Neuroscience

סנכרון בין מוחות בלמידה שיתופית פתוחה: מחקר על היפר-סריקה של fNIRS

Published: July 21, 2021 doi: 10.3791/62777

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

Summary

הפרוטוקול לעריכת ניסויי סריקת יתר של fNIRS על דיאדות למידה שיתופית בסביבת למידה נטורליסטית מתואר. יתר על כן, צינור לנתח סינכרוני בין המוח (IBS) של אותות המוגלובין מחומצן (Oxy-Hb) מוצג.

Abstract

סריקת יתר של fNIRS נמצאת בשימוש נרחב כדי לזהות את היסודות הנוירוביולוגיים של אינטראקציה חברתית. עם טכניקה זו, החוקרים להסמיך את הפעילות המוחית בו זמנית של שני אנשים אינטראקטיביים או יותר עם אינדקס חדשני הנקרא סינכרוניה בין מוח (IBS) (כלומר, יישור שלב ו /או משרעת של אותות עצביים או המודינמיים לאורך זמן). פרוטוקול לעריכת ניסויי סריקת יתר של fNIRS על דיאדות למידה שיתופית בסביבת למידה נטורליסטית מוצג כאן. כמו כן, צינור של ניתוח IBS של אות המוגלובין מחומצן (Oxy-Hb) מוסבר. באופן ספציפי, התכנון הניסיוני, תהליך הקלטת הנתונים של NIRS, שיטות ניתוח נתונים וכיוונים עתידיים נדונים כולם. בסך הכל, יישום צינור היפר-סריקה מתוקננת של fNIRS הוא חלק מהותי במדעי המוח בגוף שני. כמו כן, זה עולה בקנה אחד עם הקריאה למדע פתוח כדי לסייע לשחזור של המחקר.

Introduction

לאחרונה, כדי לחשוף את הפעילות המוחית בו זמנית על פני dyads אינטראקטיבי או חברים בקבוצה, החוקרים להשתמש בגישה hyperscanning¹^,². באופן ספציפי, אלקטרואנצפלוגרמה (EEG), הדמיית תהודה מגנטית תפקודית (fMRI) וספקטרוסקופיה כמעט אינפרא אדום תפקודית (fNIRS) משמשים לתיעוד הפעילות העצבית והמוחית משני נושאים או יותר בו זמנית³^,⁴^,⁵. חוקרים לחלץ אינדקס עצבי כרוך צימוד המוח בו זמנית המבוסס על טכניקה זו, המתייחס סינכרוניה בין המוח (IBS) (כלומר, שלב ו /או יישור משרעת של אותות עצביים או המומינמיים לאורך זמן). מגוון גדול של מחקרי היפר-סריקה מצאו IBS במהלך אינטראקציה חברתית בין אנשים מרובים (למשל, שחקן-קהל, מדריך-לומד, ומוביל-חסיד)⁶^,⁷^,⁸. יתר על כן, IBS מחזיק השלכות ספציפיות של למידה יעילה והוראה⁹^,¹⁰^,¹¹^,¹²^,¹³^,¹⁴. עם העלייה הגוברת של מחקר hyperscanning בתרחישי למידה נטורליסטיים, הקמת פרוטוקול סטנדרטי של ניסויי hyperscanning ואת הצינור של ניתוח נתונים בתחום זה הוא הכרחי.

לפיכך, מאמר זה מספק פרוטוקול לביצוע היפר-סריקה מבוססת fNIRS של דיאדות למידה שיתופית וצינור לניתוח IBS. fNIRS הוא כלי הדמיה אופטי, אשר מקרין אור כמעט אינפרא אדום כדי להעריך את הספיגה הספקטרלית של המוגלובין בעקיפין, ולאחר מכן פעילות המודינמית / חמצון^{נמדדת 15}^,¹⁶^,¹⁷. בהשוואה ל- fMRI, fNIRS נוטה פחות לממצאי תנועה, ומאפשר מדידות מנושאים שעושים ניסויים בחיים האמיתיים (למשל, חיקוי, דיבור ותקשורת לא מילולית)¹⁸^,⁷^,¹⁹. בהשוואה ל- EEG, fNIRS מחזיק ברזולוציה מרחבית גבוהה יותר, ומאפשר לחוקרים לזהות את מיקום הפעילות המוחית²⁰. לכן, יתרונות אלה ברזולוציה מרחבית, לוגיסטיקה והיתכנות מסמיכים את fNIRS לבצע מדידת היפר-סריקה¹. באמצעות טכנולוגיה זו, גוף מחקר מתפתח מזהה מונח אינדקס כמו IBS-היישור העצבי של שני (או יותר) פעילות המוח של אנשים בצורות שונות של הגדרות חברתיות נטורליסטיות^9,¹⁰^,¹¹^,¹²^,¹³^,¹⁴. במחקרים אלה, שיטות שונות (כלומר, ניתוח מתאם וניתוח קוהרנטיות של שינוי Wavelet (WTC) מוחלים כדי לחשב מדד זה; בינתיים, צינור סטנדרטי על ניתוח כזה הוא חיוני אבל חסר. כתוצאה מכך, מוצג בעבודה זו פרוטוקול לביצוע היפר-סריקת יתר מבוססת fNIRS וצינור המשתמש בניתוח WTC לזיהוי IBS

