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Neuroscience

Come calcolare e convalidare la sincronizzazione inter-cervello in uno studio di iperscansione fNIRS

Published: September 8, 2021 doi: 10.3791/62801
Automatic Translation
1, 1, 2, 3, 4, 1, 1
1Institute of Brain and Education Innovation, School of Psychology and Cognitive Science, East China Normal University, 2Department of Musicology, Harbin Conservatory of Music, 3Department of Clinical Neuroscience, Karolinska Institutet, 4School of Psychology, Shenzhen University

Summary

Le dinamiche tra cervelli accoppiati di individui sono state sempre più rappresentate dalla sincronizzazione inter-cerebrale (IBS) quando si coordinano tra loro, per lo più utilizzando segnali di registrazione simultanea del cervello (vale a dire iperscansione) con fNIRS. Negli studi di iperscansione fNIRS, l'IBS è stato comunemente valutato attraverso il metodo della coerenza della trasformazione wavelet (WTC) a causa del suo vantaggio nell'espandere le serie temporali nello spazio tempo-frequenza in cui le oscillazioni possono essere viste in modo altamente intuitivo. L'IBS osservato può essere ulteriormente convalidato tramite l'accoppiamento casuale basato sulla permutazione dello studio, del partner e della condizione. Qui, viene presentato un protocollo per descrivere come ottenere segnali cerebrali tramite la tecnologia fNIRS, calcolare iBS attraverso il metodo WTC e convalidare l'IBS per permutazione in uno studio di iperscansione. Inoltre, discutiamo le questioni critiche quando si utilizzano i metodi di cui sopra, tra cui la scelta dei segnali fNIRS, i metodi di pre-elaborazione dei dati e i parametri opzionali di calcolo. In sintesi, l'utilizzo del metodo WTC e della permutazione è una pipeline potenzialmente standard per l'analisi dell'IBS negli studi di iperscansione fNIRS, contribuendo sia alla riproducibilità che all'affidabilità dell'IBS.

Abstract

Le dinamiche tra cervelli accoppiati di individui sono state sempre più rappresentate dalla sincronizzazione inter-cerebrale (IBS) quando si coordinano tra loro, per lo più utilizzando segnali di registrazione simultanea del cervello (vale a dire iperscansione) con fNIRS. Negli studi di iperscansione fNIRS, l'IBS è stato comunemente valutato attraverso il metodo della coerenza della trasformazione wavelet (WTC) a causa del suo vantaggio nell'espandere le serie temporali nello spazio tempo-frequenza in cui le oscillazioni possono essere viste in modo altamente intuitivo. L'IBS osservato può essere ulteriormente convalidato tramite l'accoppiamento casuale basato sulla permutazione dello studio, del partner e della condizione. Qui, viene presentato un protocollo per descrivere come ottenere segnali cerebrali tramite la tecnologia fNIRS, calcolare iBS attraverso il metodo WTC e convalidare l'IBS per permutazione in uno studio di iperscansione. Inoltre, discutiamo le questioni critiche quando si utilizzano i metodi di cui sopra, tra cui la scelta dei segnali fNIRS, i metodi di pre-elaborazione dei dati e i parametri opzionali di calcolo. In sintesi, l'utilizzo del metodo WTC e della permutazione è una pipeline potenzialmente standard per l'analisi dell'IBS negli studi di iperscansione fNIRS, contribuendo sia alla riproducibilità che all'affidabilità dell'IBS.

Introduction

Quando le persone si coordinano con gli altri, i loro cervelli e corpi diventano un'unità accoppiata attraverso un continuo adattamento reciproco. L'accoppiamento tra cervelli può essere rappresentato dalla sincronizzazione inter-cerebrale (IBS) attraverso l'approccio di iperscansione, che registra contemporaneamente i segnali cerebrali di due o più individui1. In effetti, un numero crescente di studi di iperscansione fNIRS / EEG ha trovato IBS in vari contesti di collaborazione, tra cui finger tapping2, group walking3, playing drums4, guitar playing5e singing / humming6. fNIRS è ampiamente usato per la ricerca di IBS durante l'interazione sociale, in quanto limita meno i movimenti della testa / corpo in contesti relativamente naturali (rispetto a fMRI / EEG)7.

L'articolo presenta un protocollo per il calcolo dell'IBS tramite il metodo WTC (Wavelet Transform Coherence) in uno studio di iperscansione fNIRS. Il WTC è un metodo per valutare la correlazione incrociata tra due segnali di movimento sul piano tempo-frequenza e, quindi, può fornire più informazioni rispetto all'analisi di correlazione tradizionale (ad esempio, correlazione di Pearson e correlazione incrociata), che è solo nel dominio del tempo8. Inoltre, i segnali emodinamici vengono trasformati in componenti wavelet, che possono rimuovere efficacemente il rumore a bassa frequenza. Sebbene il WTC richieda molto tempo, è stato il metodo più comunemente usato per calcolare l'IBS in azione imitazione9, comportamento cooperativo10, comunicazione verbale11, processo decisionale12e apprendimento interattivo13.

