżej omówiono kluczowe kwestie dotyczące projektowania eksperymentów, przeprowadzania eksperymentów oraz analizy danych...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Badania te były wspierane przez Narodową Fundację Nauk Przyrodniczych Chin (31900767), Projekt Badawczy Komisji Nauki i Technologii Szanghaju (20dz2260300) oraz Fundusze Badań Podstawowych dla Uniwersytetów Centralnych.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Chińska platforma ankietowa onlineRanster Technology Company, Changsha, ChinyDarmowa wersja Wenjuanxing
Kapka EEGCompumedics Neuroscan, Charlotte, USA64-kanałowy Quik-Cap
System fNIRSHitachi Medical Corporation, Tokio, JaponiaSystem optycznej topografii ETG-7100NIRSport emitował i zbierał
  światło bliskie podczerwieni o dwóch długościach fal
  (760 i 850 nm) przy częstotliwości próbkowania 10,1725Hz. 
MATLAB 2018aThe MathWorks, Inc., Natick, MAMATLAB 2018a
Czapka pływackaGrupa Decatlon, Villeneuve-d'Ascq, Francja1681552Średni rozmiar

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Liu, D., et al. Interactive brain activity: review and progress on EEG-based hyperscanning in social interactions. Front Psychol. 9, 1862(2018).
  2. Xie, H., et al. Finding the neural correlates of collaboration using a three-person fMRI hyperscanning paradigm. Proc Natl Acad Sci U S A. 117 (37), 23066-23072 (2020).
  3. Zhang, X., Noah, J. A., Hirsch, J. Separation of the global and local components in functional near-infrared spectroscopy signals using principal component spatial filtering. Neurophotonics. 3 (1), 015004(2016).
  4. Zhao, Q., Zhao, W., Lu, C., Du, H., Chi, P. Interpersonal neural synchronization during social interactions in close relationships: a systematic review and meta-analysis of fNIRS hyperscanning studies. Neurosci Biobehav Rev. 158, 105565(2024).
  5. Zhao, N., Zhu, Y., Hu, Y. Inter-brain synchrony in open-ended collaborative learning: an fNIRS-hyperscanning study. J Vis Exp. (173), e62777(2021).
  6. Kinreich, S., Djalovski, A., Kraus, L., Louzoun, Y., Feldman, R. Brain-to-brain synchrony during naturalistic social interactions. Sci Rep. 7 (1), 17060(2017).
  7. Montague, P. R., et al. Hyperscanning: simultaneous fMRI during linked social interactions. Neuroimage. 16 (4), 1159-1164 (2002).
  8. Nam, C. S., Choo, S., Huang, J., Park, J. Brain-to-brain neural synchrony during social interactions: a systematic review on hyperscanning studies. Appl Sci. 10 (19), 6669(2020).
  9. Liu, S., et al. Parenting links to parent-child interbrain synchrony: a real-time fNIRS hyperscanning study. Cereb Cortex. 34 (2), bhad533(2024).
  10. Zhu, Y., et al. Instructor–learner neural synchronization during elaborated feedback predicts learning transfer. J Educ Psychol. 114 (6), 1427-1441 (2022).
  11. Pan, Y., Cheng, X., Zhang, Z., Li, X., Hu, Y. Cooperation in lovers: an fNIRS-based hyperscanning study. Hum Brain Mapp. 38 (2), 831-841 (2017).
  12. Hou, Y., Song, B., Hu, Y., Pan, Y., Hu, Y. The averaged inter-brain coherence between the audience and a violinist predicts the popularity of violin performance. Neuroimage. 211, 116655(2020).
  13. Reindl, V., et al. Multimodal hyperscanning reveals that synchrony of body and mind are distinct in mother-child dyads. Neuroimage. 251, 118982(2022).
  14. Djalovski, A., Dumas, G., Kinreich, S., Feldman, R. Human attachments shape interbrain synchrony toward efficient performance of social goals. Neuroimage. 226, 117600(2021).
  15. Lu, H., et al. Increased interbrain synchronization and neural efficiency of the frontal cortex to enhance human coordinative behavior: a combined hyper-tES and fNIRS study. Neuroimage. 282, 120385(2023).
  16. Werz, J., Voderholzer, U., Tuschen-Caffier, B. Alliance matters: but how much? A systematic review on therapeutic alliance and outcome in patients with anorexia nervosa and bulimia nervosa. Eat Weight Disord. 27 (4), 1279-1295 (2022).
  17. Sun, Q. W., Jiang, G. R., Feng, Y. Working alliance: concepts, measurement, and empirical research. Chin J Clin Psychol. 03, 383-386 (2009).
