Neuer Rahmen für das Verständnis der hirnübergreifenden Kohärenz in funktionellen Hyperscanning-Studien der Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS)

Summary

Die Wavelet-Transformationskohärenz (WTC) ist eine gängige Methode zur Bewertung der Kopplung zwischen Signalen, die in Hyperscanning-Studien der funktionellen Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) verwendet wird. In dieser Arbeit wird ein Werkzeugkasten zur Beurteilung der Richtungsabhängigkeit der Signalwechselwirkung vorgestellt.

Abstract

Trotz der wachsenden Zahl von funktionellen Hyperscanning-Studien mit Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) scheint die Bewertung der Kopplung zwischen zwei neuronalen Signalen mittels Wavelet-Transformationskohärenz (WTC) die Richtungsabhängigkeit der Wechselwirkung zu ignorieren. Dem Feld fehlt derzeit ein Rahmen, der es den Forschern ermöglicht, zu bestimmen, ob ein hoher Kohärenzwert, der mit einer WTC-Funktion erhalten wurde, eine phasengleiche Synchronisation (d. h. eine neuronale Aktivierung wird in beiden Mitgliedern der Dyade gleichzeitig beobachtet), eine verzögerte Synchronisation (d. h. eine neuronale Aktivierung wird in einem Mitglied der Dyade vor dem anderen Mitglied beobachtet) widerspiegelt. oder Anti-Phasen-Synchronisation (d.h. die neuronale Aktivierung ist in einem Mitglied der Dyade erhöht und in dem anderen vermindert). Um diesem Bedarf gerecht zu werden, wird in dieser Arbeit ein komplementärer und sensitiverer Ansatz zur Analyse der Phasenkohärenz zweier neuronaler Signale vorgeschlagen. Die Toolbox ermöglicht es den Forschern, die Richtungsabhängigkeit der Kopplung abzuschätzen, indem sie die Phasenwinkelwerte, die mit herkömmlicher WTC ermittelt wurden, in phasengleiche Synchronisation, verzögerte Synchronisation und Antiphasensynchronisation klassifizieren. Die Toolbox ermöglicht es den Forschern auch, zu beurteilen, wie sich die Dynamik der Interaktionen während der Aufgabe entwickelt und verändert. Die Verwendung dieses neuartigen WTC-Ansatzes und der Toolbox wird unser Verständnis komplexer sozialer Interaktionen durch ihre Verwendung in fNIRS-Hyperscanning-Studien verbessern.

Introduction

In den letzten Jahren hat sich die Art der Studien, die durchgeführt werden, um die neuronalen Grundlagen des Sozialverhaltens zu verstehen, verschoben ^1,2. Traditionell haben sich Studien in den sozialen Neurowissenschaften auf die neuronale Aktivierung in einem isolierten Gehirn während einer sozial relevanten Aufgabe konzentriert. Fortschritte in der Neuroimaging-Technologie ermöglichen es nun jedoch, die neuronale Aktivierung im Gehirn eines oder mehrerer Personen während sozialer Interaktion zu untersuchen, wie sie im “realen” Leben stattfindet³. Im “realen” Leben können sich Individuen frei bewegen, und die Muster der Gehirnaktivierung ändern sich wahrscheinlich, wenn Informationen ausgetauscht werden und die Sozialpartner Feedback voneinander erhalten⁴.

Hyperscanning ist eine Methode, die diesen bidirektionalen Informationsaustausch bewertet, indem die Gehirnaktivität von zwei oder mehr Personen gleichzeitig gemessen^{wird 5}. Eine neue Forschungsgruppe hat die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) eingesetzt, eine nicht-invasive Neuroimaging-Technik, die im Vergleich zu anderen bildgebenden Verfahren weniger anfällig für Bewegungsartefakte ist⁶. Hyperscanning über fNIRS ermöglicht die Beurteilung der Interhirnsynchronisation (IBS) in realen Umgebungen, während sich die interaktiven Partner frei und natürlich bewegen. Dies ist besonders relevant für die Arbeit mit Säuglingen und Kleinkindern, die in der Regel sehr aktiv sind. Es wurde berichtet, dass das Reizdarmsyndrom das gegenseitige Verständnis zwischen interaktiven Partnern widerspiegelt, das als Grundlage für effektive soziale Interaktion und Kommunikation dient und gemeinsame Intentionalität vermittelt ^1,7,8.