L'articolo presenta anche come convalidare l'IBS con il paring casuale basato sulla permutazione di studi, condizioni e partecipanti. L'IBS negli studi di iperscansione è sempre proposto per tracciare l'interazione sociale online tra individui, mentre può anche essere interpretato da altre spiegazioni, come la somiglianza dello stimolo, la somiglianza del movimento o la somiglianza delle condizioni14. Il test di permutazione, chiamato anche test di randomizzazione, può essere sfruttato per testare le ipotesi nulle sopra menzionate attraverso il ricampionamento dei dati osservati15. Usando la permutazione, è utile indagare se l'IBS identificato è specifico del comportamento interattivo, che va dalla modulazione dell'IBS all'interno delle diadi a tra gruppi di partner16.

Il protocollo qui descritto descrive come ottenere segnali cerebrali tramite la tecnologia fNIRS, calcolare l'IBS attraverso il metodo WTC e convalidare l'IBS mediante test di permutazione in uno studio di iperscansione. Questo studio mira a esaminare se l'IBS privilegiato è suscitato dai misuratori musicali durante il coordinamento sociale. I segnali cerebrali sono stati registrati nella corteccia frontale, in base alla posizione dell'IBS in un precedente ritrovamento1. Il compito sperimentale è stato originariamente sviluppato da Konvalinka e dai suoi college17, in cui ai partecipanti è stato chiesto di toccare le dita con il feedback uditivo del partner o di se stessi dopo aver ascoltato gli stimoli del metro o non del metro.

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Protocol

Il protocollo qui presentato è stato approvato dal Comitato universitario per la protezione della ricerca umana della East China Normal University.

1. Preparazione per l'esperimento

  1. Partecipanti
    1. Recluta un gruppo di studenti universitari e laureati con compensi monetari dalla pubblicità del campus.
    2. Assicurarsi che i partecipanti siano destrimani e abbiano una visione e un udito normali o corretti a normali. Assicurati che non abbiano studiato musica o l'abbiano studiata per meno di 3 anni prima.
    3. Abbina in modo casuale gli studenti in diadi. Per controllare il potenziale effetto della familiarità del partner sul coordinamento sociale18, assicurarsi che i membri di ogni diade non si siano mai visti o conosciuti prima.
  2. Stimolo sperimentale
    1. Crea gli stimoli uditivi (440 Hz, 660 ms toni puri) da qualsiasi software gratuito di composizione musicale e notazione.
    2. Ripetete i toni con un intervallo di 500-1000 ms e combinateli in una sequenza tonale. Ogni sequenza di toni è più lunga di 12 s e composta da 12 toni.
    3. Per una sequenza di toni, accentua ogni primo tono (+6 dB) per creare il modello di downbeats e upbeats, definito come lo stimolo del metro (Supplementary Audio 1). Nella seconda sequenza tonale, non acciano i toni con uguale intensità (40 dB sopra la soglia di sensazione individuale, raccolti prima dell'attività dell'esperimento), che corrispondevano allo stimolo non metrico (Audio supplementare 2).
  3. Compito sperimentale
    1. Programmare il compito sperimentale utilizzando uno strumento software psicologico.
    2. Disporre due fasi per l'attività sperimentale (Figura 1A) come descritto nei passaggi 1.3.3-1.3.6.
    3. secondo stato di riposo: chiedi ai partecipanti di rimanere il più immobili possibile con la mente rilassata e gli occhi chiusi.
    4. Attività di tocco delle dita: richiedere ai partecipanti di completare due parti: una parte di coordinamento e una parte di indipendenza.
    5. Durante la parte di coordinamento, fornire un feedback uditivo (cioè un suono a goccia corrispondente a un tocco) a ciascun partecipante solo per la risposta generata dall'altro membro della diade. Chiedi ai partecipanti di fare del loro meglio per rispondere in modo sincrono con l'altro membro.
    6. Per la parte di indipendenza, assicurarsi che entrambi i partecipanti abbiano ricevuto il feedback uditivo (cioè un suono a goccia corrispondente a un tocco) delle proprie risposte e chiedere loro di rispondere in modo sincrono con lo stimolo uditivo nel modo più preciso possibile.
      NOTA: In combinazione con gli stimoli del misuratore e non del metro, i partecipanti si sono trovati in una delle quattro diverse condizioni: (i) coordinazione del misuratore - entrambi i partecipanti hanno sentito i metri e le risposte reciproche; (ii) coordinamento non metrico - entrambi i partecipanti hanno ascoltato non metri e le risposte reciproche; iii) indipendenza del contatore: entrambi i partecipanti hanno ascoltato i contatori e le risposte da loro stessi; (iv) indipendenza senza contatore - entrambi i partecipanti hanno ascoltato i non metri e le risposte da loro stessi.
    7. Per ogni prova, lascia che i partecipanti ascoltino prima un pezzo dello stimolo uditivo (12 s) seguito da un suono (262 Hz, 1000 ms) che funge da spunto per iniziare a toccare il dito.
    8. Chiedi ai partecipanti di riprodurre lo stimolo che hanno sentito prima toccando l'indice destro sulla tastiera (partecipante #1: "f"; partecipante #2: "j"). I partecipanti devono toccare 12 volte mantenendo lo stesso intervallo di tempo tra i toni dello stimolo presentato in precedenza.
      NOTA: Ci sono state 60 prove assegnate equamente in 4 blocchi corrispondenti alle 4 condizioni sperimentali, vale a dire 15 prove in un blocco. L'ordine dei blocchi era controbilanciato. La durata totale dell'attività di spillatura è stata di circa 26 minuti.
    9. Tra un blocco e l'altro, lascia riposare i partecipanti per 30 s.
    10. Durante l'intero esperimento, non permettere ai partecipanti di comunicare attraverso qualsiasi lingua o movimento. Separare i partecipanti con il monitor del computer per bloccare qualsiasi informazione visiva che potrebbe recapitare messaggi tra di loro.
  4. Cappellini fNIRS fatti in casa: acquista due cuffie elastiche da nuoto di dimensioni normali. Per coprire la regione del cervello di interesse, riparare le cuffie da nuoto come descritto nei seguenti passaggi:
    1. Metti una cuffia da nuoto su una forma della testa, quindi metti una cuffia EEG standard 10-20 sulla cuffia da nuoto.
    2. Segna la posizione di FCz sulla cuffia con un pennarello magico rosso.
    3. Togliere il cappuccio EEG dalla forma della testa.
    4. Mettere una patch di sonda optodica (configurazione 3 x 5) sulla cuffia, allineando quella centrale della seconda fila di sonda della patch con la posizione contrassegnata di FCz.
      NOTA: Il cerotto per sonda optodica includeva 15 posizioni di sonde optodiche (cioè 8 emettitori e 7 rivelatori), formando 22 canali di misura con separazione optodica di 3 cm (Figura 1B).
    5. Segna le posizioni delle 15 sonde del cerotto sulla cuffia.
    6. Togliere il cerotto e la cuffia dalla forma della testa.
    7. Tagliare 15 piccoli fori sulle posizioni contrassegnate delle 15 sonde con un paio di forbici.
    8. Montare la patch sulla cuffia modificata incorporando le posizioni di 15 sonde nei 15 fori appropriati.
    9. Riparare l'altra cuffia da nuoto secondo il processo di cui sopra.
      NOTA: Il cappuccio fNIRS fatto in casa, in cui le posizioni degli optodi sono secondo le posizioni EEG standard, sono stati utilizzati in quanto non vi erano tappi EEG standard applicabili per il sistema fNIRS utilizzato in questo studio. Non è necessario creare un tappo fNIRS se ci sono tappi EEG standard adatti con il sistema fNIRS.