מחקר זה נועד להעריך IBS בדיאדות למידה שיתופית באמצעות טכניקת סריקת יתר fNIRS. ראשית, תגובה המודינמית נרשמת בו זמנית באזורים הטרמפורופריאנטליים הקדם-מצחיים והשמאליים של dyads במהלך משימת למידה משותפת. אזורים אלה זוהו כמזוהים עם הוראה אינטראקטיבית ולמידה^9,¹⁰^,^11,¹²^,¹³^,¹⁴. שנית, IBS מחושב בכל ערוץ מתאים. תהליך הקלטת הנתונים של fNIRS מורכב משני חלקים: הפעלת מצב מנוחה והפעלה שיתופית. מפגש מצב המנוחה נמשך 5 דקות, שבמהלכן שני המשתתפים (יושבים פנים אל פנים, מלבד אחד את השני על ידי שולחן (0.8 מ ')) נדרשים להישאר בשקט ולהירגע. הפעלה זו של מצב מנוחה משמשת כקווי הבסיס. לאחר מכן, במפגש המשותף, נאמר למשתתפים ללמוד את כל חומרי הלמידה יחד, לעורר הבנה, לסכם את הכללים ולוודא שכל חומרי הלמידה שולטים. כאן מוצגים השלבים הספציפיים של ביצוע הניסוי וניתוח נתוני fNIRS.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

כל המשתתפים המגויסים (40 דיאדים, גיל ממוצע 22.1 ± 1.2 שנים; 100% ימניים; ראייה נורמלית או מתוקנת לנורמלית) היו בריאים. לפני הניסוי, המשתתפים נתנו הסכמה מדעת. המשתתפים קיבלו פיצוי כספי על השתתפותם. המחקר אושר על ידי הוועדה האוניברסיטאית להגנה על מחקר אנושי (HR-0053-2021), אוניברסיטת מזרח סין נורמלית.

1. צעדי הכנה לפני אימוץ נתונים

כובעי NIRS תוצרת בית
1. יש לאמץ כובע שחייה אלסטי כדי למקם את רשת מחזיק האופטודה.
  הערה: בהתחשב בכך שגודל הראש של המשתתפים שונה, נעשה שימוש בשני גדלים של כובעים. כובעים קטנים מוכנים למשתתפים עם היקף ראש של 55.4 ± 1.1 ס"מ, וכובעים גדולים מיועדים למשתתפים עם היקף ראש של 57.9 ± 1.2 ס"מ.
2. עוגן את המיקום של אלקטרודות EEG (inion, Cz, T3, T4, Fpz, ו- P5) כאופודודות התייחסות על פי מערכת 10-10 הבינלאומית הסטנדרטית על כובעי שחייה אלסטיים (ראה טבלה של חומרים).
  1. ראשית, מניחיםאת מכסה ה- EEG הסטנדרטי 10-10 (ראה שולחן חומרים ) על תבנית הראש, ומניחים את מכסה השחייה האלסטי על מכסה ה- EEG. שנית, סמן אופטודות הפניה (inion, Cz, T3, T4, Fpz ו- P5) עם גיר בכל מכסה. לבסוף, חתכו שני חורים בקוטר של כ-15 מ"מ כדי למקם את שתי ההתייחסויות (כלומר, Fpz ו-P5, איור 1).
    הערה: באופן ספציפי, ערכת בדיקה 3 x 5 optode ו- 4 x 4 optode probe ממוקמים בנפרד מעל האזור הקדם-מצחי (optode הפניה ממוקמת באזורים Fpz, איור 1B) ואזורים טמפורופאריטלים שמאליים (optode התייחסות ממוקמת ב- P5, איור 1B).
3. חותכים חורים כדי למקם את האופטודות האחרות. מסדרים כובע שחייה עם שני מחזיקי רשת ישירות על תבנית הראש. לאחר מכן, סמן את המיקום של optodes אחרים עם גיר. לאחר מכן, לחתוך את חורי המנוחה כדי לוודא מחזיק הרשת משתלב.
4. הר שתי ערכות בדיקה (כלומר, 3 x 5 ו- 4 x 4) לכובעי השחייה (ראה טבלת חומרים).
  הערה: מערכת המדידה NIRS (ראה טבלת חומרים ) מספקת ערכות בדיקה סטנדרטיותאלה (כלומר, 3 x 5 ו- 4 x 4) עם שקעי מחזיק סטנדרטיים המבטיחים הפרדת אופטודה של 30 מ"מ.
5. פתח את חלון הצג של ערכת הבדיקה במערכת המדידה NIRS ובחר ארבע ערכות בדיקה המסודרות ב- 3 x 5 ו- 4 x 4 עבור כל אדם, בנפרד.
  הערה: סידורי הבדיקה של שני הכובעים צריכים להתאים למבנים בחלון ערכת הבדיקה (כלומר, המיקום המדויק של מספרי הבדיקה של המקלט והפולט המתאים).
הכנת הניסוי
1. לפני הקלטת נתונים, ודא שמערכת NIRS שומרת על טמפרטורת הפעלה יציבה על-ידי הפעלת המערכת למשך 30 דקות לפחות.
  הערה: טמפרטורת ההפעלה היציבה נעה בין 5 °C (5 °F) ל -35 °C (5 °F).
2. הגדר את מצב המדידה למדידה הקשורה לאירוע. ודא שמקלט הגורמים המפעילים פעיל (כלומר, הקלט הסידורי של RS232).
  הערה: הניסוי מתוכנת בתוכנת פסיכולוגיה זמינה מסחרית (ראה טבלת חומרים). ספיגת אור כמעט אינפרא אדום (שני אורכי גל: 695 ו- 830 ננומטר) נמדדת בקצב דגימה של 10 הרץ.
3. הכן את הבדיקה סיב אופטי מואר, אשר ניתן להשתמש כדי להזיז את השיער הצידה.
4. הגדר את סביבת הניסוי עם שולחן אחד עם שני כיסאות כדי לשמור על מושבי המשתתפים פנים אל פנים.