  18. Horvath, A. O., Bedi, R. P. Psychotherapy Relationships that Work: Therapist Contributions and Responsiveness to Patients. , Oxford University Press. New York. (2002).
  19. Lamm, C., Decety, J., Singer, T. Meta-analytic evidence for common and distinct neural networks associated with directly experienced pain and empathy for pain. Neuroimage. 54 (3), 2492-2502 (2011).
  20. Frith, C. D., Frith, U. The neural basis of mentalizing. Neuron. 50 (4), 531-534 (2006).
  21. Zhang, Y., Meng, T., Hou, Y., Pan, Y., Hu, Y. Interpersonal brain synchronization associated with working alliance during psychological counseling. Psychiatry Res Neuroimaging. 282, 103-109 (2018).
  22. Dai, X., Li, X., Xia, N., Xi, J., Zhang, Y. Client-counselor behavioral and inter-brain synchronization among dismissing and secure clients and its association with alliance quality and outcome. Psychother Res. 34 (8), 1103-1116 (2024).
  23. Pinti, P., et al. The present and future use of functional near‐infrared spectroscopy (fNIRS) for cognitive neuroscience. Ann N Y Acad Sci. 1464 (1), 5-29 (2018).
  24. Nozawa, T., et al. Interpersonal frontopolar neural synchronization in group communication: an exploration toward fNIRS hyperscanning of natural interactions. Neuroimage. 133, 484-497 (2016).
  25. Mallat, S. G. A theory for multi-resolution signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 11 (7), 674-693 (1989).
  26. Baccalá, L. A., Sameshima, K. Partial directed coherence: a new concept in neural structure determination. Biol Cybern. 84 (6), 463-474 (2001).
  27. Duan, L., et al. Wavelet-based method for removing global physiological noise in functional near-infrared spectroscopy. Biomed Opt Express. 9 (8), 3805-3820 (2018).
  28. Long, Y., et al. Interpersonal neural synchronization during interpersonal touch underlies affiliative pair bonding between romantic couples. Cereb Cortex. 31 (3), 1647-1659 (2021).
  29. Dai, B., et al. Neural mechanisms for selectively tuning in to the target speaker in a naturalistic noisy situation. Nat Commun. 9 (1), 2405(2018).
  30. Lu, K., Teng, J., Hao, N. Measurement of adult attachment: Chinese version of the experiences in close relationships scale (ECR). Acta Psychol Sin. 03, 399-406 (2006).
  31. Atique, B., Erb, M., Gharabaghi, A., Grodd, W., Anders, S. Task-specific activity and connectivity within the mentalizing network during emotion and intention mentalizing. Neuroimage. 55 (4), 1899-1911 (2011).
  32. Brennan, K. A., Clark, C. L., Shaver, P. R. Self-Report Measurement of Adult Attachment: An Integrative Overview. , The Guilford Press. New York. (1998).
  33. Bartholomew, K., Horowitz, L. M. Attachment styles among young adults: a test of a four-category model. J Pers Soc Psychol. 61 (2), 226-244 (1991).
  34. Munder, T., et al. Working alliance inventory–short revised (WAI–SR): psychometric properties in outpatients and inpatients. Clin Psychol Psychother. 17 (3), 231-239 (2010).
  35. Hsu, S., Zhou, R. D. H., Yu, C. K. C. A Hong Kong validation of working alliance inventory–short form–client. Asia Pac J Couns Psychother. 7 (1-2), 69-81 (2016).
  36. Hatcher, R. L., Gillaspy, J. A. Development and validation of a revised short version of the Working Alliance Inventory. Psychother Res. 16 (1), 12-25 (2006).
  37. Evans, C. CORE: clinical outcomes in routine evaluation. J Ment Health. 9 (3), 247-255 (2000).
  38. Barkham, M., et al. The CORE-10: a short measure of psychological distress for routine use in the psychological therapies. Couns Psychother Res. 13 (1), 3-13 (2013).
  39. Lu, K., Teng, J., Hao, N. Gender of partner affects the interaction pattern during group creative idea generation. Exp Brain Res. 238 (5), 1157-1168 (2020).
  40. Cheng, X., Li, X., Hu, Y. Synchronous brain activity during cooperative exchange depends on gender of partner: a fNIRS-based hyperscanning study. Hum Brain Mapp. 36 (6), 2039-2048 (2015).
  41. Stricker, G. Supervision of integrative psychotherapy: discussion. J Integr Eclectic Psychother. 7, 176(1988).
  42. Purdy, R. W., Homan, R. W., John, E. R., Poole, D. Cerebral location of international 10–20 system electrode placement localisation. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 66 (4), 376-382 (1988).
