Методическая статья

Исследование функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона с гиперсканированием в психологическом консультировании

DOI:

10.3791/67183

⸱

17 января 2025 г.

 ,  ,  , 
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

В этой статье

Уведомление об исправлении

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

Краткое содержание

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

Целью протокола является подробное описание методологии проведения гиперсканирующего исследования fNIRS в психологическом консультировании. Это включает в себя подготовку к эксперименту, процедуру сбора данных и последующий процесс анализа данных.

Аннотация

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

Гиперсканирование с помощью функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS) — это инновационная методика, которая позволяет в режиме реального времени отслеживать активность мозга различных людей, участвующих в социальных взаимодействиях. Исследователи в этой области количественно оценивают одновременную активность мозга с помощью индекса межмозговой синхронности (СРК). В исследованиях в области психологического консультирования использование fNIRS для измерения СРК привлекло внимание из-за его потенциала для освещения динамики взаимодействия консультанта и клиента. Тем не менее, в настоящее время в этой области отсутствует стандартизированный протокол для точного измерения СРК между консультантами и клиентами, который способствовал бы выявлению моделей взаимодействия в режиме реального времени во время сеансов консультирования. Чтобы удовлетворить эту потребность, в данной статье предлагается подробный стандартизированный протокол, описывающий процедурные шаги для проведения гиперсканирования fNIRS в условиях психологического консультирования, уделяя особое внимание получению сигналов мозга, расчету СРК между консультантами и клиентами, а также анализу моделей отставания СРК на протяжении сеансов консультирования. Внедрение этого стандартизированного конвейера гиперсканирования fNIRS не только повышает воспроизводимость и надежность измерений СРК в исследованиях в области психологического консультирования, но и способствует более глубокому пониманию нейронных механизмов, лежащих в основе рабочего альянса. Интегрируя гиперсканирование fNIRS в натуралистическую среду консультирования, исследователи могут улучшить понимание того, как СРК коррелирует с результатами консультирования, потенциально информируя о персонализированных подходах к лечению психического здоровья.

Введение

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

В последние годы использование методов гиперсканирования для изучения общей активности мозга во время диадических или групповых взаимодействий стало популярным направлением исследований. Исследователи часто используют электроэнцефалограмму (ЭЭГ)1, функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ)2 или функциональную ближнюю инфракрасную спектроскопию (fNIRS)3 для одновременного мониторинга нейронной и мозговой активности нескольких субъектов. Таким образом, введена нейробиологическая метрика межмозговой синхронности (СРК)4 для количественной оценки степени взаимодействия мозговой активности между людьми с помощью тщательного анализа фазового и амплитудного выравнивания нейронных или гемодинамических сигналов вовремени5. СРК относится к явлению, при котором мозговая деятельность двух или более людей выравнивается или синхронизируется во время социальных взаимодействий. Эта синхронизация может происходить в различных формах, таких как фаза, частота или амплитуда колебаний мозга 6,7,8.

В области натуралистических социальных взаимодействий с участием нескольких участников огромное количество исследований пролило свет на феномен СРК, особенно в таких разнообразных контекстах,как динамика отношений между родителями и детьми, обмены между педагогами и учениками, романтические отношенияи взаимодействие аудитории иисполнителей. Примечательно, что СРК демонстрирует повышенный уровень в интимных отношениях, таких как партнерство между родителями и детьми, а также в романтических партнерствах, по сравнению с взаимодействием с незнакомцами13,14, что подчеркивает его чувствительность к глубине эмоциональной связи. В то же время, этот повышенный СРК часто совпадает с повышением эффективности сотрудничества и улучшением поведения, что предполагает функциональную роль в содействии положительнымсоциальным результатам.

В контексте консультирования рабочий альянс — ключевой конструкт, тесно связанный с эффективностью консультирования — воплощает в себе отчетливую межличностную динамику, которая постепенно развивается между консультантом и клиентом в ходе терапевтического процесса. По своей сути этот альянс основан на укреплении глубоких эмоциональных связей и создании эффективных рамоксотрудничества. Таким образом, изучение СРК в рамках консультирования открывает новую перспективу, которая улучшает понимание сложностей и качества этих терапевтических отношений.