2. אימוץ נתונים על ידי הנחיית המשתתפים

הכנת המשתתפים
1. הנח את המשתתפים, כולל הפרטים של שיטות המדידה של NIRS.
  הערה: כל המשתתפים היו בריאים ופוצו כלכלית על השתתפותם. אף אחד מהמשתתפים לא פרש מהניסוי באמצע הדרך. קרן הלייזר של ה-NIRS עלולה להזיק לעיני המשתתפים, והם הונחו לא להסתכל ישירות לתוך קרני הלייזר הללו.
2. גרום למשתתפים לשבת פנים אל פנים (מלבד שולחן (0.8 מ')) כדי לוודא שהם יכולים לראות זה את זה ישירות. התאם את מרחק הכיסא לשולחן (כלומר, כמעט 0.3 מ') כדי לגרום למשתתפים לשבת בנוחות.
3. הפעל את לחצן הלייזר, והצב את הכובעים עם ערכות הבדיקה על ראשיהם של המשתתפים.
  הערה: ערכות הבדיקה 3 x 5 מכסות את המצח של המשתתפים (בדיקה אמצעית של השורה התחתונה ממוקמת על Fpz); ערכות הגשושית 4 x 4 מכסות את קליפת המוח הטמפורופרית השמאלית (הבדיקה השלישית של השורה השלישית ממוקמת על P5).
4. שים את ארבע חבילות הסיבים האופטיים באופן רופף על זרועות המחזיק ללא מגע עם המשתתפים או הכיסאות.
  הערה: כאן, מערכת המדידה NIRS יש ארבע חבילות של סיבים אופטיים. בנוסף, ודא כי המשתתפים לא מרגישים כבדים מדי כדי למשוך את הכובעים.
5. תן לטיפים של הבדיקה לגעת בקרקפת של המשתתפים על ידי דחיפת כל גשושית עומס קפיץ בזהירות לתוך השקע שלה.
6. בצע כיול אותות.
  1. ראשית, בדוק את איכות האות על-ידי לחיצה על הרווח האוטומטי בחלון הצג של ערכת הבדיקה של מכונת fNIRS. לאחר מכן, האות המסכן והאות המספיק של ערוץ מסומנים בצהוב וירוק בחלון צג ערכת הבדיקה, בהתאמה.
    הערה: עבור ערוץ עם אותות לא מספיקים, בדיקות סיבים אופטיים מוארים משמשים כדי להזיז את השיער מתחת לקצה הגשושית לצד אחד.
  2. לאחר מכן, לדחוף את הבדיקות עוד יותר לתוך השקעים שלהם כדי לקבל אותות מספיקים. חזור על תהליך זה עד שכל הערוצים מסומנים בירוק בחלון הצג של ערכת הבדיקה של מערכת המדידה NIRS, המציין כי איכות האותות נגישה.
תריץ את הניסוי
1. התחל את הניסוי עם מצב מנוחה של 5 דקות, המשמש כבסיס. לאחר מכן, שני משתתפים נדרשים ללמוד במשותף את חומרי הלמידה.
2. לאחר הניסוי, לחץ על Text File Out כדי לייצא את נתוני עוצמת האור הגולמי ולשמור את הנתונים כקובץ טקסט.
  הערה: לא מוחלים מסננים במערכת המדידה NIRS.
3. השתמש בדיגיטייזר התלת-ממדי (3D) (ראה טבלת חומרים) כדי לקבוע את מיקומם של פולטים, מקלטים והפניות אחרות (כלומר, איון, nasion, Cz ואוזניים שמאל וימין) עבור כל משתתף.
  1. השג את קואורדינטות MNI עבור ערוצי ההקלטה באמצעות פלטפורמת המחשוב המספרית הזמינה מסחרית²¹ (ראה טבלת חומרים). טבלה משלימה S1 מציגה את המיקומים האנטומיים המתאימים של כל ערוץ.
4. בדיקות נקיות ומחזיקי בדיקה עם אתנול. לשטוף את הכובעים עם חומר ניקוי עדין ולתת את הכובעים אוויר יבש.

