Summary
Le présent protocole décrit comment effectuer des expériences de hyperscanning fNIRS et analyser le cerveau-à-cerveau synchronie. De plus, nous discutons les défis et les solutions possibles.
Abstract
Enregistrements de cerveau simultanée de deux ou plusieurs personnes qui interagissent, une approche appelée hyperscanning, gagnent en importance croissante pour notre compréhension des fondements neurobiologiques des interactions sociales et éventuellement entregent . Spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle (fNIRS) est bien adaptée pour mener des expériences de hyperscanning, parce qu’il mesure les effets hémodynamiques locaux avec une fréquence d’échantillonnage élevée et, ce qui est important, il peut être appliqué en milieu naturel, ne nécessitant ne pas de motion stricte restrictions. Dans cet article, nous présentons un protocole pour la réalisation d’expériences hyperscanning fNIRS avec les dyades mère-enfant et pour l’analyse cerveau-à-cerveau synchronie. En outre, nous discutons des questions essentielles et les orientations futures, concernant le protocole expérimental, l’inscription spatiale des canaux fNIRS, influences physiologiques et méthodes d’analyse de données. Le protocole décrit n’est pas spécifique aux dyades mère-enfant, mais peut être appliqué à une variété de différentes constellations dyadiques, tels que des adultes inconnus, les partenaires romantiques ou les frères et sœurs. Pour conclure, fNIRS hyperscanning a le potentiel d’apporter de nouvelles connaissances sur la dynamique de l’interaction sociale en cours, qui peut-être aller au-delà de ce qui peut être étudié en examinant les activités des cerveaux individuels.
Introduction
Ces dernières années, les neuroscientifiques ont commencé à étudier les interactions sociales en enregistrant les activités de cerveau de deux ou plusieurs personnes en même temps, une approche nommée hyperscanning1. Cette technique ouvre de nouvelles perspectives pour élucider les mécanismes neurobiologiques qui sous-tendent ces interactions. Afin de bien comprendre les interactions sociales, il ne suffira pas à étudier seul cerveau en isolement mais plutôt les activités conjointes de cerveaux de personnes interagissant2. À l’aide de techniques de neuroimagerie différents, hyperscanning ont démontré que cerveau synchroniser les activités de l’interaction des personnes ou des groupes, par exemple, alors qu’ils coordonnent leurs actions3, faire musique4,5, de communiquer s’engager dans des activités de classe6 ou7en coopération.
L’article présente un protocole pour effectuer des enregistrements simultanés avec fonctionnelle spectroscopie proche infrarouge (fNIRS). Semblable à l’imagerie de résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), fNIRS mesure la réponse hémodynamique à l’activation du cerveau. Changements des taux d’hémoglobine oxygénée et désoxygéné (oxy-Hb et désoxy-Hb) sont calculées sur le montant de lumière vague transmise de proche infrarouge à travers le tissu8. fNIRS est bien adapté pour la réalisation d’expériences de hyperscanning, surtout avec les enfants, car il peut être appliqué dans des milieux moins limitées et plus naturels que l’IRMf. En outre, il est moins sujette aux artefacts de mouvement à la fois, l’IRMf et EEG9. En outre, les données fNIRS peuvent être acquises à des fréquences d’échantillonnage élevées (p. ex., 10 Hz), ainsi il oversamples fortement la réponse hémodynamique relativement lente et pouvant ainsi fournit une image plus complète et temporelle de l’hémodynamique cérébrale10 .