Эмпатия консультанта, как она воспринимается клиентом, способствует развитию рабочего альянса18. Это указывает на то, что установление рабочего альянса может возникнуть в результате взаимопонимания и соответствующей нейронной активности между консультантом и клиентом. Эмпатию можно разделить на два компонента: аффективную эмпатию и когнитивную эмпатию. Нижняя лобная извилина (НДГ) участвует в аффективной эмпатии, а также связана с нейронными процессами, лежащими в основе общения лицом к лицу19. Правое височно-теменное соединение (rTPJ), важная часть сети теории сознания, тесно связано с когнитивной эмпатией, особенно в понимании психическихсостояний других людей. Следовательно, ранние исследования синхронизации мозга в консультировании отдали приоритет этим двум областям как областям интереса (ROI) и определили СРК в первую очередь в rTPJ21. Таким образом, последующие исследования были сосредоточены преимущественно на rTPJ22. Исследования показали, что нейронная синхронизация в rTPJ между клиентами и терапевтами во время консультирования значительно выше, чем в разговорном контексте. Существует положительная корреляция между повышенной синхронной нейронной активностью в rTPJ и силой терапевтического альянса21. Уникальные паттерны активности в консультировании могут быть результатом глубокого исследования эмоциональных выражений и личных переживаний. Это говорит о том, что СРК требует дальнейшего изучения в рамках консультирования. Кроме того, корреляция между повышенной активностью rTPJ и прочностью рабочего альянса указывает на то, что СРК может служить нейробиологической основой для оценки отношений консультирования, предлагая новую метрику оценки.

В то время как эти результаты подчеркивают многообещающую роль СРК в динамике между консультантом и клиентом, они также подчеркивают необходимость дальнейшего уточнения прямой причинно-следственной связи между синхронизацией мозга, эффективностью консультирования и рабочим альянсом. Для развития этой развивающейся области первостепенное значение имеет разработка стандартизированных протоколов гиперсканирования и строгих методологий анализа данных. Совершенствуя методологический инструментарий, можно более точно отобразить нейронные основы эффективного консультирования, что в конечном итоге повышает качество терапевтических вмешательств и их результаты.

В этой статье представлен протокол о том, как проводить гиперсканирование на основе fNIRS, а также как наблюдать и анализировать СРК между диадами консультант-клиент. fNIRS — это неинвазивный метод визуализации, используемый для измерения активности мозга. Он работает, обнаруживая изменения в насыщении крови кислородом и объеме крови в мозге, которые являются косвенными маркерами нейронной активности. Это достигается путем излучения ближнего инфракрасного света в мозг и измерения количества света, поглощенного или рассеянного клетками крови. Таким образом, измеряется гемодинамическая/оксигенирующая активность. Для сравнения, fNIRS предлагает более высокое временное разрешение, чем фМРТ, и менее уязвим к артефактам движения, чем ЭЭГ, что делает его хорошо подходящим для изучения социальных взаимодействий в естественных условиях, таких какпсихологическое консультирование.

В этой статье также представлены конкретные этапы вычисления IBS с помощью метода когерентности вейвлет-преобразования (WTC)24. ВТЦ — это аналитический метод, который измеряет взаимосвязь между двумя сигналами на разных частотах с течением времени. Это полезно для выявления областей синхронности между областями мозга или между участниками исследования. Он вычисляет когерентность между двумя временными рядами путем анализа их перекрестного спектра с помощью вейвлет-преобразований. Чтобы контекстуализировать важность ВТЦ, важно сначала понять основополагающие концепции вейвлет-преобразования (ВТ)25, когерентности26 и то, как они сходятся в рамкахВТЦ-27.

Вейвлет-преобразование, математический инструмент, превосходно справляется с разложением сложных сигналов на составляющие их частотно-временные составляющие, позволяя анализировать как локализованные изменения частоты с течением времени, так и общее частотное содержаниесигнала27. Эта характеристика особенно полезна при изучении нейронной активности, которая по своей сути нестационарна и демонстрирует динамические изменения на разных частотах. Когерентность, с другой стороны, количественно определяет степень, в которой два сигнала имеют схожие частотные компоненты и фазовые отношения, выступая в качестве метрики синхронизациимежду ними. Объединяя эти два понятия, ВТЦ предоставляет мощные средства для оценки СРК, фиксируя как временную эволюцию, так и частотную специфичность нейронной связи между людьми, а также давая представление о том, как различные части мозга или мозга динамически взаимодействуют на протяжении задачи илистимула.

В то время как традиционная модель ВТЦ просто проверяет корреляцию между сигналами мозга разных людей, здесь представлен метод, учитывающий направленность взаимодействия между консультантом и клиентом. Существуют различные модели запаздывания, когда один сигнал последовательно предшествует изменениям другого на определенный временной интервал, что указывает на временную связь при СРК согласно предыдущим исследованиям28,29. СРК не может возникать одновременно между консультантом и клиентом во время консультирования. Таким образом, необходим комплексный метод для изучения направленности СРК. Метод разъясняет роль, которую консультанты играют на различных этапах консультирования (руководство СРК, фазное СРК с клиентом или под руководством клиента).

В этом исследовании предлагается подробный и реализуемый протокол, основанный на исследовательском вопросе о том, могут ли баллы СРК между консультантами и клиентами служить потенциальными биомаркерами для оценки качества альянса или результатов среди клиентов с различными стилями привязанности взрослых. В протоколе описывается использование технологии гиперсканирования fNIRS для исследования СРК между психологическими консультантами и клиентами в контексте консультирования. В нем содержится подробное описание экспериментальных процедур, мер предосторожности на каждом этапе и последующих методов обработки данных. Ожидается, что этот протокол предложит ценные идеи и рекомендации будущим ученым, заинтересованным в изучении СРК в области психологического консультирования. Конкретный протокол сбора и обработки данных представлен следующим образом.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

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

Все участники подписали письменную форму информированного согласия перед участием и получили вознаграждение в размере около 60 юаней (китайская валюта) после эксперимента. Описанная выше процедура исследования была одобрена Университетским комитетом по защите исследований человека Восточно-Китайского педагогического университета (HR 425-2020).