3. ניתוח נתונים

עיבוד מקדים של נתונים
הערה: מחקרים קודמים אימצו חבילות תוכנה משתנות שאינן מסחריות (למשל, Homer2²²AnalyzIR,²³או NIRS LAB,²⁴) עם פלטפורמות מחשוב מספריות (ראה רשימת חומרים) על ניתוח נתונים fNIRS, וכולם זמינים באתר. כאן Homer2 שימש לביצוע עיבוד מקדים של נתוני NIRS. בנוסף, הן נתוני הקלטת fNIRS שנאספו בשאר ושלבי הלמידה השיתופית חולקים את אותו צינור עיבוד וניתוח מקדים.
1. העתק את ערכת הנתונים ממכונת fNIRS. המר את היווצרות הנתונים המקורית להיווצרות הנכונה (כלומר, המר קובץ קורות קורות לב לקובץ nirs).
2. המרת נתונים גולמיים לנתוני צפיפות אופטית (OD) עם הפונקציה "hmrIntensity2OD" המסופקת בפלטפורמת המחשוב המספרית (ראה טבלת חומרים).
3. מחק את הערוצים הרעים. לאחר מכן ממוצע ערך OD עבור כל משתתף בכל ערוץ ונקודות מדגם מלא, בהתאמה.
  הערה: כאן מתקבלים 46 ערכי OD ממוצעים.
  1. חשב את סטיית התקן (SD) עבור כל משתתף.
  2. סמן כבלתי שמיש והסר את הערוצים עם OD נמוך מאוד או גבוה (אשר חרג 5 SDs) מהניתוח עבור כל משתתף.
    הערה: ניתן לבצע שלב זה לפני ו/או לאחר עיבוד קדם של נתוני fNIRS. בצבר ניתוח נתונים זה, הערוצים התת-פגומים מזוהים לפני עיבוד קדם של נתוני fNIRS.
4. המר את נתוני זמן מנת המעודדות לאוקסי-Hb, DeOxy-Hb ואות משולב המבוסס על חוק באר-למברט²⁵ששונה .
  הערה: התייחסות²⁵ אומר, "כל שלבי ניתוח הנתונים מתבצעים על נתוני Oxy-Hb, המהווה אינדיקטור לשינוי בזרימת הדם המוחית האזורית שיש יחס אות לרעש גבוה יותר²⁶. בנוסף, מחקרים קודמים השתמשו בהיפר-סריקות fNIRS בתרחישי הוראה ולמידה שהתמקדו בעיקר בריכוז אוקסיו-Hb^11,^12,¹³^,¹⁴."
5. כייל סדרת זמן Oxy-Hb מממצאי תנועה בשיטה מבוססת גל ערוץ אחר ערוץ.
  הערה: באופן ספציפי, גל Daubechies 5 (db5) עם פרמטר כוונון ב 0.1 (ראה פרטים במדריך Homer2)²⁷^,²⁸ מאומץ בהסרת חפצי תנועה.
6. החל את מסנן מעבר הרצועה (כלומר, 0.01-1 הרץ) על נתוני Oxy-Hb המכוילים כדי להפחית את הרעש בתדר גבוה ואת הסחף האיטי.
7. לבצע ניתוח רכיבים עיקריים (PCA) על אות OxyHb כדי להסיר רכיבים גלובליים שאינם עצביים (למשל, לחץ דם, נשימה, וריאציה זרימת הדם)²⁹.
  הערה: ניתוח PCA המוצע על ידי ג'אנג ועמיתיו²⁹ מאומץ כאן.
  1. ראשית, לפרק את האות.
    הערה: הנוסחה הספציפית של פירוק אות fNIRS היא: H = UΣV^T. כאן, דפוסים זמניים ומרחביים של נתוני fNIRS מוצגים בשתי מטריצות (כלומר, אתה ו- V). U היא מטריצה 2D (נקודה מדגם x רכיב ראשי). V הוא גם מטריצה 2D (רכיב ראשי x רכיב ראשי). העמודה ב- V מציינת רכיב ראשי אחד (PC), והעוצמה של מחשב זה עבור ערוץ מסוים מוערכת בכל ערך של העמודה. החשיבות היחסית של כל מחשב מיוצגת על ידי הערך של מטריצה אלכסונית Σ.
  2. שנית, נהל החלקה מרחבית.
    הערה: פיתול ליבה גאוסי משמש להסרת אותות מקומיים ולקבל את הרכיב הגלובלי.
  3. שלישית, לשחזר את האות.
    הערה: כדי לחשב את הרכיב הגלובלי של נתוני fNIRS, מטריצת התבנית המרחבית החלקה V* מחוברת בחזרה לנוסחת הפירוק: H_Global = UΣ(V*)^T. לאחר מכן, אות עצבי נגזר מקומי ניתן להשיג באמצעות נתונים מקוריים H כדי להחסיר H_{גלובלי:} H_Neuronal = H - H_Global.
סינכרוניה בין-מוחית
הערה: כדי לחשוף צימוד מוח במדעי המוח בגוף שני, קוהרנטיות שינוי גלים (WTC) מאומצת כאן. בקצרה, WTC מודד את המתאם בין סדרות פעמיים כפונקציה של תדירות וזמן. הנוסחה הספציפית של קוהרנטיות גל של שתי סדרות x ו- Y היא:

T ו- s מציינים את קנה המידה של הזמן והגל בנפרד, ‹·› מציין פעולת החלקה בקנה מידה ובזמן. W מייצג את התמרת הגל המתמשכת. לאחר מכן, מטריצת WTC 2D (תדר x זמן) נוצרת³⁰. מספר ארגזי כלים משמשים לחישוב ערך WTC. כאן נעשה שימוש בארגז הכלים שנוצר על ידי Grinsted ועמיתיו³⁰.
1. אמץ את הפונקציה WTC של פלטפורמת המחשוב המספרית (ראה טבלת חומרים).
  הערה: כאן, הגדרת ברירת המחדל של גל האם (כלומר, גל מורס כללי עם הפרמטרים שלה בטא וגמא) משמש. גל האם ממיר כל סידרה לתחום התדרים והזמן.
2. הגדר את הגדרת ברירת המחדל בפרמטרים האחרים (כלומר, MonteCarloCount, המייצג את מספר ערכות הנתונים הפונדקאיות בחישוב המשמעות).
3. חשב את ערך WTC עבור שני ערוצים מתאימים (אותו ערוץ בשני משתתפים) בפלטפורמת מחשוב מספרית (ראה טבלת חומרים). בעקבות אותו הליך, 46 מטריצות WTC נוצרות מ -46 ערוצים.
4. קבע את רצועת התדירות של העניין (FOI), הרגישה ללמידה שיתופית.
  הערה: כאן, גישה תמורות מבוסס אשכול מאומץ כדי לזהות FOI³¹כזה , אשר מציע פתרון השוואות מרובות בנתוני רב ערוצים ורב תדרים.
  1. בצע את ממוצע הזמן של ערכי WTC בשלבי הלמידה המנוחים והשיתופיים, בהתאמה, עבור כל שילוב ערוצים. לאחר מכן, לבצע t-בדיקות מדגםמזווג יחד עם כל התדר (טווח תדרים: 0.01-1Hz³²) על ערכי WTC אלה בממוצע הזמן (למידה שיתופית לעומת מנוחה). לאחר מכן, זהה פחי תדר שבהם אפקט המשימה הוא משמעותי (למידה שיתופית > מנוחה, p < 0.05).
  2. השג נקודות שכנות בתדירות משמעותית (≥2) כאשכולות שנצפו וערכי T תואמים.
  3. ערוך סדרה של בדיקות tמדגם מזווגות על נתונים שעברו תמורות כדי ליצור את ערכי T עבור כל אשכול המוסמך בשלב 3.2.4.2 עבור 1000 פעמים.
    הערה: ליצירת נתונים שעברו תמורות, המשתתפים מוקצים באופן אקראי ליצירת זוגות חדשים של שני חברים. מכיוון שאורך ערכות הנתונים השתנה בין דיאדות עבור כל זוג אקראי, ערכת הנתונים הארוכה יותר נחתכת לאותו אורך כמו ערכת הנתונים הקצרה יותר³³.
  4. השווה את ערכי T מבוססי האשכול הממוצעים מהזוגות המקוריים לערכי T של 1000 תמורות.
    הערה: ערכי p המוערכים על-ידי נוסחה^{זו 34}:
    כאשר S 0 מציין_ערך t-cluster שנצפו, μ_p ו- σ_p מציינים את הממוצע ואת סטיית התקן של ערכי התמורות.,
  5. ערכי WTC ממוצעים ב- FOI המזוהה בכל ערוץ בכל דיאד. לאחר מכן, החל שינוי פישר z על ערכי WTC כדי לקבל התפלגות נורמלית של ערכי WTC. השתמש בערך זה כדי ליצור אינדקס ל- IBS לניתוח סטטיסטי נוסף.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