Ce protocole a été développé dans l’étude de Reindl et al. 11 et a été légèrement modifié (en particulier en ce qui concerne l’alignement des canaux et l’identification de canal mauvais) plus récemment. L’objectif de cette étude était d’examiner l’activité cérébrale synchronisé des dyades mère-enfant. À l’aide de fNIRS hyperscanning, nous avons évalué cerveau-à-cerveau synchronie dans les zones du cerveau préfrontal d’enfants (âgés de cinq à neuf ans) et leurs parents, surtout les mères, au cours d’une coopérative et une tâche informatique concurrentiel. Régions du cerveau préfrontal ont été ciblées comme ils avaient été identifiés comme des régions importantes pour des processus sociaux et interactifs dans les études précédentes de hyperscanning1. Le travail coopératif et compétitif ont été initialement développés par Cui et al. 12 et récemment employé par plusieurs précédentes études13,14,15. Pour l’étude de Reindl et al. 11, les tâches ont été modifiés pour convenir aux enfants. Les participants ont reçu l’ordre de soit répondre conjointement via les touches en réponse à une cible (coopération) ou de réagir plus vite que l’autre joueur (concurrence). Chaque enfant a effectué chaque tâche une fois avec le parent et une fois avec un étranger adult du même sexe que le parent. Au sein de chaque dyade enfant-adulte, cohérence des ondelettes a été calculé pour les signaux d’oxy-Hb du canal correspondant en guise de cerveau-à-cerveau synchronie.
Ce protocole décrit les procédures pour collecter les données de hyperscanning de fNIRS parent et enfant pendant le jeu coopératif et compétitif. La procédure globale, cependant, n’est pas spécifique à cette conception de la recherche mais convient à des populations différentes (p. ex., adultes inconnus, partenaires romantiques, frères et sœurs, etc.) et peut être adaptée pour un certain nombre de tâches expérimentales différentes. Ce protocole décrit également une méthode d’analyse possible, qui couvre les étapes d’analyse de données nécessaires et en option, y compris fNIRS prétraitement des données, détection mauvais canal, analyse de cohérence ondelettes et validation par analyse de la paire aléatoire.
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Protocol
Avant sa participation, tous les parents / enfants fourni un consentement éclairé / sanction. L’étude a été approuvée par le Comité d’éthique de la faculté médicale de l’Université RWTH d’Aix-la-chapelle.
1. préparation avant que le Participant arrive
- Préparer les casquettes NIRS.
- Choisir les tailles de chapeau de la même taille ou légèrement plus grand que la circonférence de la tête du participant.
- Couper 15 trous d’un diamètre d’environ 15 mm, disposés dans une grille de 3 x 5 horizontale, dans la zone de front de chacun des 2 caps EEG bruts (voir Table des matières). Assurez-vous que les trous sont espacés de 30 mm de l’autre dans n’importe quelle direction, que la colonne du milieu des trous est située dans le centre du front, c'est-à-dire au-dessus du nez, et que la ligne du bas est située au-dessus des sourcils.
- Afin de rendre les bouchons plus confortable et réduire au minimum les marques de pression, fixer le matériau en mousse souple (p. ex. adhésif fenêtre d’étanchéité bande ou plat semblable matière mousse caoutchouc) sur le côté intérieur de la grille de support entre les supports de la sonde et sur les bords. Utilisez le ruban adhésif double face ou fils à coudre si nécessaire.
- Monter une grille de support de sonde de 3 x 5 vide (voir la Table des matières) à chaque calotte EEG mis à jour le tel que la grille de la porte elle-même est placée à l’intérieur de la PAC et le porte-douilles bâton dans les trous.
Remarque : Le système de mesure NIRS (voir Table des matières) deux a séparer les ensembles de sonde, utiliser une sonde pour chaque participant. - Insérer délicatement les sondes dans les prises appropriées titulaire sur les grilles de sorte que seulement la première crête de chaque sonde est montée dans la prise, qui se traduit par un son de cliquetis.
- Open la sonde fenêtre moniteur réglé sur le système de mesure NIRS et certains ensembles de 2 sondes disposées dans une grille de 3 x 5, chacune, une pour les enfants participants et pour l’adulte. S’assurer que les arrangements de sonde des deux caps correspond aux arrangements dans la fenêtre de jeu de sonde (c'est-à-dire, même emplacement de l’émetteur respectif et les numéros de sonde de récepteur).
- Préparer l’expérience.
- Démarrer le système de mesure NIRS avec diodes laser marche 30 min. avant chaque mesure, telles que le système atteigne la température de fonctionnement stable.
