Name: Hipervarredura de EEG domiciliar para interações sociais entre bebês e cuidadores (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-05-31T14:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 8 s
Description: Aprenda a realizar hipervarredura de EEG domiciliar para estudar interações sociais entre bebês e cuidadores. Este protocolo sincroniza EEG, ECG e dados comportamentais durante tarefas de brincadeira, oferecendo validade ecológica superior.

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O trabalho foi financiado por uma bolsa presidencial de pós-doutorado da Universidade Tecnológica de Nanyang, concedida à VR.

Sincronização de EEG e ECG da vida real nas interações bebê-cuidador

<ol><li>Hari, R., Henriksson, L., Malinen, S., Parkkonen, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Centrality+of+social+interaction+in+human+brain+function%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Centrality of social interaction in human brain function.</a> Neuron. 88 (1), 181-193 (2015).</li>
<li>Endevelt-Shapira, Y., Djalovski, A., Dumas, G., Feldman, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Maternal+chemosignals+enhance+infant-adult+brain-to-brain+synchrony%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Adv%22%5BJournal%5D)">Maternal chemosignals enhance infant-adult brain-to-brain synchrony.</a> Sci Adv. 7 (50), eabg6867 (2021).</li>
<li>Santamaria, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Emotional+valence+modulates+the+topology+of+the+parent-infant+inter-brain+network%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Emotional valence modulates the topology of the parent-infant inter-brain network.</a> NeuroImage. 207, 116341(2020).</li>
<li>Nguyen, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effects+of+interaction+quality+on+neural+synchrony+during+mother-child+problem+solving%5BTitle%5D)+AND+%22Cortex%22%5BJournal%5D)">The effects of interaction quality on neural synchrony during mother-child problem solving.</a> Cortex. 124, 235-249 (2020).</li>
<li>Reindl, V., Gerloff, C., Scharke, W., Konrad, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain-to-brain+synchrony+in+parent-child+dyads+and+the+relationship+with+emotion+regulation+revealed+by+fNIRS-based+hyperscanning%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Brain-to-brain synchrony in parent-child dyads and the relationship with emotion regulation revealed by fNIRS-based hyperscanning.</a> NeuroImage. 178, 493-502 (2018).</li>
<li>Reindl, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Conducting+hyperscanning+experiments+with+functional+near-infrared+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Conducting hyperscanning experiments with functional near-infrared spectroscopy.</a> J Vis Exp. (143), e58807(2019).</li>
<li>Gardner, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Methodological+issues+in+the+direct+observation+of+parent-child+interaction%3A+Do+observational+findings+reflect+the+natural+behavior+of+participants%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Child+Fam+Psychol+Rev%22%5BJournal%5D)">Methodological issues in the direct observation of parent-child interaction: Do observational findings reflect the natural behavior of participants.</a> Clin Child Fam Psychol Rev. 3, 185-198 (2000).</li>
<li>Xu, J., Zhong, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Review+on+portable+EEG+technology+in+educational+research%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Hum+Behav%22%5BJournal%5D)">Review on portable EEG technology in educational research.</a> Comput Hum Behav. 81, 340-349 (2018).</li>
<li>Troller-Renfree, S. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Feasibility+of+assessing+brain+activity+using+mobile%2C+in-home+collection+of+electroencephalography%3A+methods+and+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Dev+Psychobiol%22%5BJournal%5D)">Feasibility of assessing brain activity using mobile, in-home collection of electroencephalography: methods and analysis.</a> Dev Psychobiol. 63 (6), e22128(2021).</li>
<li>Bögels, S., Levinson, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+brain+behind+the+response%3A+Insights+into+turn-taking+in+conversation+from+neuroimaging%5BTitle%5D)+AND+%22Res+Lang+Soc%22%5BJournal%5D)">The brain behind the response: Insights into turn-taking in conversation from neuroimaging.</a> Res Lang Soc. 50 (1), 71-89 (2017).</li>
<li>Georgieva, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Toward+the+understanding+of+topographical+and+spectral+signatures+of+infant+movement+artifacts+in+naturalistic+EEG%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Toward the understanding of topographical and spectral signatures of infant movement artifacts in naturalistic EEG.</a> Front Neurosci. 14, 452947(2020).</li>