1. Подготовка к эксперименту

  1. Мероприятия, включенные в исследование
    1. Взрослый стиль привязанности
      1. Подготовьте пересмотренную китайскую версию документа «Опыт близких отношений» (ECR-R30,31) на китайской платформе онлайн-опросов под названием Wenjuanxing (аналогичной SurveyMonkey или Qualtrics в других частях мира; см. Таблицу материалов) для предварительного отбора участников.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Китайская версия ECR-R состоит из 18 пунктов, измеряющих два измерения стиля привязанности (избегание привязанности и тревога привязанности). Используйте 7-балльную шкалу Лайкерта для самооценки в диапазоне от 1 (категорически не согласен) до 7 (полностью согласен). Эта шкала предназначена для китайскоязычных участников. Исследователи могут выбрать ECR32 или подходящую пересмотренную версию в зависимости от языка и культурного происхождения участников.
      2. Подготовьте пересмотренную версию Анкеты взаимоотношений (RQ)30 на китайском языке, чтобы убедиться, что участники соответствуют типичному стилю привязанности.
        ПРИМЕЧАНИЕ: RQ состоит из четырех коротких абзацев, описывающих четыре различных стиля крепления. Требуйте от участников выбрать абзац, который им больше всего подходит, используя 7-балльную шкалу Лайкерта от 1 (категорически не согласен) до 7 (полностью согласен). Необходимо найти вторую шкалу, измеряющую те же размеры, чтобы уточнить стиль привязанности участников, потому что нужны типичные участники. Эта анкета предназначена для участников, говорящих на китайском языке. Исследователи могут выбрать RQ33 или подходящую пересмотренную версию в зависимости от языка и культурного происхождения участников.
    2. Рабочий альянс
      1. Подготовьте китайскую версию Перечня рабочих альянсов - Краткая пересмотренная форма (клиентская версия)34,35 (WAI-SR) для измерения рабочих альянсов, о которых сообщили клиенты, после эксперимента.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Китайская версия WAI-SR состоит в общей сложности из 12 пунктов, измеряющих три аспекта терапевтических рабочих альянсов, включая (а) соглашение о задачах терапии, (б) соглашение о целях терапии и (в) развитие аффективной связи. Шкала была основана на 5-балльной шкале Лайкерта в диапазоне от 1 = «никогда» до 5 = «всегда», при этом более высокие баллы представляют более эффективно работающий альянс. Эта анкета предназначена для участников, говорящих на китайском языке. Исследователи могут выбрать WAI-SR36 или подходящую пересмотренную версию в зависимости от языка и культурного происхождения участников.
    3. Клинический исход
      1. Подготовьте китайскую пересмотренную версию документа «Клинические исходы в рутинной оценке-измерении результатов» (CORE-OM)37,38 для набора участников.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Китайская пересмотренная версия CORE-OM включает в себя четыре измерения: субъективное благополучие, проблемы/симптомы, жизнь/социальное функционирование и риск для себя и других, включая в общей сложности 34 пункта. Убедитесь, что эти области отражают различные области дистресса и дисфункции, а «кластеры элементов» обращаются к таким симптоматическим областям, как тревога, депрессия, физические проблемы и травмы. Эта анкета предназначена для участников, говорящих на китайском языке. Исследователи могут выбрать CORE-OM37 или соответствующим образом переработанную версию в зависимости от языка и культурного происхождения участников.
      2. Используйте пересмотренную китайскую версию документа «Клинические результаты в рутинной оценке-10» (CORE-10)38 для оценки тяжести симптомов до и после эксперимента с целью снижения когнитивной нагрузки участников.
        ПРИМЕЧАНИЕ: CORE-10 является сокращенной версией CORE-OM, которая состоит из 10 пунктов по 5-балльной шкале от 0 до 4, где более высокие баллы указывают на более высокий уровень психологического стресса. Оценивайте клиентов до и после тестирования до и после процесса консультирования и обратите внимание, что разница в баллах до и после теста указывает на клиническую эффективность первого сеанса консультирования. Рассчитайте величину изменений в CORE-10 (балл до теста минус балл после теста), чтобы продемонстрировать улучшение симптомов у клиента. Эта анкета предназначена для участников, говорящих на китайском языке. Исследователи могут выбрать CORE-1038 или подходящую пересмотренную версию в зависимости от языка и культурного происхождения участников.
  2. Участников
    1. Клиентов
      1. Согласно предыдущим выводам, набирайте клиентов и консультантов того же пола (женщины), чтобы избежать гендерного эффекта39,40 в синхронной мозговой активности.
      2. Наберите студенток колледжа, испытывающих психологический стресс в кампусе, через платформу Wenjuanxing (см. Таблицу материалов) и попросите участников сообщить о своей основной жалобе на консультацию. Убедитесь, что у них есть желание обратиться за помощью самостоятельно.
      3. Убедитесь, что студенты-клиенты являются правшами и имеют нормальное или скорректированное до нормы зрение и слух. Убедитесь, что у студентов-клиентов нет известных ранее или текущих психиатрических или физических диагнозов. Убедитесь, что у них нет других психологических консультаций.
      4. Используйте установленный пороговый балл для обеспечения того, чтобы балл CORE-OM для женских выборок оставался ниже 1,17, подтверждая, что они не соответствовали клиническим диагностическим критериям психологического стресса на прошлой неделе, и сохраняя контроль над уровнем психического здоровья клиентов. Классифицируйте клиентов по категориям безопасных или отклоняемых вложений на основе их самооценки китайской версии RQ.