- Définissez toutes les options nécessaires au système de mesure de la NIRS. Assurez-vous que l’appareil est réglé sur mesure liés à l’événement et que l’entrée série RS232, nécessaire pour la réception des déclencheurs du paradigme expérimental, est active.
Remarque : L’expérience est une version adaptée par un paradigme conçu par Cui et al. 12, programmé dans les extensions de psychophysique Toolbox non-commerciale, version 3.0.1116. - Préparer le paradigme expérimental en démarrant le logiciel informatique technique (voir Table des matières) qui sert de base pour les extensions de la boîte à outils psychophysique et ne définisse le répertoire actuel vers le dossier que le paradigme est enregistré dans.
- Menton de placer deux repose en face de l’écran de l’ordinateur afin d’empêcher les mouvements de la tête au cours de l’expérience.
2. participante arrivée au laboratoire
- Préparez les participants.
- Montrer et expliquer le montage expérimental, y compris le système de mesure NIRS aux participants. Toujours s’assurer que les participants ne regarde pas directement dans le faisceau du système de mesure NIRS car cela peut être dangereux pour le œil.
- Accueillir les participants à côté de l’autre en face de l’écran de l’ordinateur. Régler la hauteur du menton repose tel que les deux participants sont assis confortablement.
- Enjoindre aux participants et à administrer les essais pratiques de la coopérative et le jeu concurrentiel. Donner des instructions supplémentaires au cours des essais de pratique si nécessaire.
- Mesurer et marquer le point Fpz selon le système de 10-20, ce qui représente 10 % de la distance entre nasion et inion, sur la tête de chaque participant.
- Placer les capuchons avec les sondes avec soin sur les têtes des participants, avec le laser désactivé. Placer l’avant de la PAC, y compris la grille de la sonde, sur le front du participant tout d’abord et ensuite tirer vers le bas de l’arrière de la PAC vers le cou. S’assurer que la sonde milieu de la rangée inférieure est placée sur Fpz et la colonne du milieu sonde est alignée le long de la courbe de référence sagittale.
- Placer les chaînes de fibre sur le bras de support attaché au système NIRS mesure afin qu’ils pendent sans contact avec le participant ou le président et qu’ils ne pas tirent sur les bouchons. Utilisez un support supplémentaire (p. ex.., mis à jour le pied de microphone ou similaire) pour le deuxième participant si nécessaire.
- Poussez chaque sonde plus loin dans sa prise jusqu'à ce que le petit nez blanc au centre de la partie supérieure du boîtier de la sonde est visible.
Remarque : Le nez est poussé vers le haut par un mécanisme à ressort bobine dès que l’extrémité de la sonde touche le cuir chevelu du participant. - Rallumer le laser et la qualité du signal de test en cliquant sur le bouton Auto Gain dans la fenêtre moniteur set de sonde du système de mesure NIRS.
- Si un canal n’a pas un signal suffisant (c'est-à-dire, s’il est marqué en jaune), doucement mettre de côté les cheveux du dessous l’extrémité de la sonde environnantes. Si nécessaire, poussez les sondes plus loin dans leurs orbites, mais assurer le confort du participant. Vérifier si la qualité du signal s’est améliorée (c.-à-d., que le canal est maintenant marqué en vert) en cliquant sur le bouton Auto Gain à nouveau.
- Si étape 2.1.9. ne pas conduire à une amélioration du signal, ajuster l’intensité du signal. S’il y a trop de signal (par exemple, si le canal est marqué en rouge), modifier l’intensité du signal de faible intensité du signal de façon répétée en cliquant sur le symbole de la sonde respectifs dans la sonde définie la fenêtre moniteur du système de mesure NIRS. S’il n’y a pas assez de signal (par exemple, si le canal est marqué en jaune), changer l’intensité du signal à l’intensité du signal haute, à nouveau en cliquant plusieurs fois sur le symbole de la sonde respectifs.
- Exécutez l’expérience
- Quand il n’y a pas de questions après les procès de pratique et un signal de bonne qualité est assurée, démarrer le paradigme expérimental.
- Placez une serviette sur les mains des participants afin qu’ils ne peuvent pas voir les mouvements de la main de leur partenaire de jeu respectif.
