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Mesure du flux d’informations directionnelles dans les données d’hyperscan fNIRS à l’aide de la méthode de cohérence de transformation partielle des ondelettes
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Journal JoVE Neurosciences
Measurement of the Directional Information Flow in fNIRS-Hyperscanning Data using the Partial Wavelet Transform Coherence Method
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Mesure du flux d’informations directionnelles dans les données d’hyperscan fNIRS à l’aide de la méthode de cohérence de transformation partielle des ondelettes

DOI:
10.3791/62927-v

•

08:42 min

•

September 03, 2021

•

, ,
1State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning & IDG/McGovern Institute for Brain Research,Beijing Normal University, 2Institute of Developmental Psychology, Faculty of Psychology,Beijing Normal University

Chapitres

  • 00:04Introduction
  • 00:54Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) Data Preprocessing
  • 01:47First-Level Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) Data Processing
  • 04:04Second-Level Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) Data Processing
  • 05:56Results: Findings of the Simulation and Empirical Experiment
  • 07:50Conclusion

Summary

Traduction automatique

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Ce protocole décrit la cohérence partielle de la transformation des ondelettes (pWTC) pour calculer le modèle décalé dans le temps de la synchronisation neuronale interpersonnelle (INS) afin de déduire la direction et le modèle temporel du flux d’informations au cours de l’interaction sociale. L’efficacité du pWTC dans l’élimination des confusions de l’autocorrélation du signal sur l’INS a été prouvée par deux expériences.

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Keywords: FNIRS-hyperscanningPartial Wavelet Transform CoherenceInformation FlowNeural SynchronizationTime-lagged AnalysisAutocorrelationMotion Artifact CorrectionPCA Denoising

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