      5. В соответствии с оценками ECR-R, выбрать 27% лучших 27% всех участников с высоким уровнем избегания в категории отказа от привязанности, чтобы сформировать группу увольнения; Выберите 27% лучших участников с низким уровнем тревожности в категории «Безопасная привязанность» для участия в группе «Безопасная привязанность».
      6. После успешной вербовки участников уточните у консультантов, сосредоточены ли сессии на проблемах, о которых сообщили участники, и оцените серьезность проблем, о которых было сообщено.
        ПРИМЕЧАНИЕ: В процессе предварительного отбора приняли участие 252 студента колледжа, в конечном итоге для официального эксперимента были отобраны 37 участников, столкнувшихся с умеренным академическим стрессом, проблемами адаптации к школе или трудностями в межличностных отношениях. Средний возраст участников составил 20,46 лет (SD = 2,17), и все участники были студентками колледжа. Не наблюдалось существенных различий между отверженными клиентами (n = 16) и защищенными клиентами (n = 21) в отношении возраста (t(35) = 0,51, p = 0,62) или в области проблем/симптомов CORE-OM (t(35) = −1,76, p = 0,09).
    2. Советники
      1. Наймите нескольких консультантов из центра психического здоровья колледжа.
      2. Убедитесь, что консультанты являются правшами с нормальным или скорректированным зрением и слухом, зарегистрированы в Китайской психологической ассоциации и имеют опыт консультирования от 2 до 10 лет.
      3. Убедитесь, что консультанты прошли обучение по программам консультирования в колледже и используют один и тот же метод ориентационной терапии интеграции консультирования41 для полуструктурированного консультирования, уделяя особое внимание эмоциональному состоянию посетителя, текущему стрессу и целям консультирования.
        Примечание: В общей сложности 7 женщин-консультантов из Китайской психологической ассоциации (CPS) приняли участие в этом исследовании, средний возраст которых составил 34,42 года (SD = 5,09). Среди консультантов 6 идентифицировали себя как надежно привязанные, а 1 — как пренебрежительно привязанный. Тем не менее, рейтинги увольняемых консультантов по альянсу, BS и IBS существенно не отличались от оценок других 6 консультантов (все p > 0,05).
    3. Случайное сопоставление консультантов и клиентов
      1. Случайным образом сопоставьте консультантов и студентов-клиентов в диадах. Из-за небольшого количества консультантов, каждый консультант работает в паре с несколькими клиентами в разное время. Убедитесь, что консультант видит только одного посетителя за раз.
  3. Самодельные кепки fNIRS
    ПРИМЕЧАНИЕ: Самодельные колпачки fNIRS не нужны, если есть подходящие стандартные колпачки с системой fNIRS.
    1. Подготовьте две шапочки для плавания среднего размера из нейлоновой ткани, чтобы разместить сетку держателя оптода и закрыть интересующую область мозга (см. Таблицу материалов). Почините шапочки для плавания, выполнив следующие шаги в соответствии с потребностями эксперимента.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Учитывая различные размеры головы участников, следует подготовить зажимы для переплета разных размеров, чтобы оптоды находились близко к голове участника во время экспериментального процесса.
    2. Чтобы закрепить референсные оптоды на шапочке для плавания в соответствии со стандартом международной системы 10-2042, используйте стандартную шапочку для ЭЭГ 10-20 (см. Таблицу материалов ). Наденьте шапочку для ЭЭГ на форму для головы, а затем одну из шапочек для плавания на шапочку для ЭЭГ.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Поскольку шапочка для плавания и шапочка для ЭЭГ могут быть не совсем одного размера, убедитесь, что ни одна из шапочек не надета криво.
    3. Отметьте референсные оптоды (Cz, T3, T4) красным маркером на шапочке для плавания через электроды ЭЭГ-шапочки. Затем отметьте опорные оптоды для областей интереса (ROI).
      ПРИМЕЧАНИЕ: В исследовании в качестве ROI выбран правый височно-теменный переход (rTPJ), а над правой височной теменной областью размещен патч оптодного зонда 4 x 4. Эталонный оптод ROI расположен на P6.
    4. Обратитесь к нашивке на P6 на шапочке для плавания. Поместите P6 во втором оптоде с задней части колонны рядом с T4 на патче. Отметьте положения других оптодов, а затем вырежьте небольшие отверстия диаметром около 15 мм в отмеченных местах, чтобы обеспечить посадку держателя сетки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Патч 4 x 4 включает в себя восемь излучателей и восемь детекторов, состоящих из 24 измерительных каналов (CH1-CH24). Система fNIRS представляет собой оптическую топографическую систему, предназначенную для сбора данных fNIRS путем одновременного измерения изменений концентраций оксигенированного гемоглобина (oxy-Hb) и дезоксигенированного гемоглобина (deoxy-Hb) (см. Таблицу материалов), обеспечивает стандартное разделение 30 мм. Кроме того, соответствующая анатомическая структура каждого канала (см. рис. 1) будет определена в стандартном пространстве координат Монреальского неврологического института с помощью набора инструментов MATLAB (см. Таблицу материалов) SPM8 позже.
    5. Вставьте щупы в отверстия, чтобы правильно закрепить заплатки на модифицированных плавательных шапочках. Почините другую шапочку для плавания в соответствии с вышеуказанными шагами. Наконец, установите схему набора щупов 4 x 4 для каждого участника с помощью измерительной системы fNIRS, соответствующую расположению щупов двух колпачков.