2. Prima dell'arrivo dei partecipanti

NOTA: Assicurarsi di seguire i passaggi 2.1-2.5 prima che i partecipanti arrivino al laboratorio.

  1. Ricorda ai due partecipanti di una diade di venire al laboratorio secondo il programma di tempo concordato.
  2. Avviare il sistema fNIRS con almeno 30 minuti di anticipo, lasciando il laser spento.
  3. Inserire le sonde optodiche del sistema fNIRS nelle patch della sonda optodica.
  4. Esaminare i parametri della misurazione fNIRS (ad esempio, l'ID soggetto, la modalità correlata all'evento, la disposizione della sonda optodica).
  5. Impostare l'apparecchio sperimentale con un tavolo, due sedie, due monitor per computer da 19 pollici e due paia di cuffie (Figura 1C).

3. Arrivo del partecipante in laboratorio

NOTA: Apprezzo sinceramente i due partecipanti di una diade quando arrivano al laboratorio fNIRS. Chiedi loro di mettere il telefono in modalità silenziosa e di lasciare temporaneamente i loro effetti personali nell'armadietto. Quindi eseguire i seguenti processi in sequenza:

  1. Prima che i partecipanti si siedano, riconfermare che i due partecipanti non si sono mai visti prima. Assicurati che non abbiano comunicato tra loro attraverso alcun linguaggio o movimento mentre erano in laboratorio.
  2. Fornire ai partecipanti moduli di consenso informato approvati dal Comitato universitario per la ricerca umana.
  3. Istruire i partecipanti sui dettagli del compito sperimentale. Chiedi loro di indossare le cuffie e di dare loro diverse prove di pratica.
  4. Nelle prove di pratica, consentire ai due partecipanti di ogni diade di esercitarsi insieme.
    NOTA: Prima di indossare il cappuccio fNIRS, vale la pena misurare e determinare la dimensione della testa per ciascun partecipante utilizzando una regola flessibile. Quindi selezionare il cappuccio di dimensioni giuste per il partecipante in base alle dimensioni della testa. In questo studio, tale passo è stato mancato in quanto sono state utilizzate cuffie da nuoto di taglia unica. È meglio condurre questo passaggio il giorno prima dell'esperimento perché le operazioni relative (ad esempio, misurare le dimensioni della testa, selezionare la cuffia da nuoto della giusta dimensione, montare i cerotti della sonda optodica sulla cuffia e inserire le sonde optodiche nei cerotti della sonda) richiedono molto tempo (circa 20-30 minuti).
  5. Metti il cappuccio fNIRS sulla testa dei partecipanti con il centro del cappuccio che punta nella posizione di CZ e posiziona la sonda optodica centrale della seconda fila di sonda del cerotto a FCz.
  6. Azionare il sistema fNIRS per eseguire la calibrazione del segnale con il laser acceso.
  7. Se c'è un segnale insufficiente in qualche canale, regolare l'intensità del segnale con un bastoncino in fibra per mettere delicatamente da parte i capelli sotto la punta della sonda circostante.
  8. Se necessario, premere delicatamente le sonde ma assicurarsi di non ferire i partecipanti.
  9. Ripetere i passaggi 3.5-3.8 fino a quando la qualità del segnale non è accessibile. Assicurati che i partecipanti si sentano a proprio agio durante l'intero processo di calibrazione del segnale.
  10. Aiuta i partecipanti a trovare una postura confortevole per se stessi (ad esempio, posizioni del corpo confortevoli). Ricorda ai partecipanti di mantenere la testa il più immobile possibile durante l'intero compito sperimentale (cioè circa 26 minuti).
  11. Esaminare nuovamente la qualità dei segnali NIRS. Se ci sono segnali sufficienti in tutti i canali, eseguire la procedura di esperimento sul computer desktop.
  12. Aiuta i partecipanti a togliersi le cuffie e il cappuccio fNIRS al termine della procedura sperimentale. Restituisci i loro effetti personali e ringraziali con un compenso monetario.
  13. Utilizzare il sistema fNIRS per salvare i dati. Utilizzare un disco per esportare i dati fNIRS non elaborati (.csv) e utilizzare una USB per copiare i dati comportamentali dal computer.
  14. Chiudere il sistema fNIRS e il computer se non c'è più una disposizione sperimentale.
  15. Tenere il quaderno di laboratorio pronto per annotare eventuali eventi, in particolare le anomalie durante l'intero esperimento.

4. Analisi dei dati

NOTA: Esegui tutte le analisi dei dati utilizzando il software MATLAB, con le seguenti caselle degli strumenti: HOMER219, Hitachi2nirs20, xjView21, Cross Wavelet e Wavelet Coherence toolbox22e gli script di Groppe in MathWork23.