<li>Dikker, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain-to-brain+synchrony+tracks+real-world+dynamic+group+interactions+in+the+classroom%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Biol%22%5BJournal%5D)">Brain-to-brain synchrony tracks real-world dynamic group interactions in the classroom.</a> Curr Biol. 27 (9), 1375-1380 (2017).</li>
<li>Oliveira, A. S., Bryan, R. S., Hairston, W. D., Peter, K., Daniel, P. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Proposing+metrics+for+benchmarking+novel+EEG+technologies+towards+real-world+measurements%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Proposing metrics for benchmarking novel EEG technologies towards real-world measurements.</a> Front Hum Neurosci. 10, 188(2016).</li>
<li>Turk, E., Endevelt-Shapira, Y., Feldman, R., vanden Heuvel, M. I., Levy, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brains+in+sync%3A+Practical+guideline+for+parent-infant+EEG+during+natural+interaction%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychol%22%5BJournal%5D)">Brains in sync: Practical guideline for parent-infant EEG during natural interaction.</a> Front Psychol. 13, 833112(2022).</li>
<li>Kayhan, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+dual+EEG+pipeline+for+developmental+hyperscanning+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Dev+Cogn+Neurosci%22%5BJournal%5D)">A dual EEG pipeline for developmental hyperscanning studies.</a> Dev Cogn Neurosci. 54, 101104(2022).</li>
<li>Ayrolles, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((HyPyP%3A+a+Hyperscanning+Python+pipeline+for+inter-brain+connectivity+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Soc+Cogn+Affect+Neurosci%22%5BJournal%5D)">HyPyP: a Hyperscanning Python pipeline for inter-brain connectivity analysis.</a> Soc Cogn Affect Neurosci. 16 (1-2), 72-83 (2021).</li>
<li>Delorme, S., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEGLAB%3A+an+open-source+toolbox+for+analysis+of+single-trial+EEG+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci+Meth%22%5BJournal%5D)">EEGLAB: an open-source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics.</a> J Neurosci Meth. 134, 9-21 (2004).</li>
<li>Nathan, K., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Negligible+motion+artifacts+in+scalp+electroencephalography+%28EEG%29+during+treadmill+walking%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Negligible motion artifacts in scalp electroencephalography (EEG) during treadmill walking.</a> Front Hum Neurosci. 9, 708(2016).</li>
<li>Stone, D. B., Tamburro, G., Fiedler, P., Haueisen, J., Comani, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+removal+of+physiological+artifacts+in+EEG%3A+The+optimized+fingerprint+method+for+sports+science+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Automatic removal of physiological artifacts in EEG: The optimized fingerprint method for sports science applications.</a> Front Hum Neurosci. 12, 96(2018).</li>
<li>Noreika, V., Georgieva, S., Wass, S., Leong, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((14+challenges+and+their+solutions+for+conducting+social+neuroscience+and+longitudinal+EEG+research+with+infants%5BTitle%5D)+AND+%22Infant+Behav+Dev%22%5BJournal%5D)">14 challenges and their solutions for conducting social neuroscience and longitudinal EEG research with infants.</a> Infant Behav Dev. 58, 101393(2020).</li>
<li>Ng, B., Reh, R. K., Mostafavi, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+practical+guide+to+applying+machine+learning+to+infant+EEG+data%5BTitle%5D)+AND+%22Dev+Cogn+Neurosci%22%5BJournal%5D)">A practical guide to applying machine learning to infant EEG data.</a> Dev Cogn Neurosci. 54, 101096(2022).</li>
<li>vander Velde, B., Junge, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Limiting+data+loss+in+infant+EEG%3A+putting+hunches+to+the+test%5BTitle%5D)+AND+%22Dev+Cogn+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Limiting data loss in infant EEG: putting hunches to the test.</a> Dev Cogn Neurosci. 45, 100809(2020).</li>
<li>Bell, M. A., Cuevas, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+EEG+to+study+cognitive+development%3A+Issues+and+practices%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cogn+Dev%22%5BJournal%5D)">Using EEG to study cognitive development: Issues and practices.</a> J Cogn Dev. 13 (3), 281-294 (2012).</li>
<li>Lopez, K. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((HAPPILEE%3A+HAPPE+in+low+electrode+electroencephalography%2C+a+standardized+pre-processing+software+for+lower+density+recordings%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">HAPPILEE: HAPPE in low electrode electroencephalography, a standardized pre-processing software for lower density recordings.</a> NeuroImage. 260, 119390(2022).</li>
</ol>

