Summary

fNIRS ハイパースキャンスタディで脳間同期を計算および検証する方法

Published: September 08, 2021
doi:

Summary

個人の結合された脳間のダイナミクスは、主にfNIRSと脳の同時記録信号(すなわちハイパースキャン)を使用して、互いに調整する際に脳間同期(IBS)によってますます表されています。fNIRSハイパースキャン研究では、IBSは、時系列を非常に直感的な方法で見ることができる時間周波数空間に拡張する利点があるため、ウェーブレット変換コヘレンス(WTC)法を通じて一般的に評価されています。観察されたIBSは、試験、パートナー、および条件の順列ベースのランダムペアリングを介してさらに検証することができます。ここでは、fNIRS技術を介して脳信号を取得し、WTC法を介してIBSを計算し、ハイパースキャン研究で順列することによってIBSを検証する方法を説明するプロトコルが提示される。さらに、fNIRSシグナルの選択、データ前処理の方法、計算のオプションパラメータなど、上記の方法を使用する際の重要な問題について説明します。要約すると、WTC法と順列を用いて、fNIRSハイパースキャン研究でIBSを分析するための潜在的に標準的なパイプラインであり、IBSの再現性と信頼性の両方に寄与する。

Abstract

個人の結合された脳間のダイナミクスは、主にfNIRSと脳の同時記録信号(すなわちハイパースキャン)を使用して、互いに調整する際に脳間同期(IBS)によってますます表されています。fNIRSハイパースキャン研究では、IBSは、時系列を非常に直感的な方法で見ることができる時間周波数空間に拡張する利点があるため、ウェーブレット変換コヘレンス(WTC)法を通じて一般的に評価されています。観察されたIBSは、試験、パートナー、および条件の順列ベースのランダムペアリングを介してさらに検証することができます。ここでは、fNIRS技術を介して脳信号を取得し、WTC法を介してIBSを計算し、ハイパースキャン研究で順列することによってIBSを検証する方法を説明するプロトコルが提示される。さらに、fNIRSシグナルの選択、データ前処理の方法、計算のオプションパラメータなど、上記の方法を使用する際の重要な問題について説明します。要約すると、WTC法と順列を用いて、fNIRSハイパースキャン研究でIBSを分析するための潜在的に標準的なパイプラインであり、IBSの再現性と信頼性の両方に寄与する。

Introduction

人々が他の人と調整するとき、彼らの脳と体は継続的な相互適応を通じて結合された単位になります。脳間の結合は、ハイパースキャンアプローチを介して脳間同期(IBS)によって表され、同時に2人以上の個人の脳信号1を記録する。実際、fNIRS/EEGハイパースキャニング研究の成長体は、指のタッピング2、グループウォーキング3、ドラム4を演奏する、ギター演奏5、歌/ハミング6を含む様々なコラボレーションコンテキストでIBSを発見しました。fNIRSは、比較的自然な設定(fMRI/EEGと比較して)7で頭/体の動きを制限することが少ないほど、社会的相互作用中のIBSの研究に広く使用されています。

この記事では、fNIRSハイパースキャン研究でウェーブレット変換コヘレンス(WTC)法を介してIBSを計算するためのプロトコルを提示する。WTCは、時間周波数面上の2つの移動信号間の相互相関を評価する方法であり、したがって、時間領域8に限り、従来の相関分析(例えば、ピアソン相関および相互相関)よりも多くの情報を与えることができる。また、血行力信号はウェーブレットコンポーネントに変換され、低周波ノイズを効果的に除去できます。WTCは時間がかかるが、IBSを行動模倣9、協調行動10、口頭通信11、意思決定12、およびインタラクティブラーニング13で計算する最も一般的な方法であった。

また、試験、条件、および参加者の順列ベースのランダム・パーリングでIBSを検証する方法も紹介します。ハイパースキャン研究におけるIBSは、常に個人間のオンライン社会的相互作用を追跡するために提案されるが、刺激類似性、運動類似性、または条件類似性14のような他の説明によっても解釈することができる。順列検定は、ランダム化検定とも呼ばれ、観測データ15を再サンプリングして上記のヌル仮説を検定するために活用することができる。順列を使用することにより、識別されたIBSがインタラクティブな動作に特異的であるかどうか、ダイアド内のIBSの変調からパートナー16のグループ間の変調に至るまでを調べるのに役立つ。