  1. Pre-trattamento dei dati
    1. Per verificare la qualità dei dati, attenersi alla procedura 4.1.2-4.1.3
    2. Leggere i file di dati (.csv) per ogni partecipante con la funzione readHitachData di xjView.
      NOTA: In questo modo, i dati di misura Hitachi (formato csv) vengono convertiti in dati oxyHb/deoxyHb/marker con le informazioni salvate nella misurazione (ad esempio, lunghezza d'onda, dati temporali ed elenco dei canali).
    3. Controlla visivamente la qualità nei valori oxyHb e deoxyHb tracciando tutte le serie temporali dei canali in un'unica figura, con la funzione plotTraces di xjView.
      NOTA: è facile identificare anomalie nei dati. Il canale che ha molto rumore può essere escluso nell'analisi successiva.
    4. Converti i file Hitachi (.csv) in formato .nirs con la funzione csv2nirs di Hitachi2nirs, che supporta un'ulteriore pre-elaborazione dei dati con Homer2.
    5. Trasforma i dati grezzi in densità ottica con la funzione hmrIntensity2OD di Homer2.
    6. Utilizzare le analisi dei componenti principali (PCA)24 per rimuovere il rumore fisiologico globale fNIRS utilizzando la funzione enPCAFilter (nSV = 0,8, cioè l'80% della covarianza dei dati è stata rimossa) di Homer2.
    7. Utilizzare il metodo di miglioramento del segnale basato sulla correlazione (CBSI)25 per rimuovere gli artefatti di movimento della testa utilizzando la funzione hmrMotionCorrect_Cbsi di Homer2.
    8. Utilizzare la legge di Beer-Lembert modificata per trasformare la densità ottica elaborata in valori oxyHb e deoxyHb con la funzione hmrOD2Conc di Homer2.
  2. Calcolo dell'IBS
    NOTA: per i valori oxyHb preelaborati, utilizzare WTC per calcolare i valori di coerenza per la coppia di canali che provengono dalla stessa posizione della diade, inclusa la seguente pipeline:
    1. Adottare la funzione wtc di Cross Wavelet e Wavelet Coherence toolbox con parametri predefiniti per calcolare i valori di coerenza in ogni momento e punto di frequenza per ottenere una matrice a due assi di valori di coerenza.
    2. Per i parametri predefiniti, utilizzare la wavelet madre morlet, per trasformare ogni serie temporale nel dominio del tempo e della frequenza mediante la trasformazione wavelet continua.
    3. Selezionare MonteCarloCount per rappresentare il numero di set di dati surrogati nel calcolo della significatività e selezionare Auto AR1 per calcolare i coefficienti di autocorrelazione della serie temporale.
    4. Scegliere la banda di frequenza di interesse (FOI) come indicato nei passaggi 4.2.5-4.2.8.
    5. Selezionare e calcolare la media dei valori di coerenza della banda di frequenza tra 0,5-1 Hz (rispettivamente corrispondenti al periodo 2 s e 1 s), in base alla banda di frequenza utilizzata nel compito di movimento delle dita di un precedente studio di iperscansione fNIRS9. Tale FOI corrispondeva anche al periodo di un tocco nel compito sperimentale. Pertanto, ottenere una colonna di valori di coerenza per ogni coppia.
      NOTA: per confermare ulteriormente statisticamente FOI, calcolare i valori di coerenza per ciascuna diade nell'intera gamma di frequenze (cioè 0,008-10 Hz per i dati), piuttosto che limitare la banda di frequenza selezionata (cioè 0,5-1 Hz).
    6. Mediare i valori di coerenza delle finestre temporali target (come 4.2.3) per ciascun punto di frequenza.
    7. Successivamente, analizzare i valori di coerenza media seguendo la pipeline descritta nei passaggi 4.2.9-4.2.11 e successive statistiche (ad esempio, 4.3.1 - 4.3.2) per ciascun punto di frequenza.
    8. Infine, ispeziona visivamente FOI tracciando i valori z statistici di ciascun canale attraverso la frequenza.
    9. Selezionare e calcolare la media dei valori di coerenza della finestra temporale durante lo stato di riposo (finestra temporale per 20 s-stato di riposo) e ciascuna condizione sperimentale (ad esempio, coordinamento del contatore, coordinamento non del contatore, indipendenza del contatore e indipendenza non del contatore), rispettivamente, utilizzando le informazioni del marchio. Quindi, ottieni cinque valori di coerenza per ogni diade.
    10. Per la sessione di attività, selezionare solo la durata durante la quale i partecipanti hanno toccato per riprodurre lo stimolo uditivo, circa 12 s per ogni prova, quindi totale 180 s (cioè 12 s x 15 prove) per ogni condizione sperimentale.
      NOTA: IBS è stato calcolato come aumento della coerenza (i valori di coerenza sottratti più grandi di zero), vale a dire i valori di coerenza più grandi nella sessione di attività rispetto a quelli nella sessione dello stato di riposo.
    11. Sottrarre il valore di coerenza a riposo dal valore di coerenza correlato all'attività, rispettivamente, in cui il valore di coerenza durante lo stato di riposo è stato utilizzato come linea di base in questo esperimento.