- Après l’expérience, sauvegarder les données et exporter les données brutes d’intensité lumineuse sous forme de fichier texte en cliquant sur le bouton texte fichier Out. Ne pas appliquer des filtres dans le système de mesure de SPIR.
- Nettoyer tous les matériaux (sondes, porteurs de sonde, menton repose) avec de l’éthanol. Laver les bouchons dans un programme délicat avec un détergent doux.
3. analyse des données
- Données de prétraitement
Remarque : Il existe plusieurs logiciels non commerciaux disponibles pour fNIRS l’analyse des données, par exemple., HomER17, NIRS cerveau AnalyzIR18 ou SPM pour fNIRS19. Ce dernier a été utilisé pour les étapes de prétraitement suivants. Pour plus d’informations sur la façon d’effectuer ces étapes, consultez le manuel de la boîte à outils.- Convertir les fichiers de données pour le SPM pour format de données fNIRS.
- Calculer les changements de concentration oxy-Hb et désoxy-Hb en utilisant la loi de Beer-Lambert mis à jour l’en appuyant sur le bouton convertir dans la fenêtre principale. Entrer dans l’ère de l’objet et la distance entre la source et le détecteur (par exemple, 3 cm). Acceptez les valeurs par défaut pour les coefficients d’absorption molaire d’oxy-Hb et désoxy-Hb à longueur d’onde (λ) 1 et λ 2 ainsi que les valeurs par défaut pour le facteur différentiel pathlength (DPF) à λ 1 et λ 2.
- Prétraitez les séries temporelles des variations hémodynamiques pour réduire les artefacts de mouvement en cliquant sur le bouton MARA (pour plus d’informations sur le voir algorithme MARA Scholkman et al. ( 20).
- Prétraitez les séries chronologiques pour réduire la dérive lente en cliquant sur le bouton DCT.
- Détection de mauvais canal
Remarque : Détection de mauvais canal peut être effectuée avant et/ou après prétraitement des données fNIRS. Dans ce protocole, les différents critères objectifs pour détecter les mauvais canaux et inspection visuelle sont combinés. Veuillez noter que la liste proposée des critères objectifs n’est pas exhaustive. Pour la détection de mauvais canal, écrit des scripts ont été utilisés (pour la technique informatique logiciel, voir Table des matières).- Exclure les chaînes dans lequel il n’y a aucun changement de signal pour plusieurs échantillons continus, qui est indiquée par une ligne plate lors du traçage de la série chronologique.
- Calculer le coefficient de variation CV = SD/moyenne * 100 pour les données brutes d’atténuation. Exclure les canaux où le CV dépasse un pourcentage prédéfini (par exemple, 10 % ; voir par exemple van der Kant et al. ( 21).
- Tracer le spectre de puissance du signal. S’il n’y a aucun battement cardiaque visible dans le spectre du signal autour de 1 Hz, comme il est indiqué par une puissance accrue dans cette bande de fréquences, exclure le canal de l’analyse.
- Inspection visuelle de toutes les données avant et/ou après prétraitement. Décider s’il faut inclure le canal basé sur des critères objectifs, décrits au point 3.2.1 – 3.2.3, ainsi que sur la détection visuelle subjective des canaux bruités.
- Connectivité de cerveau-à-cerveau
Remarque : Deux différents de types de connectivité de cerveau peuvent distinguer estimer : prévisions non dirigée, qui quantifier la force de la connectivité, et dirigée, qui cherchent à établir des données statistiques concernant la causalité des données22 . Ici l’accent était mis sur la cohérence de transformation par ondelettes (WTC), une estimation largement appliquée non dirigée pour la connectivité de cerveau-à-cerveau fNIRS. Plusieurs solutions de logiciels non commerciaux pour le calcul du WTC sont disponibles, par exemple, par Grinsted et collègues23 ou la ASToolbox24, qui a été utilisé dans le présent protocole pour les étapes suivantes.- Dans la fonction AWCO de la ASToolbox, spécifiez l’ondelette mère (p. ex., généralisé des ondelettes de Morse avec ses paramètres bêta et de la gamma), qui sert à transformer chaque série chronologique dans les domaines temporels et fréquentiels par les ondelettes continues transformation.