ここで説明するプロトコルは、fNIRS技術を介して脳信号を取得し、WTC法を介してIBSを計算し、ハイパースキャン研究で順列テストによってIBSを検証する方法を詳述しています。この研究は、特権IBSが社会的協調の間に音楽メーターによって引き出されるかどうかを調べることを目的としている。脳信号は前頭皮質に記録され、前の発見1におけるIBSの位置に基づいて記録された。実験タスクは、もともとKonvalinkaと彼女の大学17によって開発され、参加者はメーターまたは非メーター刺激を聞いた後、パートナーまたは自分自身からの聴覚フィードバックで指をタップするように求められました。

Protocol

ここで提示されたプロトコルは、東中国師範大学人間研究保護に関する大学委員会によって承認されました. 1. 実験の準備 参加者 キャンパス広告による金銭的報酬を持つ学部生と大学院生のグループを募集する。 参加者が右利きで、正常または正常な視力と聴覚を持っていることを確認します。彼らは音楽を研究していないか、3年未満の前にそれ?…

Representative Results

その結果、メーター調整条件ではチャネル5にIBSがあったのに対し、他の条件(すなわち、メートル独立性、非メートル協調、非メートル独立性)にはIBSが存在しなかった。図 2A)。チャネル5では、メーターコーディネーション条件におけるIBSが、非メートルのコーディネーションおよびメートル独立性条件におけるコヒレンス値よりも有意に高かった(図2B)?…

Discussion

このプロトコルは、2人の参加者の脳信号を同時に収集するfNIRSハイパースキャンアプローチを使用して、IBSを計算し、検証するためのステップバイステップの手順を提供します。fNIRS データの前処理、IBS 計算、統計、および IBS 検証に関連するいくつかの重要な問題について、以下で説明します。

データ前処理
ハイパースキャンスタディでfNIRSデータを前…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

