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方法文章

功能近红外光谱(fNIRS)超扫描研究中跨脑相干性理解的新框架

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DOI:

10.3791/65347

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2023年10月6日

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本文内容

摘要

小波变换相干性(WTC)是功能近红外光谱(fNIRS)超扫描研究中用于评估信号间耦合的常用方法。本文介绍了一种用于评估信号相互作用方向性的工具箱。

摘要

尽管功能性近红外光谱(fNIRS)超扫描研究日益增多,但利用小波变换相干性(WTC)评估两个神经信号之间耦合性的方法似乎忽略了相互作用的方向性。目前该领域缺乏一个能够帮助研究人员判断通过WTC函数获得的高相干值究竟反映的是同相位同步(即双人组中两名成员同时出现神经激活)、滞后同步(即双人组中一名成员的神经激活先于另一名成员)还是反相位同步(即双人组中一名成员神经激活增强,而另一名成员神经激活减弱)的分析框架。为满足这一需求,本研究提出了一种互补且更敏感的双神经信号相位相干性分析方法。该工具箱允许研究者通过将传统WTC获得的相位角值分类为同相位同步、滞后同步和反相位同步,来估计耦合的方向性。此外,该工具箱还使研究人员能够评估交互动态在任务过程中如何发展和变化。通过在fNIRS超扫描研究中应用这一新型WTC方法及配套工具箱,将有助于深化我们对复杂社会互动机制的理解。

引言

近年来,为理解社会行为的神经基础而开展的研究类型发生了转变1,2。传统上,社会神经科学研究主要关注个体在执行与社会相关任务时,单个孤立大脑中的神经活动。然而,神经影像技术的进步使得研究者能够在“真实生活”情境下,同步考察一个或多个个体在社会互动过程中的脑内神经激活情况3。在“真实生活”情境中,个体能够自由活动,随着信息的交换以及社会互动双方相互接收反馈,脑激活模式也可能随之动态变化4。

超扫描是一种通过同时测量两个或更多个体的脑活动来评估这种双向信息交换的方法5近年来,越来越多的研究采用功能性近红外光谱成像(fNIRS)这一非侵入性神经影像技术,相较于其他神经影像技术,该方法对运动伪影的敏感性较低。6超扫描 通过 fNIRS 可在真实生活场景中评估互动伙伴间的脑间同步(IBS),同时允许参与者自由、自然地活动。这对于婴幼儿研究尤为重要,因为婴幼儿通常活动较为频繁。已有研究报道,IBS 能够反映互动双方之间的相互理解,这种相互理解是有效社会互动与交流的基础,并介导了共享意图性1,

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方案

该研究在佛罗里达大西洋大学(FAU)进行,并获得了FAU机构审查委员会(IRB)的批准。

1. 使用Homer3软件(材料表)对fNIRS超扫描数据进行预处理

注意:Homer3 是一个 MATLAB 应用程序,用于分析 fNIRS 数据以获得脑激活的估计值和激活图谱29。Homer3 可通过以下链接下载并安装(https://openfnirs.org/software/homer/)。

  1. 打开 MATLAB,导航至保存原始 .nirs 文件的文件夹,选择并打开该文件夹。
  2. 在 MATLAB 的命令窗口中输入 Homer3 以启动 Homer3 图形用户界面(GUI)。Homer3 将检测到 .nirs 文件,并提示将其转换为 .snirf 格式(一种通用的 NIRS 数据存储与共享格式,独立于任何特定应用程序的文件格式,例如 MATLAB 格式),以便继续进行数据预处理。
  3. 在 Homer3 中将 .nirs 文件导入并转换为 .snirf 格式后,点击 Homer3 图形用户界面中的 Tools 选项,并选择 Edit Processing Stream。
  4. ....

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结果

本节演示了使用该工具箱可执行的分析类型(工具箱可在 https://www.ariel.ac.il/wp/sns/download/ 或 https://github.com/Minisharmaa/Leader-Follower-By-Phase. 下载)。这些分析使用了一组少量婴儿-父母配对采集的 fNIRS 数据。共招募了六对母婴配对,采用一种经过验证的行为任务——自由游戏任务31进行测试,该任务尽可能接近真实的婴儿-母亲互动情境。实验前,为婴儿和父母佩戴了定制的光学探头组,用于采集 fNIRS 数据。本研究中使用的光学探头组包含 8 个光源(红点)和 8 个探测器(蓝点),配置形成 18 个通道,双侧覆盖前额叶和颞顶区域(见图 5)。使用 NIRScout 系统通过两个波长采集光学成像数据:760 nm(对脱氧血红蛋白 HbR 更敏感)和 850 nm(对氧合血红蛋白 HbO 更敏感)。所有父母均为女性(年龄范围 = 26–36 岁),婴儿均为健康足月儿(两名女性,四名男性,年龄范围 = 1–2 岁),无已知发育迟缓。配对.......

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讨论

在功能性近红外光谱(fNIRS)研究中,最常用的方法之一是小波变换相干性(wavelet transform coherence, WTC),它用于衡量两个时间序列在频率和时间维度上的互相关程度10。WTC通过相关性分析计算两个时间序列之间的相干性和相位滞后(补充文件1)。在fNIRS超扫描研究中,WTC已被用于估计多种功能领域的脑间同步性(IBS),包括动作监控12、合作与竞争行为5,13,14,15、模仿16、母婴问题解决17以及教学-学习行为18,19.......

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披露

作者声明,本研究是在不存在任何可能被解释为潜在利益冲突的商业或财务关系的情况下进行的。

致谢

感谢国家自然科学基金(编号:62207025)、教育部人文社会科学研究项目(编号:22YJC190017)以及中央高校基本科研业务费对潘亚峰的资助。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
NIRScout  NIRx Medical Technologies, LLCn.a.8 个光源,8 个探测器
MATLABThe Mathworks, Inc.Matlab 2022a本实验方案中使用了多个 MATLAB 工具箱及内置函数:采用 HOMER3 工具箱将光强信号转换为光密度(OD),并通过其函数 hmrMotionCorrectWavelet(使用默认参数)去除运动伪影,再将 OD 转换为浓度(Conc);使用小波工具箱(Wavelet Toolbox)计算小波相干性(WTC)。

参考文献

  1. Gvirts, H. Z., Perlmutter, R. What guides us to neurally and behaviorally align with anyone specific? A neurobiological model based on fNIRS hyperscanning studies. The Neuroscientist. 26 (2), 108-116 (2019).
  2. Balconi, M., Fronda, G., Vanutelli, M. E.

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重印与许可

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