Não devem ser declarados conflitos de interesse.

Neste protocolo, realizamos medições nas casas dos participantes, onde bebês e cuidadores podem se sentir mais confortáveis e seus comportamentos podem ser mais representativos de suas interações na vida real, em oposição a um ambiente de laboratório, aumentando assim a validade ecológica7. Além disso, as gravações no ambiente doméstico podem aliviar a carga dos participantes, por exemplo, no que diz respeito aos tempos de viagem, e podem, assim, tornar certos grupos de participantes mais acessíveis. No entanto, junto com essas vantagens, as gravações naturalistas de hipervarredura de EEG em contextos do mundo real apresentam seu próprio conjunto de desafios e limitações em relação ao projeto e protocolo experimental, bem como artefatos de dados. A seguir, são discutidos os desafios e possíveis soluções para gravações caseiras.
O ambiente naturalista pode introduzir um conjunto de variáveis de confusão, como espaço, temperatura e interrupções, que podem diferir entre os grupos de participantes em casa, mas permanecem constantes em um ambiente de laboratório controlado. O protocolo de hipervarredura de EEG requer muitos equipamentos técnicos, por exemplo, várias câmeras, microfones e laptops de gravação e, portanto, a falta de espaço suficiente nas casas dos participantes às vezes pode ser um problema. Os pesquisadores devem estar cientes de não configurar o equipamento ao acaso ou em algum lugar cercado por desordem. Por exemplo, é importante estar atento para não colocar dispositivos em mesas com alimentos ou bebidas e garantir que os tripés das câmeras não bloqueiem o caminho em espaços estreitos. Uma maneira de evitar problemas com espaço seria visitar a casa do participante com antecedência para planejar adequadamente com antecedência quaisquer restrições de espaço. Também é útil enviar lembretes aos participantes para que o espaço necessário seja limpo de itens. Câmeras e tripés devem ser colocados fora do caminho o máximo possível, especialmente quando fora do alcance de onde o bebê está sentado durante a sessão. Acima de tudo, a segurança de todas as partes deve ser considerada em todas as etapas da configuração. Outro fator que os pesquisadores podem encontrar em ambientes naturalistas é a variação das temperaturas. Em Cingapura, onde as temperaturas são altas ao longo do dia e do ano, podem ocorrer artefatos de suor nos dados de EEG, que podem ser melhor controlados no ambiente de laboratório com ar condicionado adequado. O uso de ventiladores para manter os participantes resfriados também introduz outros artefatos devido à proximidade de aparelhos elétricos, e o ar soprado pode mover o cabelo dos participantes, assim como os fios de EEG, resultando em dados de baixa qualidade. Idealmente, o ar condicionado deve ser usado durante a sessão, pois manterá os participantes frescos. Ainda assim, se isso não for possível, um ventilador de teto ou ventilador de pé pode ser usado, certificando-se de que não seja colocado muito perto dos participantes para evitar a criação de ruído nos dados de EEG. Outras alternativas seriam agendar a sessão durante um horário mais frio do dia, se possível, para que os artefatos de suor possam ser evitados. Finalmente, os pesquisadores também precisam ser cautelosos com o fato de que interrupções podem ocorrer em um ambiente naturalista, especialmente se conduzirem a sessão nas casas dos participantes. Os membros da família podem estar nas proximidades, o que pode causar uma violação de privacidade ao filmar a sessão em uma sala comum por onde possam estar passando. Também pode ser uma distração para o bebê ver outros cuidadores ou membros da família durante a tarefa, o que pode influenciar as medições do EEG. Seria melhor lembrar aos participantes que, para que a sessão ocorra sem problemas, seria ideal ter outros membros da família em uma sala diferente. Os pesquisadores também podem tentar conduzir a sessão da maneira mais eficiente possível para não incomodar muito os outros membros da família. Por fim, os pesquisadores devem garantir que todos os dados sejam coletados e que os itens necessários sejam preenchidos antes de sair da casa do participante. Ter uma lista de verificação clara e organizada de documentos e itens a serem preenchidos pode ajudar a evitar a perda de etapas importantes e também ajudar a concluí-las com eficiência e em tempo hábil.