2. До приезда участников

  1. Запустите систему fNIRS по крайней мере за 30 минут, чтобы обеспечить стабильный нормальный температурный диапазон от 5 °C до 35 °C во время эксперимента.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Нет необходимости включать лазер.
  2. В системе fNIRS активируйте режим измерения, связанный с событиями, и убедитесь, что запись различных состояний может быть запущена нажатием определенных клавиш. Проверьте другие параметры, такие как идентификатор объекта, чтобы обеспечить правильное измерение fNIRS. Подключите колпачки fNIRS к системе fNIRS, вставив соответствующие зонды optode в патчи зондов optode на колпачках.
    1. В частности, изложите процедуру эксперимента в виде структуры, связанной с событием, которая включает в себя две части: сеанс состояния покоя и сеанс консультирования. В системе NIRSPort (NIRx) установите клавишу F1 в качестве маркера для сеанса в состоянии покоя, а клавишу F2 в качестве маркера для сеанса консультирования.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Для пользователей других систем fNIRS процедура маркировки сеансов может отличаться, и важно обратиться к руководству или настройкам конкретной системы, чтобы обеспечить правильную маркировку сеансов.
  3. Подготовьте для участников формы информированного согласия и анкеты, упомянутые в шаге 1.1. Подготовьте секундомер, чтобы напомнить участникам о том, что состояние покоя закончилось. Подготовьте часы, чтобы напомнить консультанту о лимите времени на консультацию. Подготовьте несколько зажженных зондов, чтобы отодвинуть волосы участников в сторону на случай, если волосы блокируют сигнал.
  4. Установите лабораторию в качестве стандартной консультационной комнаты в реальном сценарии, где консультант и клиент сидят под углом 90° друг к другу в обеих группах, на расстоянии 40 см между двумя стульями. Консультант должен был сидеть справа, а клиент — слева.