- Définir le type de fenêtre lissage (p. ex., fenêtre de Hanning) et la taille de fenêtre de lissage pour les domaines temporels et échelle de la fonction AWCO.
- Pour examiner la signification des coefficients WTC et calculer leur p-valeurs, spécifiez le nombre de séries temporelles de substitution (n ≥ 300) et le modèle ARMA (p. ex., AR (1)) dans la fonction AWCO.
- Avec les paramètres spécifiés dans les étapes 3.3.1 à 3.3.3, calculer la cohérence de l’ondelette de deux canaux correspondants (le même canal à deux participants).
- Choisissez une bande de fréquences d’intérêt dans lequel la synchronie de cerveau-à-cerveau liée à la tâche devrait avoir lieu sur la base des études antérieures et inspection visuelle des données (pour une voir une approche alternative Nozawa et al. ( 25).
- Calculer la moyenne des coefficients de WTC et/ou le pourcentage de coefficients significatifs de WTC dans la bande de fréquence liée à la tâche pour chaque bloc de tâche dans chaque manche et chaque dyade. Utilisez cette valeur comme un résultat de mesure de la synchronie de cerveau-à-cerveau de plus de l’analyse statistique (pour plus d’informations, consultez Reindl et al. ( 11).
- Comparaison de paires au hasard
Remarque : Pour valider les résultats, nous recommandons en comparant le WTC des dyades réelles pour le WTC d’aléatoire d’accompagnement adulte-enfant, qui n’a pas joué avec eux, mais jouée la même tâche expérimentale.- Calculez le WTC, à 3.3., pour des couples participants qui n’ont pas joué ensemble mais effectué la même tâche expérimentale (c'est-à-dire les paires aléatoire). Choisissez le nombre de couples au hasard (par exemple, 300 pour chaque condition) et calculer le WTC pour chaque paire aléatoire.
- Comparer la cohérence des paires aléatoires et réelles pour éviter la détection de parasite synchronicité.
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Representative Results
Des données représentatives d’une dyade parent-enfant au cours de la condition de la coopérative sont indiquées dans la Figure 1. La coopérative tâche consiste trois 30 s reste blocs et blocs de deux tâches, avec 20 essais chacun, présenté en alternant l’ordre. Dans chaque essai, les participants devront réagir aussi simultanément que possible à un signal de gagner un point11.
Figure 1 : Résultats analyse et représentant des données Hyperscanning. Intensité lumineuse données sont collectées dans les 22 canaux (CHs) de deux participants. Tout d’abord, mauvais canaux sont détectés et exclus de plus amples analyses. Par la suite, l’intensité lumineuse données sont converties à l’évolution de l’oxy-hémoglobine (Δ Oxy-Hb) et désoxy-hémoglobine (Δ désoxy-Hb). Signaux sont indiqués pour une dyade parent-enfant exemplaire en CH 8 au cours de la condition de la coopérative. Données sont prétraitées en réduisant les artefacts de mouvement et des dérives lentes. Par la suite, la cohérence de l’ondelette est calculée à partir des signaux d’oxy-Hb prétraités. Pour estimer l’importance de chaque valeur de cohérence d’ondelettes, 300 séries chronologiques de substitution sont générés. Si la valeur de cohérence ondelettes observée est supérieure à 95 % des ondelettes cohérence valeurs tirées de la série temporelle de substitution au même point dans le temps et l’échelle, elle est considérée comme significative. Ondelettes importante cohérence valeurs sont indiquées par des lignes continues entourant les domaines respectifs de la placette. Cohérence dans la bande de fréquence liée à la tâche est représenté au sein de la boîte noire. Veuillez noter que les étapes de l’analyse et la paramétrisation représentée sur la figure doivent être comprises comme un exemple. Le paramétrage optimal dépend des données, par exemple., différents paramètres de l’algorithme MARA pourraient fonctionner mieux pour différents types d’artefacts20et il n’existe encore aucun étalon-or pour toutes les étapes de l’analyse. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.