      NOTA: Ripetendo i passaggi precedenti (4.2.1-4.2.11) tra canali (cioè 22 canali) e diadi (cioè 16 diadi), i valori di coerenza sottratti per ogni diade sono stati ottenuti alla fine.
  3. Statistica
    1. Confrontare i valori di coerenza sottratti con zero in ciascun canale per ogni condizione sperimentale, utilizzando il t-test di permutazione dei campioni accoppiati con la funzione mult_comp_perm_t1 del lavoro di Groppe (5000 permutazioni per stimare la distribuzione dell'ipotesi nulla; livello alfa desiderato per famiglia - 0,05; test a due code, il che significa che l'ipotesi alternativa è che la media dei dati è diversa da 0) come distribuzione anormale dei dati e dimensione limitata del campione nell'attuale esperimento26.
      NOTA: il t-test di permutazione dei campioni accoppiati qui è simile al t-test accoppiato, ma quest'ultimo presuppone che i dati siano normalmente distribuiti, mentre il primo no. Tale test inizia allo stesso modo del t-test accoppiato, cioè calcolando un punteggio t (cioè un punteggio t reale) per i valori di coerenza in diversi gruppi (uno sono i valori di coerenza sottratti nella condizione di attività, l'altro è zero). Quindi, una permutazione viene generata scambiando i valori di coerenza di diversi gruppi e viene calcolato un nuovo punteggio t per i valori di coerenza sottratti e gli zeri successivi a questa permutazione. Tale permutazione è condotta 5000 volte. Pertanto, si ottengono punteggi di 5000 t. Nella distribuzione dei punteggi di 5000 t, la posizione relativa del punteggio t reale genera il valore p per i valori di coerenza sottratti.
    2. Correggere i valori p (cioè a causa del problema di confronto multiplo e generare dai confronti su 22 canali in una patch) con il metodo False Discovery Rate(p < 0,05)27. Esegui questa correzione tramite la funzione mafdr di MATLAB toolbox.
      NOTA: se il valore p in qualsiasi canale era significativo (ad esempio, p < 0,05) dopo la correzione FDR, c'è IBS in quel canale.
    3. Confronta i valori di coerenza tra le diverse condizioni di attività sul canale in cui esisteva IBS, usando il t-test di permutazione dei campioni accoppiati con la funzione di mult_comp_perm_t1 del lavoro di Groppe (stessi parametri menzionati nel passaggio 4.3.1).
      NOTA: Per esaminare intuitivamente l'IBS durante il coordinamento interpersonale per quanto riguarda gli stimoli del metro rispetto a quelli non del metro, confrontare direttamente i valori di coerenza di diverse condizioni (ad esempio, coordinamento del contatore vs coordinamento non del contatore; coordinamento del contatore vs indipendenza del contatore).
    4. Calcola le prestazioni comportamentali per la differenza assoluta tra il tempo di risposta dei partner diviso per la somma delle risposte di entrambi i partner56.
    5. Valutare la relazione tra l'IBS e le prestazioni comportamentali attraverso il test di permutazione basato sull'analisi di correlazione lineare di Pearson (cioè la funzione mult_comp_perm_corr del lavoro di Groppe).
  4. Convalida di IBS
    NOTA: Per escludere le spiegazioni che stimoli, movimenti o condizioni simili hanno indotto l'IBS dimostrata, utilizzare un test di permutazione come approccio di convalida, con tre permutazioni (cioè all'interno della diade, tra diadi e tra permutazioni di condizione), inclusi i seguenti:
    1. Randomizzare l'etichetta degli studi nella condizione di coordinazione del misuratore (cioè all'interno della permutazione della diade, come lo studio #1 e lo studio #13 nella diade #1) per una diade in ciascun canale tramite la funzione randperm di MATLAB.
    2. Seguire la pipeline di cui sopra di calcolo dell'IBS e delle statistiche (cioè i paragrafi 4.2 e 4.3, ma escludendo l'analisi di sensibilità per FOI) per l'etichetta dello studio randomizzato.
      NOTA: calcolare separatamente i valori di coerenza della coppia falsa per ciascuna condizione e calcolare l'aumento della coerenza per la coppia falsa (ad esempio, sottrarre il valore di coerenza a riposo dal valore di coerenza correlato all'attività per la coppia falsa).
    3. Condurre la permutazione 1000 volte, seguita dalla pipeline di calcolo dell'IBS e delle statistiche (sezioni 4.2 e 4.3).
    4. Traccia la distribuzione dei valori z statistici generati all'interno della permutazione della diade.
    5. Condurre i passaggi 4.4.2-4.4.4 randomizzando l'accoppiamento dei partecipanti dello stesso studio nella condizione di coordinazione del misuratore (cioè tra la permutazione della diade, come il partecipante #1 nella diade #1 e il partecipante #1 nella diade #3).
    6. Condurre le fasi 4.4.2-4.4.4 randomizzando l'etichetta delle condizioni per gli stessi membri di una diade nello stesso studio (cioè tra la permutazione della condizione, come il partecipante #1 nella condizione di coordinamento del metro e il partecipante #2 nella condizione di indipendenza del metro).