この研究は、中国国立自然科学財団(31872783、31800951)によって支援されました。

Materials

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

References

  1. Kingsbury, L., Hong, W. A Multi-Brain Framework for Social Interaction. Trends in Neurosciences. 43 (9), 651-666 (2020).
  2. Konvalinka, I., Bauer, M., Stahlhut, C., Hansen, L. K., Roepstorff, A., Frith, C. D. Frontal alpha oscillations distinguish leaders from followers: multivariate decoding of mutually interacting brains. NeuroImage. 94, 79-88 (2014).
  3. Ikeda, S., et al. Steady Beat Sound Facilitates both Coordinated Group Walking and Inter-Subject Neural Synchrony. Frontiers in Human Neuroscience. 11, 147 (2017).
  4. Duan, L., et al. Cluster imaging of multi-brain networks (CIMBN): a general framework for hyperscanning and modeling a group of interacting brains. Frontiers in Neuroscience. 9, 267 (2015).
  5. Sanger, J., Muller, V., Lindenberger, U. Intra- and interbrain synchronization and network properties when playing guitar in duets. Frontiers in Human Neuroscience. 6, 312 (2012).
  6. Muller, V., Delius, J. A. M., Lindenberger, U. Hyper-frequency network topology changes during choral singing. Frontiers in Physiology. 10, 207 (2019).
  7. Egetemeir, J., Stenneken, P., Koehler, S., Fallgatter, A. J., Herrmann, M. J. Exploring the neural basis of real-life joint action: Measuring brain activation during joint table setting with functional near-infrared spectroscopy. Frontiers in Human Neuroscience. 5, 95 (2011).
  8. Grinsted, A., Moore, J. C., Jevrejeva, S. Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series. Nonlinear Processes in Geophysics. 11 (5-6), 561-566 (2004).
  9. Holper, L., Scholkmann, F., Wolf, M. Between-brain connectivity during imitation measured by fNIRS. NeuroImage. 63 (1), 212-222 (2012).
  10. Cui, X., Bryant, D. M., Reiss, A. L. NIRS-based hyperscanning reveals increased interpersonal coherence in superior frontal cortex during cooperation. NeuroImage. 59 (3), 2430-2437 (2012).
  11. Jiang, J., Dai, B., Peng, D., Zhu, C., Liu, L., Lu, C. Neural synchronization during face-to-face communication. Journal of Neuroscience. 32 (45), 16064-16069 (2012).
  12. Tang, H., Mai, X., Wang, S., Zhu, C., Krueger, F., Liu, C. Interpersonal brain synchronization in the right temporo-parietal junction during face-to-face economic exchange. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 11 (1), 23-32 (2016).
  13. Pan, Y., Novembre, G., Song, B., Li, X., Hu, Y. Interpersonal synchronization of inferior frontal cortices tracks social interactive learning of a song. NeuroImage. 183, 280-290 (2018).
  14. Konvalinka, I., Roepstorff, A. The two-brain approach: how can mutually interacting brains teach us something about social interaction. Frontiers in Human Neuroscience. 6, 215 (2012).
  15. Karlsson, A. Permutation, parametric, and bootstrap tests of hypotheses. Journal of the Royal Statistical Society Series a-Statistics in Society. 169, 171 (2006).
  16. Ayrolles, A., et al. HyPyP: a Hyperscanning python pipeline for inter-brain connectivity analysis. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 16 (1-2), 72-83 (2021).
  17. Konvalinka, I., Vuust, P., Roepstorff, A., Frith, C. D. Follow you, follow me: continuous mutual prediction and adaptation in joint tapping. Quarterly Journal of Experimental Psychology. 63 (11), 2220-2230 (2010).
  18. Majolo, B., et al. Human friendship favours cooperation in the iterated prisoner’s dilemma. Behaviour. 143, 1383-1395 (2006).
  19. . Homer2 Available from: https://www.nitrc.org/projects/hitachi2nirs (2021)
  20. . Hitachi2nirs Available from: https://www.nitrc.org/projects/hitachi2nirs (2021)
  21. . xjview Available from: https://www.alivelearn.net/xjview/ (2021)
  22. . Groppe’s scripts in MathWork Available from: https://uk.mathworks.com/matlabcentral/profile/authors/1948879 (2021)
  23. Zhang, Y., Brooks, D. H., Franceschini, M. A., Boas, D. A. Eigenvector-based spatial filtering for reduction of physiological interference in diffuse optical imaging. Journal of Biomedical Optics. 10 (1), 011014 (2005).
  24. Cui, X., Bray, S., Reiss, A. L. Functional near infrared spectroscopy (NIRS) signal improvement based on negative correlation between oxygenated and deoxygenated hemoglobin dynamics. NeuroImage. 49 (4), 3039-3046 (2010).
  25. Lumley, T., Diehr, P., Emerson, S., Chen, L. The importance of the normality assumption in large public health data sets. Annual Review of Public Health. 23 (1), 151-169 (2002).
  26. Benjamini, Y., Yekutieli, D. The control of the false discovery rate in multiple testing under dependency. Annals of Statistics. 29 (4), 1165-1188 (2001).
  27. Miller, B. L., Cummings, J. L. . The human frontal lobes: Functions and disorders. , (2007).
  28. vanden Bos, W., van Dijk, E., Westenberg, M., Rombouts, S. A. R. B., Crone, E. A. What motivates repayment? Neural correlates of reciprocity in the Trust Game. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 4 (3), 294-304 (2009).
  29. Corbetta, M., Shulman, G. L. Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain. Nature Reviews Neuroscience. 3 (3), 201-215 (2002).
  30. Ferreri, L., Aucouturier, J. J., Muthalib, M., Bigand, E., Bugaiska, A. Music improves verbal memory encoding while decreasing prefrontal cortex activity: an fNIRS study. Frontiers in Human Neuroscience. 7, 779 (2013).