Les résultats sont un exemple pour les données fNIRS du canal 8 des deux participants d’une dyade parent-enfant. Avant prétraitement, données brutes atténuation de la lumière, par le périphérique fNIRS, sont converties aux changements oxy-Hb et désoxy-Hb pour les deux participants. Ensuite, fNIRS chronologiques sont prétraités pour réduire les dérives et les artefacts de mouvement. Enfin, le WTC significatif est calculé à partir des signaux d’oxy-Hb prétraités des deux participants.
La figure 1 illustre une matrice WTC une vraie valeur, qui se compose des coefficients de cohérence dans les domaines temporels et fréquentiels (ici en longueur de la période). Fréquence entre les deux signaux24et les coefficients peuvent varier entre 0 et 1, 1 indiquant une relation parfaite à un moment précis. Les coefficients sont visualisées à l’aide d’une carte de couleur allant du bleu (peu ou pas de cohérence) au rouge (cohérence forte ou maximale). Valeurs significatives de cohérence sont marquées par des lignes noires solides entourant les domaines respectifs de la placette. Le début et la fin de chaque bloc de tâche sont indiqués par des lignes pointillées verticales.
Les résultats montrent une forte cohérence tout au long de l’expérience d’une bande de fréquence élevée, jusqu'à une longueur de la période de ~ 1 s (1 Hz). Ce résultats probables des rythmes cardiaques des parents et enfants. En outre, les résultats montrent une forte cohérence dans une bande de fréquence inférieure entre ~ 2 s et la durée de période 8 s (0,5 - 0,125 Hz). Longueurs du procès diffèrent en raison de durées de cue variable pseudo randomisée (600-1500 ms) et des temps de réaction des participants individuels, mais ils étaient environ 7 s en moyenne, en supposant que les temps de réaction d’environ 1 s. Par conséquent, la cohérence dans cette gamme de basse fréquence probable reflète une synchronisation des activités du cerveau de ces deux sujets au cours de la tâche.
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Discussion
Dans ce protocole, nous montrons comment mener des expériences de hyperscanning fNIRS et une façon possible d’analyser le cerveau-à-cerveau synchronie, mesurer les variations de concentration d’oxy-Hb et désoxy-Hb à des régions du cerveau frontal des deux sujets en même temps. FNIRS hyperscanning est relativement facile à appliquer : un seul appareil NIRS est suffisant pour évaluer les activités du cerveau de ces deux sujets en fractionnant les optodes entre eux. Ainsi, aucune synchronisation entre différents appareils n’est nécessaire1. En outre, puisque fNIRS n’exige pas de restriction de mouvement stricte, il est bien adapté pour la réalisation d’expériences de hyperscanning dans un environnement naturel et chez les enfants. Par la suite, nous mettons en évidence certains problèmes critiques quand concevoir, analyser et interpréter les expériences de hyperscanning (fNIRS), discuter des défis ainsi que les solutions possibles.
Expérimental. Une question importante d’hyperscanning études concerne la conception expérimentale. Deux participants qui effectuent la même tâche expérimentale indépendamment les uns des autres peut faire apparaître des activités similaires de cerveau, qui pourraient alors être détectées comme cerveau-à-cerveau synchronie26. Pour différencier la synchronie de cerveau-à-encéphalique induite par la tâche expérimentale et de l’interaction sociale, des conditions expérimentales appropriées de contrôle sont nécessaires. D’une part, les tâches coopératifs et compétitifs sont très bien adaptés car ils diffèrent seulement dans le volet de travail coopératif et non dans le matériel de stimulation et le comportement moteur du participant. En revanche, moins standardisées et plus naturelles des interactions (par exemple, faire un puzzle ensemble) pourraient inciter plus de variance dans social Behaviour interactive et pourraient avoir une plus grande validité écologique.