Além das variáveis de confusão encontradas em um ambiente naturalista, também existem alguns aspectos do protocolo que precisarão ser ajustados para cada sessão em um ambiente natural que são controlados em um ambiente de laboratório. A padronização não será possível para certos aspectos, como ângulos de câmera e iluminação. A flexibilidade na configuração e, ao mesmo tempo, a garantia de dados comparáveis e de alta qualidade são cruciais. Os ângulos da câmera podem mudar com a casa de cada participante como resultado de diferenças no layout e no espaço, o que pode dificultar anotações posteriores de vídeos para eventos específicos e métricas comportamentais. Da mesma forma, a iluminação também será diferente em cada casa, o que pode afetar a qualidade do vídeo. Os pesquisadores podem estar adequadamente preparados criando um conjunto geral de padrões que podem ser adaptados, como garantir que os participantes não estejam sentados contra uma fonte principal de luz e saber quais ângulos de câmera priorizar. Outro fator variável seria o mobiliário disponível para uso em cada sessão. Como os pesquisadores provavelmente não podem levar móveis para as casas dos participantes, eles terão que confiar nos móveis que os participantes já possuem. Devido a isso, os diferentes móveis utilizados podem alterar a dinâmica física entre o cuidador e o bebê. Por exemplo, vários tipos de cadeiras de bebê mudarão a altura e a posição em que o bebê está sentado durante a tarefa. Isso pode afetar a maneira como o cuidador interage com a criança e também afetar os dados do EEG devido a possíveis artefatos de movimento muscular ou outros fatores. Durante a fase de pré-processamento da análise dos dados, os pesquisadores podem identificar os artefatos de EEG causados por movimentos específicos, buscando orientação nos vídeos sincronizados. Além disso, ter uma ideia geral de quais tipos de comportamentos serão observados ou analisados pode ajudar a garantir que os dados necessários sejam capturados, apesar da dinâmica física variável.
Uma outra implicação da configuração naturalista do ambiente doméstico dos experimentos de EEG diz respeito à qualidade e usabilidade dos dados do sensor fisiológico. Os registros de EEG são propensos à interferência de artefatos de fontes ambientais (não fisiológicas, como ruído de linha18) e fisiológicas (ocular, suor, miogênica) 19. Embora o EEG sem fio seja geralmente menos vulnerável ao ruído da linha, os dispositivos elétricos em casa, por exemplo, ventiladores, telas de TV e ar-condicionado, introduzirão artefatos de ruído. Os artefatos de movimento, por outro lado, são ainda mais proeminentes em um ambiente naturalista e contribuem para menor retenção de dados11,20, redução na relação sinal-ruído21 e vulnerabilidade na análise de dados na interpretação11. O EEG diádico e o EEG infantil apresentam um desafio adicional na retenção de dados devido a menores durações de registro, apresentações de artefatos menos estereotipadas e, no caso de hipervarredura, a necessidade de segmentos analisáveis limpos para serem combinados no tempo 14,22,23. A mitigação desses fatores depende de um projeto experimental cuidadoso e de uma configuração experimental bem calibrada22. Embora as composições de EEG de alta densidade permitam algumas técnicas de correção de artefatos e aumento de dados, como a remoção de análise de componentes independentes (ICA) de componentes de ruído canônico, isso não é recomendado com configurações de baixa densidade. Em contraste, confiar na anotação manual de artefatos e na remoção de canais e segmentos de EEG afetados leva a uma maior perda de dados. O protocolo proposto também pode ser realizado com mais canais de EEG, mas ao custo de um tempo de preparação mais longo. Essas vantagens de um tempo de aquisição mais curto versus dados de EEG mais ricos devem ser cuidadosamente ponderadas umas contra as outras. Aqui, uma estimativa realista das taxas de retenção de dados das gravações caseiras naturalistas é relatada, aderindo a rígidos padrões de qualidade usando uma combinação de rotulagem automatizada de picos de tensão e rejeição manual de artefatos. Embora as taxas de retenção tenham sido baixas (M = 34% para adultos e M = 46% para bebês), elas estão dentro da faixa de exceção para registros naturalísticos de EEG infanto-adulto, por exemplo, como comparação, Dikker et al.12 relataram uma taxa de retenção de 38% durante a tarefa de discussão em EEG adulto usando eletrodos secos. A quantidade de dados limpos recuperados do paradigma pode ser alimentada em análises adicionais, como análises de conectividade baseadas em frequência de tempo. Pipelines semiautomatizados alternativos para correção de artefatos de gravações de EEG de baixa densidade (por exemplo, HAPPILEE24), embora fora do escopo do artigo atual, podem ajudar a remover artefatos sem o uso de ICA e, assim, reduzir significativamente a perda de dados.
Para garantir EEG de alta qualidade, mas coleta de dados viável, os pesquisadores precisarão considerar como o ambiente naturalista afeta as tarefas escolhidas para a sessão experimental. Por exemplo, a escolha das tarefas pode ser baseada no que seria comumente encontrado nas casas dos participantes, como mesa de jantar, cadeiras, cadeiras de bebê, tapete de brincar, etc. Isso permitiria equipamentos ou móveis menos volumosos que precisam ser transportados de um lado para o outro e também reduziria o tempo de configuração e limpeza. Neste experimento, foram utilizados livros e brinquedos adequados para brincadeiras de mesa, permitindo que o cuidador e a criança mantivessem uma dinâmica de brincadeira naturalista, ao mesmo tempo em que limitavam o movimento livre para que os artefatos de EEG do movimento muscular pudessem ser reduzidos. Como resultado, no protocolo atual, os brinquedos foram escolhidos com base no que refletiria as interações naturais. Por exemplo, brinquedos com sucção que podem ser colocados em uma posição estacionária para o cuidador e a criança se envolverem na mesa têm a vantagem de não poderem cair da mesa, o que pode causar artefatos de movimento quando o cuidador tenta pegá-los. Os pesquisadores também precisam ter cuidado com o tempo de preparação e limpeza para reduzir a carga dos participantes.
Embora a escolha de realizar medições de hipervarredura de EEG em um ambiente naturalista tenha muitos benefícios para dados mais ecologicamente válidos, os pesquisadores devem estar cientes das limitações e desafios que podem surgir do projeto experimental e implementar etapas suficientes para mitigar os efeitos o máximo possível. Os pesquisadores devem se esforçar para encontrar um equilíbrio entre um design ecológico e o controle experimental ao otimizar seu paradigma e planejar suas visitas. Conforme descrito acima, é necessária alguma flexibilidade em relação à configuração experimental, o que, no entanto, introduz mais variabilidade entre os participantes. Embora isso seja indesejável de uma perspectiva experimental, pode refletir mais os ambientes do mundo real dos participantes. Além disso, a configuração naturalística pode introduzir mais e outros tipos de artefatos nos dados de EEG, conforme discutido acima. Isso pode, até certo ponto, ser mitigado por técnicas apropriadas de pré-processamento e análise de EEG, mas geralmente pode levar a uma maior perda e menor qualidade dos dados. Além disso, o equipamento utilizado, em particular as câmeras e tripés, apresenta as desvantagens de ser relativamente volumoso e pesado, dificultando o transporte e menos adequado para espaços confinados. Finalmente, o sistema de eletrodo úmido precisa de materiais experimentais adicionais (por exemplo, gel, seringas, luvas, lenços umedecidos) e tempos de preparação mais longos. Os experimentadores devem ter muito cuidado para não deixar bagunça nas casas dos participantes, por exemplo, colocar gel em partes dos móveis, e explicar com antecedência que existe o risco de que o bebê possa fazê-lo. Os eletrodos secos podem ser uma boa alternativa para contornar esses problemas e economizar tempo de configuração. Assim, para gravações de hipervarredura em grupos maiores (por exemplo, salas de aula), esse pode ser o método de escolha (por exemplo, ver 12). Portanto, ao refinar e adaptar este protocolo às circunstâncias em questão, ele tem o potencial de ser aplicado em muitos tipos diferentes de ambientes naturalistas, como escolas e locais de trabalho, para capturar uma variedade maior de dados comportamentais e de hipervarredura.