3. Процесс сбора данных

  1. Предоставление инструкций участникам
    1. Когда оба участника придут, убедитесь, что они больше не узнают друг друга. Напомните участникам о необходимости держать свои мобильные телефоны в беззвучном режиме.
    2. Попросите участников опроса прочитать и подписать формы информированного согласия, заполнить некоторую демографическую информацию и заполнить форму CORE-10 для оценки своего психологического благополучия по прибытии в лабораторию. Этот процесс обычно занимает около 5 минут.
    3. Рассаждайте участников. Включите лазер. Затем наденьте на участников колпачки fNIRS.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Расположите центр колпачка в точке CZ на голове участника, а нашивку 4 x 4 закрывает rTPJ.
    4. Напомните участникам, что они могут скорректировать свои позы, если они чувствуют себя некомфортно при регулировке оптодов. Организуйте пучки оптического волокна и положите их на подлокотник кресла, не прикасаясь к участникам, если они почувствуют тяжесть или усталость.
      1. Напомните участникам о том, что во время эксперимента нельзя регулировать положение колпачка и не делать резких движений головой, чтобы предотвратить повреждение оптических волокон или изменение положения оптодов.
    5. Калибровка сигналов. Нажмите AUTO GAIN в системе fNIRS, чтобы проверить качество сигналов. При слабом сигнале сначала убедитесь, что наконечники пробника полностью установлены. Затем используйте зажимы для связывания, чтобы закрыть щели от шляп, и щуп с подсветкой, чтобы устранить препятствия для волос в случае, если волосы блокируют сигналы. Повторяйте до тех пор, пока на всех каналах не загорится зеленый цвет, указывающий на приемлемое качество сигнала.
      ПРИМЕЧАНИЕ: В системе NIRSPort (NIRx) желтым цветом обозначен слабый сигнал в канале, а зеленым - достаточный. Пользователи других систем fNIRS должны обращаться к своим конкретным системным инструкциям для соответствующих корректировок.
  2. Проведение эксперимента
    1. Получите согласие участника, затем включите камеру, чтобы записать процесс консультирования.
    2. Проверьте качество сигнала и начните запись fNIRS. Попросите участников отдохнуть с закрытыми глазами в течение 5 минут, отметив начало заранее определенной клавишей (например, F1) и используя секундомер для измерения времени отдыха.
    3. Напомните участникам о необходимости прекратить отдых через 5 минут. Нажмите F1 еще раз, чтобы отметить, что состояние покоя завершено. Перепроверьте качество сигналов.
    4. Напомните участникам, что это 40-минутная консультация и где находятся часы. Скажите участникам, что они могут начать консультирование. Нажмите клавишу F2 в соответствии с настройками ранее, чтобы отметить начало консультации.
    5. Оставьте участников в лаборатории на 40 минут позже.
  3. После эксперимента
    1. Постучите в дверь лаборатории, чтобы убедиться, что участники закончили разговор. Нажмите F2 , чтобы отметить окончание эксперимента. Завершите запись с камеры. Помогите участникам снять шапки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Просмотрите видео после этого, чтобы подтвердить, что консультация прошла должным образом.
    2. Предложите клиенту заполнить формы WAI-SR и CORE-10. Этот процесс обычно занимает около 5 минут. Поблагодарите участников и предоставьте им некоторую денежную компенсацию.
    3. Сохраните данные. Используйте диск и нажмите кнопку Text File Out, чтобы экспортировать необработанные данные fNIRS. Выключите систему fNIRS. Отключите датчики оптода.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг относится к системе NIRSPort (NIRx). Для других систем внесите необходимые корректировки в соответствии с инструкциями системы.
    4. Протрите щупы и держатели щупов этанолом. Регулярно мойте колпачки (с отключенным держателем зонда) мягким моющим средством и сушите их на воздухе.