Inscription spatiale des canaux. Un défi en fNIRS hyperscanning consiste à mesurer l’activité hémodynamique dans les canaux correspondants. Fixation de sondes émetteur et le détecteur à des emplacements correspondants des têtes des deux participants ne garantit pas que l’activité dans deux régions corticales correspondantes est engagée, comme chaque cerveau anatomie encourt diffèrent selon les participants. Mesurer simultanément un adulte et un enfant exacerbe ce problème en introduisant des différences de développement sur le dessus de ceux anatomiques. En outre, avec un nombre croissant de chaînes, le placement des canaux est moins reproductible dans l’ensemble des sujets en raison de la variabilité dans la forme de la tête et taille27. Un accessoire en option pour l’ETG-4000 est une sonde de positionnement unité qui crée des postes de la sonde par rapport à des points de repères sur la tête dans un espace tridimensionnel. Ces données peuvent ensuite être déposées conjointement à l’image de M. structurelle de cerveau27 son. Acquisition des images de résonance et à l’aide de l’unité de positionnement permettra à l’expérimentateur de mieux contrôler si l’activité est réellement mesurée dans les régions du cerveau correspondant à travers deux participants. En outre, les chercheurs pourraient partiellement contourner ce problème en calculant un modèle de connectivité de tout-à-tout, mesurer le lien entre les deux canaux des deux participants.
Influence de la physiologie systémique. Une autre question importante est que les modifications hémodynamiques sont connus pour être influencée non seulement par l’effet de la neurovasculaires de couplage, l’activité neuronale donc, mais aussi par des changements systémiques, tels que les changements dans la fréquence cardiaque, pression artérielle, rythme respiratoire et système nerveux autonome système nerveux activité28. Par conséquent, toute synchronie détectée dans les modifications hémodynamiques de deux participants ayant coopérants peut également attribuable à une synchronie entre ces facteurs. Des études antérieures ont montré que deux partenaires d’interactions sont en effet synchronisent leur activité physiologique29. Notez, cependant, que dans les tâches avec différentes conditions expérimentales qui sont directement comparées les uns aux autres, c’est seulement un facteur de confusion si le couplage physiologique est plus important dans un mais pas l’autre condition. Néanmoins, il peut être utile d’acquérir des données physiologiques dans des études de hyperscanning pour activer le contrôle expérimental de ces paramètres. Une autre option, comme l’a démontré récemment par Nozawa et al. 25, consiste à ajouter les canaux de mesure avec une séparation de courte source-détecteur (S-D) (p. ex., 1 cm), qui sont sensibles au signal du flux sanguin superficielles de la peau. Le composant correspondant peut alors être retiré de la fNIRS signal obtenu à partir des canaux de mesure Max avec une séparation régulière de S-D (par exemple, 3 cm), réduisant ainsi l’influence des facteurs physiologiques de confusion. Une telle approche double ou multiple de distance a été démontrée pour améliorer la sensibilité à la tâche-enhanced (ici : communication améliorée) cerveau-à-cerveau synchronie.
Analyse des données. Hyperscanning résultats dépendent d’un estimateur pour quantifier la synchronie de cerveau-à-cerveau. Dans la présente étude, nous avons calculé le WTC d’oxy-Hb de signaux du canal correspondant en guise de cerveau-à-cerveau synchronie. Méthodes axées sur les ondelettes ont l’avantage de tenir compte de la dynamique oscillatoire des séries chronologiques dans l’espace temps-fréquence. Le WTC est une mesure non ciblée calculée à partir des séries temporelles d’ondelettes transformé, qui représente la force de la relation entre les deux séries temporelles. À l’avenir, des études, il serait intéressant d’inclure en outre des mesures, comme la causalité de Granger, afin d’examiner quelle participant « conduit » l’activité (voir, par exemple, Pan et al. 15). en outre, bien que plusieurs études antérieures de la base fNIRS hyperscanning examinent cerveau-à-cerveau synchronie dans seulement un signal (par exemple, oxy-Hb), il est recommandé de considérer les oxy-Hb et désoxy-Hb (et éventuellement total-Hb) afin de tenir pleinement avantage de la technique de fNIRS15.