איור 1 ממחיש את הפרוטוקול הניסיוני ואת מיקום הבדיקה. תהליך הקלטת הנתונים של fNIRS מורכב משני חלקים: הפעלת מצב מנוחה (5 דקות) והפעלה שיתופית (15-20 דקות). דיאדות הלמידה השיתופיות נדרשות להירגע ולשמור על שקט בישיבה של מצב המנוחה. לאחר מכן, נאמר למשתתפים ללמוד במשותף את חומר הלמידה (איור 1A). האזורים הקדם-מצחיים והשמאליים שלהם מכוסים על ידי מערך הבדיקות המתאים(איור 1B).

איור 2 ממחיש את צינור ניתוח הנתונים של fNIRS. ניתוח הנתונים של fNIRS מוחל על כל נתוני fNIRS שנרשמו מכל משתתף ומכל ערוץ. ראשית, צפיפות האופטודה בערוץ 33 לדיאד מסוים מוצגת באיור 2A. צפיפות Optode נרשמת ב-46 ערוצים (CHs) של כל דיאדת למידה שיתופית על-ידי מערכת המדידה fNIRS. שנית, כאשר הפעולה הובהרה בשלבים 3.1.5 ו- 3.1.7, מוכנים נתונים מעשיים לניתוח WTC. כאן, העקומה האדומה מייצגת את הנתונים שחולצו על ידי שיטת הסרת ממצאי תנועה מבוססי גל; העקומה הכחולה מייצגת את הנתונים שחולצו הן על-ידי שיטת הסרת ממצאי התנועה המבוססים על Wavelet והן על-ידי PCA. הבדל חזותי בין שתי עקומות מצביע על כך ש-PCA יעיל בהסרת אותות שאינם עצביים (איור 2B). שלישית, מטריצת WTC מוצגת באיור 2C. מפת הצבע משתנה מכחול לצהוב, המייצגת את הערך של IBS השתולל מ- 0 ל- 1 (מקדמי מתאם כפונקציה של זמן ותדירות). כאן, 1 מציין את העקביות הגדולה ביותר בין שני אותות fNIRS, ו- 0 מציין שלא זוהתה קוהרנטיות. מלבן אדום בעלילה מסמן מקדמים משמעותיים. בנוסף, התוצאות מראות קוהרנטיות חזקה סביב 1 הרץ, המייצגת את קוהרנטיות קצב הלב של הדיאדה. לבסוף, כאשר הפעולה הציינה בשלבים 3.2.4, ההשוואה בין ערך T שנצפה לבין התפלגות ערך T אקראי (כלומר, 1000 פעמים) מציגה תוצאות משמעותיות (t (38) = 3.31, FDR תיקן p < 0.05, d של כהן = 1.05) ב- FOI מזוהה (0.015 הרץ-0.021 הרץ) (איור 2D)

איור 3 מציג את השלבים הקריטיים של גישת התמורות המבוססת על אשכול המשמשת לזיהוי רצועת התדרים הרלוונטית ללמידה שיתופית.

יחד, בעקבות צינור ניתוח הנתונים, רצועת התדרים (השתוללה מ- 0.015 הרץ ל- 0.021 הרץ), הרגישה ללמידה שיתופית, מזוהה על ידי גישת התמורות מבוססת אשכול. יתר על כן, עבור כל ערוץ, ערך IBS הממוצע הזמן מושווה בין השאר לבין שלבי הלמידה השיתופיים באמצעות סדרה של בדיקות tמדגם מזווגות. לפתרון בעיית ההשוואה המרובה, כל ערכי ה- p שנצפו ב- 46 ערוצים מתוקנים בשיטות FDR³⁵^,³⁶. התוצאות מראות כי IBS בערוץ 33 מגיע למשמעות במהלך למידה שיתופית (FDR תיקן p < 0.05). אף ערוצים מתאימים אחרים לא הצביעו על השפעות משמעותיות (p > 0.05).