  31. Cheng, X., Li, X., Hu, Y. Synchronous brain activity during cooperative exchange depends on gender of partner: A fNIRS-based hyperscanning study. Human Brain Mapping. 36 (6), 2039-2048 (2015).
  32. Hu, Y., Hu, Y., Li, X., Pan, Y., Cheng, X. Brain-to-brain synchronization across two persons predicts mutual prosociality. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 12 (12), 1835-1844 (2017).
  33. Delgado Reyes, L. M., Bohache, K., Wijeakumar, S., Spencer, J. P. Evaluating motion processing algorithms for use with functional near-infrared spectroscopy data from young children. Neurophotonics. 5 (2), 025008 (2018).
  34. Zhang, Y., Brooks, D. H., Franceschini, M. A., Boas, D. A. Eigenvector-based spatial filtering for reduction of physiological interference in diffuse optical imaging. Journal of Biomedical Optics. 10 (1), 11014 (2005).
  35. Molavi, B., Dumont, G. A. Wavelet-based motion artifact removal for functional near-infrared spectroscopy. Physiological Measurement. 33 (2), 259-270 (2012).
  36. Scholkmann, F., Spichtig, S., Muehlemann, T., Wolf, M. How to detect and reduce movement artifacts in near-infrared imaging using moving standard deviation and spline interpolation. Physiological Measurement. 31 (5), 649 (2010).
  37. Izzetoglu, M., Chitrapu, P., Bunce, S., Onaral, B. Motion artifact cancellation in NIR spectroscopy using discrete Kalman filtering. Biomedical Engineering Online. 9 (1), (2010).
  38. Barker, J. W., Aarabi, A., Huppert, T. J. Autoregressive model based algorithm for correcting motion and serially correlated errors in fNIRS. Biomedical Optics Express. 4 (8), 1366-1379 (2013).
  39. Gagnon, L., et al. Short separation channel location impacts the performance of short channel regression in NIRS. NeuroImage. 59 (3), 2518 (2012).
  40. Di Lorenzo, R., et al. Brain responses to faces and facial expressions in 5-month-olds: An fNIRS study. Frontiers in Psychology. 10, 1240 (2019).
  41. Duan, L., et al. Wavelet-based method for removing global physiological noise in functional near-infrared spectroscopy. Biomed Opt Express. 9 (8), 3805-3820 (2018).
  42. Hamilton, A. Hype, hyperscanning and embodied social neuroscience. PsyArXiv. , (2020).
  43. Zhang, X., Noah, J. A., Dravida, S., Hirsch, J. Optimization of wavelet coherence analysis as a measure of neural synchrony during hyperscanning using functional near-infrared spectroscopy. Neurophotonics. 7 (1), 015010 (2020).
  44. Ikeda, S., et al. Steady beat sound facilitates both coordinated group walking and inter-subject neural synchrony. Frontiers in Human Neuroscience. 11, 147 (2017).
  45. Osaka, N., et al. How two brains make one synchronized mind in the inferior frontal cortex: fNIRS-based hyperscanning during cooperative singing. Frontiers in Psychology. 6, 1811 (2015).
  46. Abrams, D. A., et al. Inter-subject synchronization of brain responses during natural music listening. European Journal of Neuroscience. 37 (9), 1458-1469 (2013).
  47. Hou, Y., Song, B., Hu, Y., Pan, Y., Hu, Y. The averaged inter-brain coherence between the audience and a violinist predicts the popularity of violin performance. NeuroImage. 211, 116655 (2020).
  48. Baker, J. M., et al. Sex differences in neural and behavioral signatures of cooperation revealed by fNIRS hyperscanning. Scientific Reports. 6, 26492 (2016).
  49. Kruppa, J. A., et al. Brain and motor synchrony in children and adolescents with ASD-a fNIRS hyperscanning study. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 16 (1-2), 103-116 (2021).
  50. Liu, T., Duan, L., Dai, R., Pelowski, M., Zhu, C. Team-work, Team-brain: Exploring synchrony and team interdependence in a nine-person drumming task via multiparticipant hyperscanning and inter-brain network topology with fNIRS. NeuroImage. 237, 118147 (2021).
  51. Dai, B., et al. Neural mechanisms for selectively tuning in to the target speaker in a naturalistic noisy situation. Nature Communications. 9 (1), 2405 (2018).
  52. Li, R., Mayseless, N., Balters, S., Reiss, A. L. Dynamic inter-brain synchrony in real-life inter-personal cooperation: A functional near-infrared spectroscopy hyperscanning study. NeuroImage. 238, 118263 (2021).
  53. Boas, D. A., Dale, A. M., Franceschini, M. A. Diffuse optical imaging of brain activation: approaches to optimizing image sensitivity, resolution, and accuracy. NeuroImage. 23, 275-288 (2004).
  54. Ferrari, M., Quaresima, V. A brief review on the history of human functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) development and fields of application. NeuroImage. 63 (2), 921-935 (2012).
  55. Mu, Y., Guo, C., Han, S. Oxytocin enhances inter-brain synchrony during social coordination in male adults. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 11 (12), 1882-1893 (2016).
  56. Chen, J., et al. Shared memories reveal shared structure in neural activity across individuals. Nature Neuroscience. 20 (1), 115-125 (2017).
  57. Regev, M., et al. Propagation of Information Along the Cortical Hierarchy as a Function of Attention While Reading and Listening to Stories. Cerebral Cortex. 29 (10), 4017-4034 (2019).
check_url/62801?article_type=t

Play Video

Cite This Article
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).

View Video