Com o registro simultâneo das atividades cerebrais de dois ou mais sujeitos interagindo, também conhecido como hipervarredura, tornou-se possível elucidar a base neural das interações sociais em sua dinâmica complexa, bidirecional e acelerada1. Essa técnica mudou o foco do estudo de indivíduos em ambientes isolados e rigidamente controlados para examinar interações mais naturalistas, como interações entre pais e filhos durante brincadeiras livres 2,3, resolução de quebra-cabeças4 e jogos de computador cooperativos 5,6. Esses estudos demonstram que as atividades cerebrais são sincronizadas durante as interações sociais, ou seja, mostram semelhanças temporais, um fenômeno denominado sincronia neural interpessoal (INS). No entanto, a grande maioria dos estudos de hipervarredura foi confinada a ambientes de laboratório. Embora isso permita um melhor controle experimental, pode ocorrer às custas da perda de alguma validade ecológica. Os comportamentos observados no laboratório podem não ser representativos dos comportamentos interativos cotidianos típicos dos participantes devido ao ambiente desconhecido e artificial e à natureza das tarefas impostas7.
Avanços recentes em dispositivos móveis de neuroimagem, como eletroencefalografia (EEG) ou espectroscopia funcional de infravermelho próximo (fNIRS), aliviam esses problemas, removendo a necessidade de os participantes permanecerem fisicamente conectados ao computador de gravação. Assim, eles permitem medir as atividades cerebrais dos participantes enquanto eles interagem livremente na sala de aula ou em suas casas 8,9. A vantagem do EEG em comparação com outras técnicas de neuroimagem, como o fNIRS, é que ele tem uma excelente resolução temporal, o que o torna particularmente adequado para investigar dinâmicas sociais aceleradas10. No entanto, vem com a ressalva de que o sinal de EEG é altamente vulnerável ao movimento e outros artefatos fisiológicos e não fisiológicos11.
Apesar disso, os primeiros estudos implementaram com sucesso configurações de hipervarredura de EEG em ambientes e condições realistas. Por exemplo, Dikker et al.12 mediram o sinal de EEG de um grupo de alunos enquanto eles se envolviam em várias atividades em sala de aula, incluindo assistir a palestras, assistir a vídeos e participar de discussões em grupo. Este estudo, juntamente com outros estudos 8,9, utilizou predominantemente eletrodos de EEG secos para facilitar o processo de realização de medições em ambientes não laboratoriais. Em comparação com os eletrodos úmidos, que requerem a aplicação de gel ou pasta condutora, os eletrodos secos oferecem vantagens notáveis em termos de usabilidade. Eles demonstraram exibir desempenho comparável aos eletrodos úmidos em populações adultas e condições estacionárias; no entanto, seu desempenho pode diminuir em cenários relacionados ao movimento devido ao aumento dos níveis de impedância13.
Aqui, apresentamos um protocolo de trabalho para capturar gravações sincronizadas de um sistema de EEG de gel líquido de sete canais de baixa densidade com um eletrocardiograma (ECG) de derivação única conectado ao mesmo amplificador sem fio (taxa de amostragem: 500 Hz) de díades bebê-cuidador em um ambiente doméstico. Enquanto os eletrodos ativos foram usados para adultos, os eletrodos passivos foram usados para bebês, uma vez que este último normalmente vem na forma de eletrodos de anel, facilitando assim o processo de aplicação do gel. Além disso, as gravações de EEG-ECG foram sincronizadas com três câmeras e microfones para capturar os comportamentos dos participantes de diferentes ângulos. No estudo, bebês de 8 a 12 meses e seus cuidadores se envolveram em uma tarefa de leitura e brincadeira enquanto seu EEG, ECG e comportamentos eram registrados. Para minimizar o impacto do movimento excessivo na qualidade do sinal de EEG, as tarefas foram conduzidas em um ambiente de mesa (por exemplo, utilizando a mesa da cozinha e uma cadeira alta infantil), exigindo que os participantes permanecessem sentados durante toda a tarefa de interação. Os cuidadores receberam três livros apropriados para a idade e brinquedos de mesa (equipados com ventosas para evitar que caíssem). Eles foram instruídos a ler para seus filhos por aproximadamente 5 minutos, seguido de uma sessão de brincadeiras de 10 minutos com os brinquedos.
Este protocolo detalha os métodos para coletar dados sincronizados de EEG-ECG, vídeo e áudio durante as tarefas de leitura e reprodução. O procedimento geral, no entanto, não é específico para este projeto de pesquisa, mas é apropriado para diferentes populações (por exemplo, díades pai-filho, díades de amigos) e tarefas experimentais. O método de sincronização de diferentes fluxos de dados será apresentado. Além disso, um pipeline básico de pré-processamento de EEG baseado em Dikker et al.12 será delineado, e as taxas de retenção de dados de EEG e métricas de controle de qualidade serão relatadas. Uma vez que as escolhas analíticas específicas dependem de uma variedade de fatores (como design da tarefa, questões de pesquisa, montagem de EEG), a análise de hipervarredura-EEG não será detalhada mais detalhadamente, mas, em vez disso, o leitor será encaminhado para diretrizes e caixas de ferramentas existentes (por exemplo,14 para diretrizes;15,16 para caixas de ferramentas de análise de hipervarredura). Finalmente, o protocolo discute desafios e possíveis soluções para hipervarredura de EEG-ECG em casa e em outras configurações do mundo real.