איור 1:פרוטוקול ניסיוני ומיקום בדיקה. (A)הליך ניסיוני. פעילות המוח מדיאדס נרכשת בו זמנית באמצעות fNIRS. מושב מצב המנוחה נמשך 5 דקות, שבו דיאדים נדרשים להירגע ולשמור על שקט. לאחר מכן, המשתתפים מתבקשים ללמוד במשותף את חומר הלמידה (15-20 דקות). (B)ערכת בדיקה Optodes. שתי ערכות בדיקה מכסות את האזורים הקדם-מצחיים והשמאליים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

איור 2: סקירה כללית של ניתוח הנתונים של fNIRS. (A) צפיפות Optode בערוץ 33 עבור דיאד למופת אחד. צפיפות Optode נרשמת ב-46 ערוצים (CHs) של כל דיאד למידה שיתופית. i, j, צפיפות Optode של שני משתתפים של דיאד למידה שיתופית; זמן. (B)הליך עיבוד מקדים של נתונים. ממצאי תנועה מבוססי Wavelet הסרת שיטה PCA מוחלים על נתוני Oxy-Hb ברצף. כאן, העקומה האדומה מייצגת את הנתונים שחולצו על ידי שיטת הסרת ממצאי תנועה מבוססי גל; העקומה הכחולה מייצגת את הנתונים שחולצו הן על-ידי שיטת הסרת ממצאי התנועה המבוססים על Wavelet והן על-ידי PCA. _{שיטה מבוססת גל}k , נתונים שחולצו על ידי ממצאי תנועה מבוסס Wavelet ביטול תהליך. שיטה מבוססת גל k_{+ PCA}, נתונים שחולצו על ידי שני ממצאי תנועה מבוססי Wavelet הסרת שיטה ו- PCA. (ג)עלילת WTC בערוץ 33 לדיאדה למופת אחת. מפת הצבעים משתנה מכחול לצהוב, המייצגת את הערך של IBS בטווח שבין 0 ל- 1 (מקדמי מתאם כפונקציה של זמן ותדירות). כאן, 1 מציין את העקביות הגדולה ביותר בין שני אותות fNIRS, ו- 0 מציין כי לא מזוהה קוהרנטיות. מלבן אדום בעלילה מסמן מקדמים משמעותיים. WTC מעריך IBS על שתי סדרות זמן אוקסיו-Hb נקי. (D)גישת תמורות מבוססת אשכול. השווה את ערך T שנצפה עם ההתפלגות של ערכי T אקראיים ב- FOI מזוהה (0.015 הרץ-0.021 הרץ). אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

איור 3: תרשים זרימה של זיהוי FOI הקשור ללמידה שיתופית. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

טבלה משלימה S1. נא לחץ כאן כדי להוריד טבלה זו.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

ראשית, בפרוטוקול הנוכחי, נאמרים השלבים הספציפיים של עריכת ניסויי היפר-סריקה של fNIRS בתרחיש למידה שיתופית. שנית, מוצג גם צינור ניתוח הנתונים המעריך את ה- IBS של אותות המודינמיים בדיאדות למידה שיתופית. המבצע המפורט על עריכת ניסויי סריקת יתר fNIRS יקדם את הפיתוח של מדע פתוח. יתר על כן, צינור הניתוח מסופק כאן כדי להגדיל את יכולת הרבייה של מחקר סריקת יתר. להלן, הנושאים הקריטיים של תכנון ניסוי, עריכת ניסוי, ניתוח נתונים בניסויי היפר-סריקה (fNIRS) מודגשים כולם. בנוסף, נדונים גם פתרונות אפשריים להצגת מגבלות.

עיצוב ניסיוני
העיצוב הניסיוני למחקר סריקת יתר של fNIRS הוא גמיש. כאן, טכניקת סריקת היתר של fNIRS מיושמת בתרחיש הלמידה השיתופית. שני משתתפים התבקשו ללמוד כללים ספציפיים של מטריצת הדמות יחד, ופעילויות המוח שלהם נרשמו על ידי fNIRS בו זמנית. גישה זו מאפשרת לחוקרים לחקור דינמיקה עצבית בו-זמנית בזמן אמת (כלומר, IBS) בדיאדות למידה שיתופית. על פי מחקרים קודמים, IBS זוהתה בתרחישי הוראה ולמידה ועוקבת אחר מצב ההוראה היעיל¹¹. יישור עצבי שזוהה בדיאדות למידה שיתופית עשוי לשמש כמנגנון עצבי פוטנציאלי העומד בבסיס למידה מוצלחת ומספק השלכות לעיצוב דפוסי למידה שיתופיים יעילים. בינתיים, יש לטפל בבעיות קריטיות על תכנון ניסיוני: זמן הניסוי מוגבל ל -30 דקות בניסוי זה. שתי סיבות להסביר הגדרה זו: ראשית, לובש כובעים עם fNIRS optodes על הראש אינו נוח, המשתתפים לא יכולים לעמוד במשך זמן רב. שנית, קשה לבקש מהמשתתפים לשמור על שקט במהלך למידה משותפת במשך זמן רב. זמן הניסוי המוגבל יאפשר קבלת אותות באיכות טובה.