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Representative Results

I risultati hanno mostrato che c'era IBS al canale 5 nella condizione di coordinamento del contatore, mentre non esisteva alcun IBS in altre condizioni (cioè indipendenza del contatore, coordinamento non del contatore, indipendenza non del contatore; Figura 2A). Al canale 5, l'IBS nella condizione di coordinamento del contatore era significativamente superiore ai valori di coerenza nella condizione di coordinamento e indipendenza del contatore non metrica (Figura 2B). Il canale 5 apparteneva approssimativamente alla corteccia prefrontale dorsolaterale sinistra (DLPFC; Brodmann Area 9). Inoltre, l'analisi di permutazione ha mostrato che l'IBS osservato probabilmente si presentava in due individui di una diade che cercavano di sincronizzarsi tra loro nel tempo corrispondente, ma non nel tempo, nel partner o nella condizione di accoppiamento casuale (Figura 2C). Insieme, questi risultati hanno indicato che il misuratore di musica ha indotto IBS privilegiato a DLPFC durante il coordinamento interpersonale. Considerando il ruolo del DLPFC nell'interazione sociale (ad esempio, modulando l'attenzione ad altre persone28,29)e nella musica (ad esempio, migliorando le prestazioni cognitive in presenza di un background musicale30,31),il DLPFC-IBS osservato nella condizione di coordinazione del contatore potrebbe essere correlato per guidare più risorse di attenzione al processo coinvolto nella coordinazione interpersonale, come percepire e comprendere il compito e il movimento del partner.