<table><tbody><tr><td>Seringa Luer Lock Tip de 10 cc sem agulha</td> Conjunto de eletrodos de 8 canais fino <td>Terumo Corporation</td><td></td><td></td></tr><tr><td>actiCAP (LiveAMP8)</td><td>Brain Products GmbH</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Arduino Software (IDE)</td><td>Arduino</td><td>Arduino IDE 1.8.19</td><td>O software usado para escrever o código para o microcontrolador Arduino. Um software de programação alternativo pode ser usado para acompanhar a unidade de microcontrolador escolhida.&nbsp;</td></tr><tr><td>Placa Arduino Uno</td><td>Arduino</td><td></td><td>Usado para construir o circuito da caixa de gatilho. Placas microcontroladoras alternativas podem ser usadas.</td></tr><tr><td>Conectores BNC Conectores</td><td></td><td></td><td>BNC para conectar as várias partes da configuração da caixa de gatilho.</td></tr><tr><td>Botão BNC&nbsp;</td><td>Brain Products GmbH</td><td>BP-345-9000</td><td>Botão de gatilho BNC para enviar gatilhos.</td></tr><tr><td>Cabo de gatilho BNC para jack de 2,5 mm (80 cm)&nbsp;</td><td>Brain Products GmbH</td><td>BP-245-1200</td><td>Cabos BNC conectando os 2 LiveAmps à caixa de gatilho.</td></tr><tr><td>BrainVision Analyzer Versão 2.2.0.7383</td><td>Brain Products GmbH</td><td></td><td>Software de análise de EEG.</td></tr><tr><td>Licença do BrainVision Recorder com dongle</td><td>Brain Products GmbH</td><td>S-BP-170-3000</td><td></td></tr><tr><td>BrainVision Recorder Versão 1.23.0003</td><td>Brain Products GmbH</td><td></td><td>Software de gravação de EEG.</td></tr><tr><td>Tampa LiveAmp Personalizada 8Ch passiva (tampas de EEG infantil)</td><td>Brain Products GmbH</td><td>LC-X6-SAHS-44, LC-X6-SAHS-46, LC-X6-SAHS-48&nbsp;</td><td>Para tamanhos de cabeça infantil 44, 46, 48. Podem ser utilizadas cápsulas de EEG alternativas.</td></tr><tr><td>Notebooks Dell Latitude 3520 Dell</td><td></td><td></td><td>Dois notebooks, um para gravação de EEG adulto e outro para gravação de EEG infantil. Computadores alternativos podem ser usados.</td></tr><tr><td>Seringas</td><td></td><td></td><td></td>de Irrigação Dentária</tr><tr><td>LiveAmp amplificador sem fio de 8 canais</td><td>BrainProducts GmbH</td><td>BP-200-3020</td><td>Dois LiveAmps, um para EEG adulto e outro para EEG infantil. Alternativo amplifier pode ser usado.</td></tr><tr><td>Tripé MT190X3 Manfrotto com cabeça de vídeo micro fluida 128RC</td><td>Manfrotto</td><td>MT190X3</td><td>Tripés alternativos podem ser usados.</td></tr><tr><td>Software Matlab</td><td>A MathWorks, Inc.</td><td>R2023a</td><td>Pode ser usado software alternativo de análise e apresentação.</td></tr><tr><td>Carregador de energia (10000 mAh)</td><td>Philips</td><td>DLP6715NB/69</td><td>Podem ser utilizados bancos de energia alternativos.</td></tr><tr><td>Tampas de EEG cruas</td><td>EASYCAP GmbH</td><td></td><td>Para tamanhos de cabeça de adulto 52, 54, 56, 58. Podem ser utilizadas cápsulas de EEG alternativas.</td></tr><tr><td>Rode Wireless Go II Conjunto Único</td><td>R&oslash; de Microfones Microfones alternativos</td><td></td><td>podem ser usados.</td></tr><tr><td>Filmadora Sony FDR-AX700</td><td>Sony</td><td>FDR-AX700</td><td>Filmadoras ou webcams alternativas podem ser usadas.</td></tr><tr><td>Gel de Alta Viscosidade SuperVisc&nbsp;</td><td>EASYCAP GmbH</td><td>NS-7907</td><td></td></tr></tbody></table>