עריכת הניסוי
החלק המאתגר ביותר של ביצוע סריקת יתר של fNIRS בתרחיש למידה שיתופית הוא קבלת אותות מוחיים באיכות גבוהה. בהתבסס על הפרוטוקול הנוכחי, שלושה שלבים קריטיים מודגשים: ביצוע כובעים מתאימים, הצבת optodes, וביצוע רישום מרחבי של ערוצים מתאימים. ראשית, מאז היקף הראש משתנה בין המשתתפים, ביצוע כובעים שמתאימים לאנשים שונים הוא חיוני. שנית, בעת הנחת מכסה מתאימה על ראשי המשתתפים, ודא את קצות optodes יכול ליצור קשר ישיר עם העור הקרקפת. כדי להשיג מטרה זו, תרגול פעולה זו לפני הניסוי נחוץ. שלישית, ביצוע רישום מרחבי עם דיגיטציה תלת-ממדית יכול לזהות את המיקומים האנטומיים המתאימים של ערוצי NIRS (CHs) בקליפת המוח³⁷^,³⁸^,³⁹. פרוטוקול זה מציע להשלים רישום מרחבי עבור כל המשתתפים כדי לקבל תוצאות ממוצעות וחזקות. לאורך קו זה, מחקרים קודמים ביקשו מהמשתתפים לערוך בדיקה מוקדמת כדי להבטיח שניתן יהיה להשיג אותות המודינמיים מדויקים. באופן ספציפי, המשתתפים ביצעו משימה קלאסית של הקשה באגודל האצבע ביד ימין, שבמהלכה fNIRS תיעד דינמיקה המודינמית. משתתפים שזיהו אות fNIRS משמעותי (p < 0.05) בקליפת המוח המוטורית השמאלית מוסמכים להשתתף במחקר. טכניקה זו מבטיחה אותות מוקלטים שמיש על כל המשתתפים⁴⁰.

ניתוח נתונים
תהליך ניתוח הנתונים בפרוטוקול זה מורכב משני חלקים: עיבוד מקדים וניתוח WTC. יש להדגיש כאן שלושה שלבים קריטיים לניתוח נתונים: ראשית, ביצוע אלגוריתם המסנן המרחבי של הרכיב העיקרי (PCA) על הנתונים העצביים. ג'אנג וקולג'²⁹ הציעו גישה זו להפרדת ההשפעות הגלובליות והמקומיות. למרות fNIRS מאפשר תנועה חופשית יחסית ותקשורת, PCA יש צורך לחלץ אותות מדויקים משינויים מערכתיים (למשל, קצב נשימה, לחץ דם, קצב לב, קצב נשימה, ופעילות מערכת העצבים האוטונומית). הפרוטוקול כאן מציע PCA יעיל בהסרת ההשפעות הגלובליות. שיטה זו נמצאת בשימוש נרחב במחקרי סריקת יתר של fNIRS¹³. בסך הכל, ניתן להסיר רכיבים שאינם עצביים בהצלחה באמצעות סינון מרחבי. שנית, WTC מאומץ כדי לזהות את IBS של דיאדות למידה שיתופית. WTC היא גישה של הערכת מקדמי המתאם בין סדרות פעמיים כפונקציה של זמן^{ותדירות 41}. שיטה זו יכולה לחשוף אופן פעולה נעול פאזה מקומי שייתכן שלא יזוהה בגישה מסורתית כגון ניתוח פורייה³⁰. ושיטה זו נמצאת בשימוש נרחב להערכת IBS בהיפר-סריקת fNIRS עם פרדיגמות מגוונות, כגון התנהגויות שיתופיות ותחרותיות⁴^,⁴², לימוד ניטור פעולה⁴³,^{חיקוי 44}, תקשורת מילולית⁸, תקשורת לא מילולית¹⁹, פעילות הוראה ולמידה¹¹^,¹²^,¹³^,¹⁴ ואינטראקציה חברתית אם-ילד⁴⁵.

בינתיים, טכניקות אחרות, כגון ניתוח סיבתיות גריינג'ר (GCA), ניתוח מתאם, וניתוח סינכרון שלב, משמשים במחקר hyperscanning. GCA היא שיטה לחשיפת מידע מכוון (סיבתי) בין שני נתונים מסדרת זמן⁴⁶. שיטה זו שימשה בעבר כדי לבדוק את כיוון זרימת המידע בין מדריך ללומד¹². ניתוח מתאם מאומץ גם בתחום היפר-סריקה מבוסס fNIRS להערכת IBS בדיאדות המבצעות משימות שיתופיות או תחרותיות⁴⁷^,⁴⁸. בהשוואה לניתוח WTC, שיטה זו מאפיינת רק את התכונות המשותפות של שתי סדרות זמן fNIRS לאורך זרם הזמן והוחמצה מידע פוטנציאלי בתדר.

בנוסף, גישות אחרות כימות סינכרון פאזה עם ערך נעילת פאזה (PLV) שימשו במחקרי היפר-סריקה של EEG. PLV מעריך את העקביות של הפרש הפאזה בין שני אותות⁴⁹. עם זאת, ברג'ס הציע PLV מראה הטיה על זיהוי קישוריות יתר שאינו קיים, במיוחד כאשר דגימות קטנות מועסקות⁵⁰. שלישית, אימוץ מבחן סטטיסטי לא פרמטרי כדי לזהות את התדירות הקשורה ללמידה שיתופית הוא חיוני. בתחילה, FOI הקשור למשימה נבחר על ידי ביצוע הצעות במחקר קודם או על פי תכנון ניסוי ספציפי (כלומר, כמה זמן לניסוי משימה אחד בניסוי). לאחרונה, כדי להשיג תוצאות חזקות ורבייה בתהליך בחירת FOI, גישות מבחן סטטיסטיות לא פרמטריות מאומצות. כאן, טכניקה זו פעלה ביעילות. FOI הקשור ללמידה שיתופית (0.015-0.021 הרץ) מזוהה, ולהקות תדרים דומות זוהו במחקר היפר-סריקה של fNIRS בהוראה^{תרחיש 13} ובפרדיגמות תקשורת מילולית⁸. יש צורך ליישם טכניקה זו בצנרת ניתוח נתונים רב-מוחיים. בסך הכל, הקמת אלגוריתמים ושיטות מתאימים לניתוח נתוני סריקת יתר תהיה תחום בולט.