4. Анализ данных

  1. Предварительная обработка данных
    ПРИМЕЧАНИЕ: Программное обеспечение MATLAB (см. Таблица материалов ) был использован для выполнения всего анализа данных с помощью следующих наборов инструментов: Гомер 243 и Hitachi2nirs44. Гомер 2 используется, когда представляет интерес временная информация, т.е. когда активация присутствует в обоих условиях, для сравнения разницы между функциями отклика двух условий с точки зрения средней амплитуды и латентности. Hitachi2nirs — это скрипт MATLAB для преобразования необработанного .csv выходного файла Hitachi ETG4000 в файл .nirs для использования с Homer244.
    1. Скопируйте набор данных с диска и конвертируйте необработанные файлы .csv в. nirs с использованием csv2nirs в Hitachi2nirs. Затем запустите набор инструментов Homer2 в MATLAB, набрав Homer2_UI и преобразуйте данные об интенсивности света в измерения оптической плотности (OD) с помощью функции hmrIntensity2OD. Усредняем точки OD каждого канала для каждого участника. Отклоняйте каналы, в которых внешние сигналы являются слишком сильными или слишком слабыми (превышающими пять стандартных отклонений (SD).
    2. Используйте функцию hmrMotionArtifact для обнаружения артефактов движения с помощью вейвлет-преобразования с вейвлетом Добеши 5 (db5) и параметром настройки 0,145,46 для оптимальной чувствительности. После обнаружения артефактов используйте hmrMotionCorrectSpline для их коррекции с помощью интерполяции сплайнов, сглаживания сигнала и уменьшения шума, связанного с движением, для улучшения качества данных.
    3. Полосовая фильтрация внешнего диаметра с помощью функции hmrBandpassFilt с выбранным диапазоном частот 0,01–0,1 Гц для удаления низкочастотного дрейфа и высокочастотного шума.
    4. Используйте функцию hmrR_OD2conc Гомера2 для преобразования данных ОП в значения оксигенированного гемоглобина (Oxy-Hb) и дезоксигенированного гемоглобина (DeOxy-Hb) в соответствии с модифицированным законом Бера-Ламберта47.
      Примечание: Изменения концентрации Oxy-HB сосредоточены на проведении анализа всех данных, поскольку индикатор может отражать изменения кровотока во время мозговой активности 48,49, имеет высокое соотношение сигнал/шум и был более широко использован в исследованиях социального взаимодействия на основе гиперсканирования fNIRS50,51.
    5. Используйте функцию hmrMotionCorrectGlobal для удаления глобального физиологического шума, такого как артериальное давление, с помощью метода на основе вейвлет-преобразования (на основе WT).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Метод на основе WT более чувствителен к временным свойствам данных. Если основное внимание уделяется общей структуре взаимодействия между участниками, а не детальным изменениям в каждый момент времени, то анализ главных компонент (PCA)3 является лучшим выбором. Метод PCA, предложенный Zhang et al., в первую очередь включает в себя несколько этапов, включая декомпозицию сигнала, проведение пространственного сглаживания и реконструкцию сигнала с целью удаления ненейронных глобальных компонентов. Функция enPCAFilter может быть использована для удаления глобального физиологического шума из данных fNIRS с помощью PCA. Здесь используется метод на основе WT, предложенный Дуаном и коллегами27 .
      1. Используйте когерентность вейвлет-преобразования (WTC)24,52 для обнаружения частотно-временных точек, загрязненных глобальным физиологическим шумом. Метод позволяет обнаруживать когерентность двух сигналов на разных временных масштабах и подходит для анализа сложных динамических отношений в данных временных рядов.
        ПРИМЕЧАНИЕ: В частности, сначала вычисляется распределенная по времени и частоте карта ВТЦ (также известная как скалограмма53) между сигналом текущего канала и неотфильтрованными сигналами от каждого другого канала. Затем преобразуйте эти карты ВТЦ в двоичную форму на основе значимости значения ВТЦ в каждом пикселе временной частоты. Впоследствии эти карты ВТЦ усредняются, создавая глобально изменяющуюся временно-частотную карту. Значение в каждом пикселе этой составной карты указывает на степень, в которой текущий канал глобально синхронизирован с другими каналами в этой конкретной временной частотной точке. В конечном счете, маска шумоподавления для текущего канала создается путем установки порогового значения k на этой глобально изменяющейся карте временных частот.
      2. Используйте WT для разложения сигнала текущего канала шумоподавления на частотно-временное пространство.
      3. Примените полученную маску к вейвлет-коэффициентам для подавления энергии вейвлета в точках временной частоты, загрязненных шумом.
      4. Восстановите сигнал с помощью обратной WT.
      5. Повторите описанные выше шаги для каждого канала, чтобы завершить глобальное физиологическое удаление шума.
  2. Расчет межмозговой синхронности между клиентом и консультантом
    1. Для вычисления корреляции между сигналами во временно-частотной области, измеренной в каждом канале двух участников, используйте функцию Wavelet Transform Coherence.
    2. Используйте настройку по умолчанию материнского вейвлета (т.е. обобщенный вейвлет Морзе с его параметрами бета и гамма), фундаментальную форму волны, из которой можно получить семейство вейвлетов путем расширения (масштабирования) и трансляции54. Выполняйте непрерывные вейвлет-преобразования для преобразования данных временных рядов во временно-частотное пространство.
    3. Установите MonteCarloCount в качестве представления количества суррогатных наборов данных, используемых для проверки значимости, и используйте Auto AR1 для вычисления коэффициентов автокорреляции временных рядов.
    4. Используйте функцию Вейвлет-когерентность для вычисления корреляции между двумя сигналами во временно-частотном пространстве. Повторяйте эти шаги до тех пор, пока из 24 каналов записи не будут сгенерированы 24 матрицы ВТЦ.
    5. Определите частоту интереса (FOI), которая чувствительна к психологическому консультированию.
      1. Выбрать и усреднить значения когерентности для диапазона частот от 0,01 Гц до 0,1 Гц (которые соответствуют периодам 100 с и 10 с соответственно) на основе частотного диапазона, использованного в предыдущем исследовании гиперсканирования fNIRS, посвященномзадачам психологического консультирования.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Необходимо выполнить дальнейшее статистическое подтверждение, а не просто ограничивать выбранную полосу частот.
      2. Стандартизируйте значения ВТЦ путем проведения среднего значения ВТЦ по времени на этапах покоя и консультирования, соответственно, для каждой комбинации каналов, помогая в стандартизации данных и подготовке их к сравнению. Такая стандартизация имеет решающее значение для снижения вариативности и сосредоточения внимания на эффектах, специфичных для задачи.
      3. Задайте значения ЦМТ на этапе покоя в качестве ЦМТ базового уровня, а значения ЦМТ на этапе задач — в качестве ЦМТ на уровне задачи.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Значения ВТЦ на стадии покоя используются в качестве базового для представления нормального, не связанного с задачей состояния. В отличие от этого, значения ВТЦ на этапе задачи отражают состояние во время психологического консультирования. Такая дифференциация позволяет выделить специфическое влияние консультирования на мозговую активность.
      4. Воспользуйтесь mult_comp_perm_t1 функцией работы Groppe. Проведите t-тест с парной выборкой для сравнения ВТЦ базового уровня и ВТЦ уровня задачи в каждой частотной точке.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг помогает статистически определить, какие частотные точки демонстрируют значительные различия между базовым состоянием и состоянием задачи. Сравнение помогает определить конкретные диапазоны частот, в которых консультирование имеет измеримый эффект.
      5. Определите интервалы частоты, в которых эффект задачи значим (консультирование > отдыху, p < 0,000556).
        ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг включает в себя определение частотных интервалов, которые демонстрируют значительное увеличение когерентности во время консультирования по сравнению с отдыхом. Пороговое значение p < 0,0005 используется для контроля многократных сравнений и обеспечения надежности полученных результатов.
      6. Определите FOI как частотные точки со значениями p ниже 0,0005 и их ближайшие частотные точки (p < 0,01).
        Примечание: Этот критерий гарантирует, что выбранные полосы частот не только значимы, но и релевантны наблюдаемым эффектам консультирования.
      7. Рассчитайте средние значения ВТЦ в пределах указанного FOI для каждого канала по каждой паре в исследовании.
      8. Выполните статистические преобразования Fisher-Z на значениях межмозговой синхронности, полученных для каждого периода в двух группах испытуемых, чтобы получить нормальное распределение значений ВТЦ, которое может быть показателем для анализа СРК.
  3. Дополнительная статистика
    1. Определите каналы, связанные с задачей.
      1. Получение значений ЦМТ, связанных с задачей, путем вычитания ЦМТ базового уровня из ЦМТ уровня задачи.
      2. Проведите t-тест по одной выборке для каждого канала, используя средние значения ВТЦ, связанные с задачей, на указанных интересующих частотах.
      3. Используйте функцию mafdr для применения метода коррекции False Discovery Rate ( p < 0.05 )57 к множественным сравнениям.
      4. Определите каналы, связанные с задачей, как каналы со скорректированными значениями p ниже 0,05.
    2. Сравнивайте IBS между различными условиями задачи. Проведите одновыборочный t-критерий между значениями ВТЦ различных условных групп (т. е. безопасной и отменяющей групп) в каждом канале, связанном с задачей.
    3. Кроме того, определите различия в СРК между двумя группами на протяжении всего процесса психологического консультирования. Разделите консультацию на два этапа: ранняя стадия (0–15 минут) и поздняя стадия (15–35 минут).
    4. Выполните один выборочный t-тест отдельно для значений ВТЦ, связанных с задачей, для соответствующих этапов и приращений ВТЦ, связанных с задачей (рассчитанных как значения на поздней стадии минус значения на ранней стадии) в различных условиях задачи.
    5. Проверьте наличие эффекта запаздывания по времени при СРК. Сместите активность мозга консультанта вперед или назад на 2–12 с (шаг = 2 с) и пересчитайте значения ВТЦ, связанные с задачей, в соответствии с вышеуказанными шагами. Проверьте, есть ли различия между СРК под руководством консультанта, СРК под руководством клиента и фазным СРК.
    6. Оцените взаимосвязь между СРК и поведенческими данными с помощью множественного регрессионного анализа.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Код компьютера ВТЦ представлен в виде дополнительного файла 1.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

