Please note that all translations are automatically generated.
Bireylerin eşleştirilmiş beyinleri arasındaki dinamikler, çoğunlukla fNIRS ile beyinlerin eşzamanlı kayıt sinyallerini (yani hiper tarama) kullanarak birbirleriyle koordine olduklarında beyinler arası senkronizasyon (IBS) ile giderek daha fazla temsil edilmektedir. FNIRS hiper tarama çalışmalarında, IBS, zaman serilerini salınımların son derece sezgisel bir şekilde görülebileceği zaman frekansı alanına genişletme avantajı nedeniyle dalgacık dönüştürme tutarlılığı (WTC) yöntemi ile yaygın olarak değerlendirilmiştir. Gözlemlenen IBS, deneme, ortak ve durumun permütasyon tabanlı rastgele eşleşmesi ile daha da doğrulanabilir. Burada, fNIRS teknolojisi ile beyin sinyallerinin nasıl elde edildiğini, WTC yöntemiyle IBS'nin nasıl hesaplanacağını ve hiper taramalı bir çalışmada permütasyon ile IBS'nin nasıl doğrulanacağını açıklayan bir protokol sunulmaktadır. Ayrıca, fNIRS sinyallerinin seçimi, veri ön işleme yöntemleri ve isteğe bağlı hesaplama parametreleri de dahil olmak üzere yukarıdaki yöntemleri kullanırken kritik sorunları tartışıyoruz. Özetle, WTC yöntemini ve permütasyonunu kullanmak, fNIRS hiper tarama çalışmalarında IBS'yi analiz etmek için potansiyel olarak standart bir işlem hattıdır ve IBS'nin hem tekrarlanabilirliğine hem de güvenilirliğine katkıda bulunmaktadır.
Bu protokol, fNIRS Hiper Tarama Çalışmasında Beyinler Arası senkronizasyonu analiz etmek için potansiyel olarak standart bir işlem hattı sağlar. Bu tekniğin temel avantajı, tutarlı yöntemi dönüştürecek ve Beyinler Arası senkronizasyon yollarını doğrulayacak Beyinler Arası senkronizasyon yasasının hesaplanmasına izin veriyor olmasıdır, göğüs koşullarının güçlendirilmesine dayalı permütasyon ve katılımlar. Matlab yazılımını kullanarak tüm veri analizini uygun araç kutularıyla gerçekleştirin.
Veri ön işleme sırasında, özellikle prensip bileşen analizi ve korelasyon tabanlı sinyal iyileştirme yöntemini kullanarak, NPCA filtresini kullanarak F N I R S küresel fizyolojik gürültüsünü çıkarın. Ve HMR hareketini kullanan kafa hareketi eserleri Homer 2'nin CBSI'sının altını çiziyor. Daha sonra, Beyinler Arası senkronizasyonu veya IBS'yi hesaplamak için, çapraz dalgacık ve dalgacık tutarlı araç kutusunun dalgacık dönüştürme tutarlı işlevini varsayılan parametrelerle benimseyin ve tutarlı değerlerden oluşan iki eksen matrisi elde etmek için tutarlı değerleri frekans noktasında her seferinde hesaplayın.
Varsayılan parametreler için, her zaman serisini sürekli dalgacık dönüşümüyle zaman ve sıklık etki alanına dönüştürmek için Morlet ana dalgacığı kullanın. Ardından, ilgi sıklığı bandını seçmek için, frekans bandının 0,5 ile bir Hertz arasındaki tutarlı değerlerinin ortalamasını seçin. F N I R S Hiper tarama çalışmasının parmak hareketi görevinde kullanılan frekans bandına göre.
Her çift için tutarlı değerlerden oluşan bir sütun elde edin. Ardından, dinlenme aşamasında zaman penceresinin tutarlı değerlerinin ortalamasını seçin. Ve her deneysel durum için, mark bilgilerini kullanarak, görev oturumu için her dyad için beş tutarlı değer elde edin, sadece katılımcıların işitsel uyaranı yeniden üretmek için dokunduğu süreyi seçin, bu da her deneme için yaklaşık 12 saniyedir ve her deneysel durum için toplam 180 saniye ile sonuçlanır.
Ardından, görevle ilgili tutarlı değerden kalan tutarlı değeri çıkarın. Dinlenme durumu sırasında tutarlılık değeri bu denemede temel olarak kullanıldığından. Daha sonra, damlaların malt alt çizgi comp alt çizgi T1 işlevi ile eşleştirilmiş numune permütasyon T testini kullanarak çalışır.
Her deneysel durum için çıkarılan tutarlı değerleri her kanalda sıfırla karşılaştırın. Ardından, MATLAB araç kutusunun FDR işlevini kullanarak P değerlerini yanlış bulma hızı yöntemiyle düzeltin. Daha sonra, damlaların çalışma malt alt çizgi kompozisyon alt çizgi alt çizgi T1 işlevi ile eşleştirilmiş örnekleri permütasyon T testi kullanarak, IBS'nin bulunduğu kanaldaki farklı görev koşulları arasındaki tutarlılık değerlerini karşılaştırın.
IBS'yi doğrulamak için, her kanalda bir dyad için sayaç koordinasyon koşulunda deneme etiketini rastgele hale getirmek için bir MATLAB rant perma işlevini kullanın. İlgi sıklığı bandı için duyarlılık analizi hariç, rastgele deneme etiketi için IBS ve istatistikleri hesaplamak için gösterilen işlem hattını izleyin. Permütasyonu 1000 kez gerçekleştirin, ardından dyad permütasyon içinde oluşturulan istatistiksel Z değerlerinin dağılımını çizin.
Ardından, aynı denemenin katılımcılarının sayaç koordinasyon koşulunda eşleştirilmesini randomize ettikten sonra IBS ve istatistikleri hesaplamak için işlem hattını izleyin. Son olarak, aynı denemede bir dyad'ın aynı üyeleri için koşul etiketlerini rastgeleleştirdikten sonra işlem hattını tekrar izleyin. Sonuçlar, sayaç koordinasyon koşulunda kanal 5'te IBS'nin varlığını gösterdi.
Diğer koşullarda IBS saptanmıştır. Kanal 5'te IBS ve sayaç koordinasyon durumu, sayaç dışı koordinasyon ve sayaç bağımsızlığı koşulundaki tutarlı değerlerden önemli ölçüde yüksekti. Permütasyon analizi, gözlemlenen IBS'nin muhtemelen eşleşen sürede birbirleriyle senkronize olmaya çalışan bir dyad'ın iki bireyinde sunulduğunu, ancak zaman ortağı veya rastgele eşleştirme durumunda olmadığını göstermiştir.
IBS'nin nadir etkileşim için özel olduğundan emin olun. Bu nedenle, görevdeki IBS'yi hesaplamak, ilişkili frekans bandı ve mutasyona uğrayan güven koşulları ve görüşmeler başına. Tüm kanalların IBS'lerini basit erişim içinde veya farklı kanallarda ve bölgelerde hesaplamak, IBS hesaplama ortağını zenginleştirir.
Doğal etkileşimlere katılan büyük gruplar için Beyinler Arası ağı analiz etmek, sosyal etkileşimin niteliğidir.