הגבלה וכיוון עתידי
ניתן לשפר מספר מגבלות בעתיד כדי להשיג IBS רבייה וחזק בתוך הקשר אינטראקציה חברתית מציאותית מרובת מוחות. ראשית, המשקל של הסיבים הוא כבד מדי ולא נוח ללבוש במשך זמן רב; לכן, זמן הניסוי מוגבל ל -30 דקות. בעתיד, אם תיעדו את הפעילות הרב-מוחית בכיתה, קשה לבקש מהתלמידים לחבוש כובעי fNIRS במהלך תקופת לימודים אחת (כלומר, 50 דקות). לכן, הגדרות fNIRS לבישים נדרשות בתרחיש הרצה ולמידה בפועל. שנית, למרות fNIRS מראה סובלנות גבוהה יותר לתנועת ראש מאשר fMRI, טכניקה זו יכולה לזהות רק את הפעילות המוחית של קליפת המוח¹⁵. לכן, לא ניתן להשתמש בהיפר-סריקה של fNIRS במנגנון העצבי הקשור לתגמול החוקר פרדיגמה, שבה האמיגדלה ממלאת תפקיד מכריע⁵¹. בינתיים, המספר המוגבל של מקורות וגלאים במערך fNIRS מרמז לא כל קליפת המוח תימדד. זה אומר שהחוקרים צריכים לבחור את אזור העניין (ROI) כדי למדוד. שלישית, PCA מאומץ כדי לחסל את מזהמי המערכת. בעוד טכניקה זו יעילה, בעתיד, הוספת ערוצים קצרים המהווים זרימת דם חוץ מוחית, אשר עלול לזהם אותות fNIRS, היא גם גישה יעילה²⁹^,³⁹. רביעית, הליך ניתוח הנתונים בפרוטוקול זה יכול להיות מיושם במחקרי סריקת-על נטורליסטיים אחרים של fNIRS. השלב הבא הוא לפתח חבילות ניתוח נתונים ספציפיות ל- fNIRS עם ההנחיה הסטנדרטית. חמישית, בפרוטוקול זה, WTC משמש כדי לזהות את הפעילות המוחית בו זמנית (כלומר, IBS). עם התפתחות טכניקה לחישוב פעילות עצבית covaried, שיטות אחרות כגון תורת הגרפים ו- GCA ניתן להשתמש גם. שישית, יש צורך לגייס תנאי שליטה, כגון תנאי דיבור הדורשים dyads לדבר על נושאים ספציפיים כדי לא לכלול אפקטים מבלבלים. בינתיים, כדי לחשוף איזו פעילות למידה בלמידה שיתופית (כלומר, ידע משותף⁵²⁾תוביל ל- IBS. והאם אלה זוהו IBS יכול לשמש כדי לעקוב אחר ביצועי הלמידה של דיאדות למידה שיתופית הם גם חשובים. לבסוף, זה גם דחוף לספק מסגרת להסביר את המנגנון של IBS. חוקרים מנסים להבחין אם זה רק epiphenomenon או מנגנון עצבי של אינטראקציה חברתית על ידי המילטון⁵³. כדי להשיג מטרה זו, מצד אחד, המילטון הציע גישה xGLM כי מודלים פעילות המוח, נתוני התנהגות, ונתונים פיזיולוגיים יחד כדי לחקור את ההסבר האמין של צימוד המוח⁵³. מצד שני, נובמברה ולנטי הציעו לבצע גירוי רב-מוחי (MBS) כדי לחשוף את המנגנון של פעילות מוחית בו זמנית⁵⁴.

מסקנה
סריקת יתר של fNIRS מובילה למעבר פרדיגמה מעיצוב ניסוי מסורתי לתרחישי אינטראקציה חברתית מציאותיים במדעי המוח החברתיים. IBS המופק על ידי שיטה זו מספק תצוגה חדשה כדי להסביר את המנגנון הנוירוביולוגי של אינטראקציות חברתיות. לבסוף, הצינור הסטנדרטי המבוסס של איסוף וניתוח נתונים יהיה אבן הדרך ליצירת תוצאות תקפות וקידום ניסוי היפר-סריקה האחרון.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

למחברים אין מה לחשוף.

Acknowledgments

עבודה זו נתמכת על ידי התוכנית לקידום חדשנות אקדמית ECNU לדוקטורנטים מצוינים (YBNLTS2019-025) והקרן הלאומית למדעי הטבע של סין (31872783 71942001).

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
EEG caps	Compumedics Neuroscan,Charlotte,USA	64-channel Quik-Cap	We choose two sizes of cap(i.e.medium and large).
NIRS measurement system with probe sets and probe holder grids	Hitachi Medical Corporation, Tokyo, Japan	ETG-7100 Optical Topography System	The current study protocol requires an optional second adult probe set for 92 channels of measurement in total.
Numeric computing platform	The MathWorks, Inc., Natick, MA	MATLAB R2020a	Serves as base for Psychophysics Toolbox extensions (stimulus presentation), Homer2 (fNIRS preprocess analysis), and "wtc" function(WTC computation).
Psychology software	psychology software tools,Sharpsburg, PA,USA	E-prime 2.0	We apply E-prime to start the fNIRS measurement system and send triggers which marking the rest phase and collaborative learning phase for fNIRS recording data.
Swimming caps	Zoke corporation,Shanghai,China	611503314	We first placed the standard 10-20 EEG cap on the head mold, and placed the swimming cap on the EEG cap. Second, we marked (inion, Cz, T3, T4, PFC and P5) with chalk.
Three-dimensional (3-D) digitizer	Polhemus, Colchester, VT, USA;	Three-dimensional (3-D) digitizer	Anatomical locations of optodes in relation to standard head landmarks were determined for each participant using a Patriot 3D Digitizer