hipervarredura de eeg domiciliar para interações sociais entre bebês e cuidadores

Home-Based EEG Hyperscanning for Infant-Caregiver Social Interactions

Estudos anteriores de hipervarredura que registram as atividades cerebrais de cuidadores e crianças simultaneamente foram conduzidos principalmente dentro dos limites do laboratório, limitando assim a generalização dos resultados para ambientes da vida real. Aqui, é proposto um protocolo abrangente para capturar eletroencefalografia sincronizada (EEG), eletrocardiografia (ECG) e registros comportamentais de díades bebê-cuidador durante várias tarefas interativas em casa. Este protocolo demonstra como sincronizar os diferentes fluxos de dados e relatar as taxas de retenção de dados de EEG e verificações de qualidade. Além disso, são discutidos problemas críticos e possíveis soluções com relação à configuração experimental, tarefas e coleta de dados em ambientes domésticos. O protocolo não se limita a díades bebê-cuidador, mas pode ser aplicado a várias constelações diádicas. No geral, demonstramos a flexibilidade das configurações de hipervarredura de EEG, que permitem que experimentos sejam conduzidos fora do laboratório para capturar as atividades cerebrais dos participantes em ambientes mais ecologicamente válidos. No entanto, o movimento e outros tipos de artefatos ainda restringem as tarefas experimentais que podem ser realizadas no ambiente doméstico.