Figure 1
Figura 1: Progettazione sperimentale. (A) Procedura e compito sperimentali. (B) Configurazione della sonda. (C) Configurazione sperimentale. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 2
Figura 2: Sincronizzazione inter-cerebrale (IBS). (A) Le mappe di calore del test di permutazione sul valore di coerenza per ogni condizione. C'era IBS al canale 5 nella condizione di coordinamento del contatore. (B) L'IBS al canale 5 nella condizione di coordinamento del contatore era significativamente maggiore di quelli nella condizione di indipendenza del contatore e di coordinamento non del contatore. **p < 0,01, *p < 0,05. Le barre di errore rappresentano valori minimi/massimi. I punti di diamante denotano valori estremi. L'area ombreggiata indica l'intervallo di confidenza del 95%. (C) L'effetto dell'IBS (valori z statistici) con lo studio permutante, l'individuo e la condizione per tutti i canali. La linea tratteggiata indica l'effetto dell'IBS al canale 5 nella condizione di coordinazione del misuratore. L'asse x rappresenta il valore Z e l'asse y rappresenta il numero di campioni. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Audio supplementare 1. Fare clic qui per scaricare questo file.

Audio supplementare 2. Fare clic qui per scaricare questo file.

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Discussion

Questo protocollo fornisce una procedura passo-passo per calcolare e convalidare l'IBS, utilizzando l'approccio di iperscansione fNIRS per raccogliere contemporaneamente i segnali cerebrali di due partecipanti. Di seguito vengono discussi alcuni problemi critici coinvolti nella pre-elaborazione dei dati fNIRS, nel calcolo IBS, nelle statistiche e nella convalida IBS.

Pre-trattamento dei dati
È necessario pre-elaborare i dati fNIRS negli studi di iperscansione per estrarre segnali reali dal rumore possibile (ad esempio, artefatti di movimento, componenti sistemici). Sebbene il preprocesso venga saltato quando si analizza l'IBS nei precedenti studi di iperscansione fNIRS10,32,33,è stata una parte essenziale e standard in quelli recenti. In questo studio, sia CBSI che PCA sono usati per rimuovere il rumore; il primo è affidabile per rimuovere gli artefatti di movimento della testa34, mentre il secondo è bravo a ridurre il rumore fisiologico globale (ad esempio, respiratorio, pressione sanguigna e variazione del flusso sanguigno)35. Naturalmente, ci sono altri metodi di correzione del movimento per la pre-elaborazione dei dati, che funzionano bene negli studi empirici fNIRS, come il filtraggio wavelet36, l'interpolazione spline37, il filtraggio di Kalman38, gli algoritmi autoregressivi39e la correzione della separazione a canale corto40. I confronti dei metodi di correzione del movimento hanno riportato che è sempre meglio correggere gli artefatti di movimento piuttosto che escludere canali o rifiutare prove e che ogni metodo ha un'enfasi particolare. È stato proposto che l'adozione simultanea di diversi metodi di correzione delmovimento 41, come mostrato in questo studio, sia una soluzione realistica. Inoltre, il filtraggio passa-basso e passa-alto viene solitamente utilizzato anche nella pre-elaborazione dei dati fNIRS per rimuovere il rumore fisiologico. Sebbene questo metodo sia efficace, può distruggere l'effetto task quando il rumore fisiologico e l'effetto task si verificano in bande di frequenza simili42. Insieme, l'uso simultaneo di PCA e CBSI potrebbe essere consigliabile per la pre-elaborazione dei dati negli studi di iperscansione fNIRS.

Calcola IBS
È stato proposto che sia necessario più lavoro per standardizzare le fasi di analisi IBS e aumentare la riproducibilità di IBS, poiché algoritmi precisi utilizzati per calcolare IBS sono variabili tra laboratori e studi43. In questo lavoro, la pipeline standard di calcolo dell'IBS attraverso il WTC è utile per i ricercatori. Ci sono diverse cose a cui prestare attenzione. In primo luogo, il WTC rientra comunemente nella famiglia delle wavelet Morlet, che viene utilizzata in questo studio. Tuttavia, si propone che una wavelet gaussiana complessa sia più adatta per i dati fNIRS rispetto a una wavelet di Morlet, poiché la prima corrisponde alla forma d'onda del segnale sottostante (cioè, i segnali multiciclo si verificano raramente, specialmente per il segnale di lunghezze d'onda intorno a 10-20 s)44. Ulteriori considerazioni dovrebbero essere indirizzate ai calcoli di coerenza wavelet che influenzano la potenza dell'analisi nelle successive applicazioni per i segnali NIRS acquisiti durante le interazioni sociali dal vivo. In secondo luogo, per essere coerenti con i precedenti risultati della coordinazione interpersonale con la musica2,45,46 e le attività musicali4,47,48, i valori di coerenza sono stati calcolati tra gli stessi canali in questo studio, mentre alcuni studi hanno calcolato i valori di coerenza di tutti i canali all'interno della stessa regione del cervello prima dell'analisi statistica49,50 . Inoltre, i valori di coerenza sono stati calcolati non solo tra gli stessi canali/regioni10,32,51, ma anche tra diversi canali/regioni52,53. Questi processi menzionati hanno arricchito la pipeline di calcolo dell'IBS e potrebbero interessare le future direzioni dell'interazione sociale. Ultimo ma non meno importante, solo i valori di oxyHb sono stati analizzati in questo studio poiché i valori di oxyHb sono considerati l'indicatore più sensibile dei cambiamenti nel flusso sanguigno cerebrale regionale54. Tuttavia, alcuni ricercatori si sono concentrati sui cambiamenti deoxyHb, sulla base dei risultati che i valori di deoxyHb sono più strettamente correlati al segnale fMRI e indipendenti dal rumore fisiologico globale55. In ogni caso, i risultati potrebbero essere più affidabili se simili effetti IBS sono rivelati in entrambi i cambiamenti oxyHb e deoxyHb. Pertanto, l'analisi di IBS sui valori di deoxyHb è necessaria anche per futuri studi di iperscansione fNIRS.