Limitations. Bien que fNIRS offre une technique de neuro-imagerie prometteuse, en pleine croissance, certaines limitations techniques associées au périphérique il faut tenir compte lors de la planification d’une telle étude (pour une récente révision voir Pinti et al. 30). par rapport à l’EEG et l’IRMf, fNIRS résiste mieux aux artefacts de mouvement, pourtant, elle nécessite toujours suffisamment motion control d’artefact et de détection. Il y a plusieurs causes potentielles d’artefacts. Tout d’abord, certains participants ont tendance à déplacer leur tête brusquement, notamment nourrissons et des enfants et ce qui pourraient tirer sur les tracts de la fibre, affectant le contact optode. Développements de nouveaux dispositifs une sont plus robustes à la circulation et permettent ainsi d’enquêtes de tâches actives30. L’utilisation d’un repose-menton peut servir comme un contrôle d’artefact de mouvement supplémentaires ; Toutefois, il limite la capacité d’enregistrer les activités du cerveau dans les interactions naturelles. Deuxièmement, acquérir un contact adéquat optode peut être entravée par des cheveux sombre, bouclé ou épais du participant. Placer l’optodes peut donc prendre beaucoup de temps et un signal parfait n’est pas toujours garanti. En troisième lieu, selon le système fNIRS, port optodes pour une plus longue période de temps peut faire pression sur tête du participant, ce qui peut être vécue comme désagréable. Cela ne limite pas seulement le temps d’enregistrement de l’expérience, mais devrait également entraîner plus de mouvement et d’artefacts (p. ex., des enfants plus petits pourraient tirer sur le bouchon). En plus d’artefacts de mouvement, il est à noter que fNIRS fournit des mesures de la surface corticale seulement. Enfin, il n’y aucune directive d’analyse de données standardisées encore. Plusieurs boîtes à outils ont été développés au cours des années passées et les premières tentatives ont été faites pour analyser l’efficacité des diverses techniques de prétraitement (p. ex., Brigadoi et al. 31 et Cooper et al. 32). en outre, le protocole d’analyse présenté dans cet article illustre une façon d’analyser les données de hyperscanning de fNIRS. Ce qui est important, les paramètres sélectionnés de l’analyse doivent s’entendre comme une option possible et pas comme lignes directrices standard. Plusieurs autres protocoles analytiques pour fNIRS hyperscanning ont été développés ces dernières années par différents groupes de recherche (voir, par exemple, Cui et al. 12; Hirsch et coll. ( 33).
Conclusion. fNIRS hyperscanning est une technique prometteuse pour mieux comprendre les fondements neurobiologiques des interactions sociales34. À l’avenir, les appareils NIRS et une peuvent être particulièrement importants lors de l’examen de cerveau-à-cerveau synchronie dans des interactions naturelles et le déplacement de la dyade vers les grands groupes de sujets. Enfin, combinant les techniques de neuroimagerie différents, par exemple, EEG-fNIRS, peut apporter un nouvel éclairage, élargir notre compréhension du cerveau-à-cerveau synchronie.
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Disclosures
Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Acknowledgments
Ce travail a été financé par l’Initiative d’Excellence de l’Etat fédéral allemand et les gouvernements (fonds d’amorçage ERS, OPSF449). Le système Hitachi NIRS était soutenu par un financement de la fondation de recherche allemand DFG (INST 948/18-1 FUGG).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| NIRS measurement system with probe sets and probe holder grids | Hitachi Medical Corporation, Tokyo, Japan | ETG-4000 Optical Topography System | The current study protocol requires an optional second adult probe set for 52 channels of measurement in total as well as two 3x5 probe holder grids. |
| raw EEG caps | EASYCAP GmbH, Herrsching, Germany | C-SCMS-56; C-SCMS-58 | Caps must be provided with holes for NIRS probes by the experimenter. Choose cap size the same size or slightly larger than participant's head circumference. |
| Technical computing software | The MathWorks, Inc., Natick, MA | MATLAB R2014a (or later versions) | Serves as base for Psychophysics Toolbox extensions (stimulus presentation), SPM for fNIRS toolbox (fNIRS data analysis), and ASToolbox (WTC computation). |
References
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