  43. Huppert, T. J., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. HomER: a review of time-series analysis methods for near-infrared spectroscopy of the brain. Appl Opt. 48 (10), D280-D298 (2009).
  44. Hitachi2nirs. , NITRC. Available from: https://www.nitrc.org/projects/hitachi2nirs (2021).
  45. Cooper, R., et al. A systematic comparison of motion artifact correction techniques for functional near-infrared spectroscopy. Front Neurosci. 6, 147(2012).
  46. Molavi, B., Dumont, G. A. Wavelet-based motion artifact removal for functional near-infrared spectroscopy. Physiol Meas. 33 (2), 259-270 (2012).
  47. Obrig, H., Villringer, A. Beyond the visible–imaging the human brain with light. J Cereb Blood Flow Metab. 23 (1), 1-18 (2003).
  48. Yang, J., et al. Within-group synchronization in the prefrontal cortex associates with intergroup conflict. Nat Neurosci. 23 (6), 754-760 (2020).
  49. Hoshi, Y. Functional near-infrared spectroscopy: current status and future prospects. J Biomed Opt. 12 (6), 062106(2007).
  50. Pan, Y., et al. Interpersonal brain synchronization with instructor compensates for learner's sleep deprivation in interactive learning. Biochem Pharmacol. 191, 114111(2020).
  51. Pan, Y., Novembre, G., Song, B., Li, X., Hu, Y. Interpersonal synchronization of inferior frontal cortices tracks social interactive learning of a song. Neuroimage. 183, 280-290 (2018).
  52. Grinsted, A., Moore, J. C., Jevrejeva, S. Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series. Nonlinear Processes Geophys. 11 (5/6), 561-566 (2004).
  53. Zhang, X., et al. Activation detection in functional near-infrared spectroscopy by wavelet coherence. J Biomed Opt. 20 (1), 016004(2015).
  54. Mallat, S. A Wavelet Tour of Signal Processing: The Sparse Way. , Academic Press. (1999).
  55. Zhang, Y., Meng, T., Yang, Y., Hu, Y. Experience-dependent counselor-client brain synchronization during psychological counseling. eNeuro. 7 (5), (2020).
  56. Zheng, L., et al. Enhancement of teaching outcome through neural prediction of the students' knowledge state. Hum Brain Mapp. 39 (7), 3046-3057 (2018).
  57. Benjamini, Y., Yekutieli, D. The control of the false discovery rate in multiple testing under dependency. Ann Stat. 29 (4), 1165-1188 (2001).
  58. Lai, C. H., Wu, Y. T., Hou, Y. M. Functional network based statistics in depression: theory of mind subnetwork and importance of parietal region. J Affect Disord. 217, 132-137 (2017).
  59. Wang, Z., Wang, Y., Zhou, X., Yu, R. Interpersonal brain synchronization under bluffing in strategic games. Soc Cogn Affect Neurosci. 15 (12), 1315-1324 (2020).
  60. Tyrrell, C. L., Dozier, M., Teague, G. B., Fallot, R. D. Effective treatment relationships for persons with serious psychiatric disorders: the importance of attachment states of mind. J Consult Clin Psychol. 67 (5), 725-733 (1999).
  61. Dubis, J. W., Siegel, S. E., Petersen, S. E. The mixed block/event-related design. Neuroimage. 62 (2), 1177-1184 (2012).
  62. Balters, S., et al. Capturing human interaction in the virtual age: a perspective on the future of fNIRS hyperscanning. Front Hum Neurosci. 14, 588494(2020).
  63. Cui, X., Bryant, D. M., Reiss, A. L. NIRS-based hyperscanning reveals increased interpersonal coherence in superior frontal cortex during cooperation. Neuroimage. 59 (3), 2430-2437 (2012).
  64. Holper, L., Scholkmann, F., Wolf, M. Between-brain connectivity during imitation measured by fNIRS. Neuroimage. 63 (1), 212-222 (2012).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Sprostowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Formal Correction: Erratum: Functional Near-Infrared Spectroscopy Hyperscanning Study in Psychological Counseling
Posted by JoVE Editors on 2/16/2026. Citeable Link.

This corrects the article 10.3791/67183

Tagi

hiperskanowanie fNIRSsynchronia mi dzym zgowaprzymierze terapeutycznemonitorowanie aktywno ci m zgustyle przywi zaniawyniki poradnictwaustandaryzowany protokpomiar zwi zany z zdarzeniami

Powiązane artykuły