Os participantes incluídos neste estudo eram bebês de 8 a 12 meses de idade, com desenvolvimento típico, e sua mãe e/ou avó que falava inglês ou inglês e uma segunda língua em casa. Os EEGs de 7 eletrodos e um ECG de derivação única de adultos e bebês, bem como gravações de vídeo e áudio de três câmeras e microfones, foram adquiridos simultaneamente durante as tarefas. As atividades neurais foram medidas em F3, F4, C3, Cz, C4, P3 e P4 de acordo com o sistema internacional 10-20. Os diferentes fluxos de dados foram alinhados temporalmente e cortados no início e no final do experimento para que todas as gravações começassem no ponto t = 0 (Figura 4).
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig04.jpg"> Figura 4: Sincronização de fluxos de dados. Três câmeras (visão infantil, visão combinada e visão do cuidador), ECG bruto do cuidador e do bebê, bem como EEG bruto do cuidador e do bebê, são sincronizados com a mesma linha do tempo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig04large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
As taxas de retenção de dados de EEG e as métricas de qualidade para as 5 primeiras díades do conjunto de dados com um total de 10 participantes são apresentadas na Tabela 1. Após a rejeição do canal ruim (Figura 5), os segmentos de dados contendo artefatos foram rejeitados usando um limite de tensão automatizado seguido de inspeção visual dos segmentos restantes (Figura 6). Os resultados mostraram que os registros de EEG tiveram uma duração média de M = 562,96 s (DP ± 148,94 s). Destes, M = 34,30% (DP ± 13,00%) dos dados de adultos e M = 46,32% (DP ± 16,63%) dos dados de bebês foram aceitos após rejeição automática e manual. Se considerarmos apenas os dados pareados entre adultos e bebês, a taxa de retenção caiu para M = 20,58% (DP ± 9,51%), deixando M = 215,00 s (DP ± 117,54 s) de dados de tarefas pareadas. Além disso, um total de 0 a 2 canais por díade foram excluídos devido à qualidade dos dados consistentemente ruim.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig05.jpg"> Figura 5: Identificando canais defeituosos. Um gráfico de rolagem de dados de EEG infantil e densidade espectral de potência (PSD) para 7 canais de EEG nos quais o canal Cz é observado como uma linha plana (A: rolagem de dados, B: gráfico PSD) ou o canal F3 é excessivamente ruidoso (C: rolagem de dados, D: gráfico PSD). A detecção de canais ruins foi realizada no EEGLAB17. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig05large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig06.jpg"> Figura 6: Rejeição de artefato. Épocas com artefatos foram rejeitadas automaticamente de acordo com um (A) limite de rejeição, (B) seguido de rejeição manual por meio de inspeção visual. A parte destacada do gráfico mostra os segmentos rejeitados de acordo com o limite de rejeição (A) ou rejeição manual (B), respectivamente. Os dados foram visualizados no EEGLAB17. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig06large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</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">Adulto</td>
			<td colspan="2">Criança</td>
			<td colspan="2">Correspondente</td>
		</tr><tr><td>ID</td>
			<td>Duração (s) da gravação</td>
			<td>Canais ruins</td>
			<td>% de épocas aceitas</td>
			<td>Canais ruins</td>
			<td>% de épocas aceitas</td>
			<td>Canais ruins</td>
			<td>% de épocas aceitas (correspondidas)</td>
		</tr><tr><td>1</td>
			<td>898</td>
			<td>NA</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>NA</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>NA</td>
			<td>27.9</td>
			<td>Pág. 3</td>
			<td>34.6</td>
			<td>Pág. 3</td>
			<td>12.8</td>
		</tr><tr><td>5</td>
			<td>975</td>
			<td>NA</td>
			<td>17.2</td>
			<td>NA</td>
			<td>47.0</td>
			<td>NA</td>
			<td>16.9</td>
		</tr></tbody></table>Tabela 1. Relatório de qualidade de dados de EEG para 5 díades durante as tarefas experimentais.

Este protocolo descreve como eletroencefalografia sincronizada, eletrocardiografia e registros comportamentais foram capturados de díades bebê-cuidador em um ambiente doméstico.

Hipervarredura de EEG domiciliar para interações sociais entre bebês e cuidadores

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

Nossa pesquisa tem como objetivo estudar como as interações sociais entre bebês e cuidadores podem impactar a aprendizagem e o desenvolvimento do bebê. Desenvolvemos um protocolo abrangente de hipervarredura para capturar registros sincronizados de EEG, ECG e comportamentais de díades bebê-cuidador durante tarefas de brincadeiras interativas na casa da família. Ao contrário dos protocolos de hipervarredura anteriores, que foram conduzidos principalmente em ambientes de laboratório, nosso experimento é conduzido em casa.Um dos principais desafios experimentais é equilibrar a necessidade de padronização entre os ambientes domésticos, o que pode limitar a validade ecológica, com a flexibilidade necessária para promover interações naturalísticas entre os participantes. Este protocolo oferece insights exclusivos sobre como abordar possíveis problemas e considerações críticas sobre a configuração experimental, tarefas e coleta de dados em ambientes domésticos. Além disso, nosso protocolo fornece uma demonstração detalhada do design e configuração da sincronização multimodal de dados de EEG, ECG, vídeo e áudio em uma única linha do tempo.

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

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Neurociência

Eletroencefalografia matriz densa está sendo usado cada vez mais para estudo social funções cognitivas em crianças e adultos. Aqui apresentamos uma metodologia estabelecida que representa uma melhoria significativa em metodologias convencionais para o estudo de EEG em crianças e adultos.

Investigando Cognição Social em Crianças e Adultos usando eletroencefalografia Matriz Densa ( D EEG)

A eletroencefalografia de alta densidade (dEEG) está sendo cada vez mais usada para estudar o desenvolvimento e a plasticidade do cérebro nos primeiros anos de vida. Aqui apresentamos uma aplicação de técnicas de análise sofisticadas que se baseiam na gravação tradicional de EEG para entender a dinâmica oscilatória do processamento auditivo rápido no cérebro infantil.

Processamento Auditivo infantil e oscilações cerebrais relacionados a eventos

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Aprenda a realizar hipervarredura de EEG domiciliar para estudar interações sociais entre bebês e cuidadores. Este protocolo sincroniza EEG, ECG e dados comportamentais durante tarefas de brincadeira, oferecendo validade ecológica superior.

Hipervarredura de EEG domiciliar para interações sociais entre bebês e cuidadores

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