Convalida IBS
È necessario convalidare l'IBS rivelato, poiché l'interpretazione di IBS rimane complessa. Ad esempio, l'IBS è stato spiegato come un meccanismo per la trasmissione di informazioni, l'intenzionalità condivisa, l'allineamento comportamentale, la percezione simile, ecc. Aiuterebbe a chiarire l'interpretazione dell'IBS eseguendo test di ipotesi nulle con permutazione, in cui i valori di coerenza sono calcolati per le diadi reali ma accoppiando casualmente gli studi o per le diadi false accoppiando casualmente i partecipanti all'interno di una condizione / gruppo o tra condizioni / gruppi16. In questo studio, la permutazione è stata eseguita semplicemente conducendo un numero molto elevato di ricampioni (cioè 1000 volte). Al contrario, i valori di coerenza possono essere calcolati per tutte le possibili coppie casuali56. Inoltre, il test di permutazione di cui sopra può essere utilizzato per generare una distribuzione nulla di coerenze da tutte le possibili coerenze nell'esperimento, per vedere se gli IBS osservati sono vicini all'estremità superiore di questa distribuzione, che è stata comunemente usata in studi che adottano stimoli di vita reale e ambiente sperimentale57,58. Questa analisi assicura che l'IBS sia specifico dell'interazione reale a livello di sequenza, poiché i valori di coerenza durante quelli corrispondenti (cioè studi, individui e condizioni) devono in media superare statisticamente un sorteggio casuale di coerenze di uguali dimensioni all'interno o tra le diadi. Tale metodo è diverso dalla linea di base utilizzata nel lavoro corrente (cioè i valori di coerenza dello stato di riposo), che è in linea con i tradizionali progetti di modelli lineari generali ed è selezionata per confrontare i risultati attuali con i risultati di studi precedenti. Va notato che la linea di base a riposo di 20 s in questo studio è più breve della durata ampiamente utilizzata (30 s o più di 1 min), che viene utilizzata per limitare il tempo totale dell'esperimento a 30 minuti per garantire il comfort dei partecipanti.

In conclusione, questo articolo fornisce una pipeline specifica di analisi dell'IBS negli studi di iperscansione fNIRS. Tale pipeline è un approccio di elaborazione dei dati potenzialmente standard sul campo, che contribuirà sia alla riproducibilità che all'affidabilità dell'IBS. In futuro, i dettagli dell'elaborazione dei dati dovrebbero essere ulteriormente perfezionati quando si analizza l'IBS per particolari gruppi (ad esempio, genitori-neonati, bambini e pazienti schizofrenici) e contesti particolari (ad esempio, comunicazione non verbale o verbale e situazioni di insegnamento). Infine, mostrare il protocollo di analisi della rete inter-cerebrale per gruppi più grandi di partecipanti alle interazioni naturali andrà a beneficio della quantificazione dell'interazione sociale.

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Disclosures

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Acknowledgments

Questa ricerca è stata supportata da: National Natural Science Foundation of China (31872783, 31800951).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Computer Hewlett-Packard Development Company, L.P. HP S01-pF157mcn
Earphone Royal Philips Electronics, Eindhoven, The Netherlands SHE2405BK/00
EEG cap Compumedics Neuroscan, Charlotte, USA 64-channel Quik-Cap
E-Prime software Psychology Software Tools, Inc., Pittsburgh, USA E-Prime 3
fNIRS system Hitachi Medical Corporation, Tokyo, Japan ETG-7100 Optical Topography System
MATLAB 2014b The MathWorks, Inc., Natick, MA MATLAB 2014b
MuseScore Musescore Company, Belgium MuseScore 3.6.2.548021803
Swimming cap Decathlon Group, Villeneuve-d'Ascq, France 1681552

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Neuroscienze Numero 175 sincronizzazione inter-cerebrale iperscansione fNIRS coerenza della trasformazione wavelet test di permutazione
Come calcolare e convalidare la sincronizzazione inter-cervello in uno studio di iperscansione fNIRS
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Hu, Y., Wang, Z., Song, B., Pan, Y., Cheng, X., Zhu, Y., Hu, Y. How to Calculate and Validate Inter-brain Synchronization in a fNIRS Hyperscanning Study. J. Vis. Exp. (175), e62801, doi:10.3791/62801 (2021).

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