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

Результаты показали, что существует незначительно значимый эффект, заключающийся в том, что безопасная группа имела более высокие приращения ВТЦ, связанные с задачей, чем выбывающая группа (t = 2,50, скорректированное p = 0,07) в канале 19 в угловой извилине (ANG; см. рис. 2). Значения ВТЦ на CH19 были выбраны для дальнейшего анализа СРК. Что касается эффекта временного лага при СРК, то достоверно более высокий уровень СРК под руководством ...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

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

В настоящем протоколе описаны конкретные шаги по проведению эксперимента по гиперсканированию fNIRS в естественных условиях психологического консультирования и как рассчитать СРК между консультантом и клиентом, а также как определить модели отставания СРК в процессе консультирования. Детально проработанная операция может помочь исследователям повторить эксперимент с гиперсканированием fNIRS и продолжить исследования в области открытой науки. Ниже обсуждаются некоторые критические вопросы...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

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

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

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

Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (31900767), Исследовательским проектом Шанхайской комиссии по науке и технике (20dz2260300) и Фондами фундаментальных исследований для центральных университетов.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Китайская онлайн-платформа опросовRanster Technology Company, Чанша, КитайБесплатная версия Вэньцзюаньсина
ЭЭГ-колпачокCompumedics Neuroscan, Шарлотт, США64-канальный Quik-Cap
Система fNIRSHitachi Medical Corporation, Токио, ЯпонияОптическая топографическая система ETG-7100Порт NIRS излучал и собирал
  ближний инфракрасный свет на двух длинах волн
  (760 и 850 нм) с частотой дискретизации 10,1725 Гц. 
MATLAB 2018aThe MathWorks, Inc., Натик, МассачусетсMATLAB 2018a
Кепка для плаванияГруппа десятиборья, Вильнёв-д'Аск, Франция1681552Средний размер

Ссылки

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

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Исправление

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

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

Теги

fNIRS

Похожие статьи