Es werden mehrere Methoden verwendet, um das Reizdarmsyndrom zweier Gehirne zu bewerten. Zu diesen Methoden gehören Zeitreihenkorrelationen, wie z.B. die Kreuzkorrelation und der Pearson-Korrelationskoeffizient ^9,10 (siehe eine Übersichtsarbeit von Scholkmann et ^al.10). Andere Methoden beinhalten die Bewertung der Stärke der Kopplung im Frequenzbereich. Zu diesen Methoden gehören der Phasensperrwert (PLV) und die Phasenkohärenz (siehe eine Übersichtsarbeit von Czeszumski et ^al.11). Eine der gebräuchlichsten Methoden in fNIRS-Studien verwendet die Wavelet-Transformationskohärenz (WTC) – ein Maß für die Kreuzkorrelation zweier Zeitreihen in Abhängigkeit von Frequenz und Zeit¹⁰.

WTC verwendet Korrelationsanalysen, um die Kohärenz und Phasenverschiebung zwischen zwei Zeitreihen im Zeit-Frequenz-Bereich zu berechnen. FNIRS-Hyperscanning-Studien haben WTC verwendet, um das Reizdarmsyndrom in vielen Funktionsbereichen zu schätzen, einschließlich Aktionsüberwachung 12, kooperatives und kompetitives Verhalten 5,13,14,15, Nachahmung 16, Mutter-Kind-Problemlösung 17 und Lehr-Lern-Verhalten ^18,19,20,21. Typischerweise wird in Hyperscanning-Studien die gehirnübergreifende Kohärenz, wie sie von WTC gemessen wird, während einer experimentellen Aufgabe mit der hirnübergreifenden Kohärenz während einer Kontrollaufgabe verglichen. Diese Ergebnisse werden in der Regel mit einem WTC-“Hot Plot” dargestellt, der die Kohärenz zwischen den beiden Gehirnen zu jedem Zeitpunkt und jeder Häufigkeit zeigt (siehe Abbildung 1).

Wie von Czesumaski et ^al.11 vorgeschlagen, hat sich WTC zum analytischen Standardansatz für die Analyse von fNIRS-Hyperscanning entwickelt. Die WTC-Analyse ist eine flexible, “werkzeugunabhängige” Methode zur Datenvisualisierung und -interpretation²². Die Kohärenzkoeffizienten-Heatmap, die eine narrative Form der Analyse bietet, die es ermöglicht, Perioden synchronen oder asynchronen Verhaltens sowie die Intensität der Gehirnaktivität während der Erledigung einer Aufgabe leicht zu identifizieren, ist der Hauptvorteil von WTC und macht es zu einem starken Werkzeug für die angewandte Forschung²². WTC hat einen Vorteil gegenüber Korrelationstechniken. Korrelationen sind empfindlich gegenüber der Form der hämodynamischen Reaktionsfunktion (HRF), von der angenommen wird, dass sie sich zwischen Individuen (insbesondere in Bezug auf das Alter) und zwischen verschiedenen Gehirnbereichen unterscheidet. Im Gegensatz dazu ist das WTC von interregionalen Veränderungen im (HRF)²³ nicht betroffen. Forscher haben den Wavelet-Ansatz verwendet, um fMRT-Zeitreihen zu untersuchen. Zhang et ^al.24 verglichen die häufig verwendeten funktionalen Konnektivitätsmetriken, einschließlich der Pearson-Korrelation, der partiellen Korrelation, der gegenseitigen Information und der Wavelet-Kohärenztransformation (WTC). Sie führten Klassifikationsexperimente mit groß angelegten funktionellen Konnektivitätsmustern durch, die aus fMRT-Daten aus dem Ruhezustand und fMRT-Daten mit natürlichem Stimulus beim Betrachten von Videos abgeleitet wurden. Ihre Ergebnisse deuteten darauf hin, dass WTC bei der Klassifizierung (Spezifität, Sensitivität und Genauigkeit) am besten abschneidet, was darauf hindeutet, dass WTC eine bevorzugte funktionelle Konnektivitätsmetrik für die Untersuchung funktioneller Gehirnnetzwerke ist, zumindest in Klassifikationsanwendungen²⁴.

Abbildung 1: Kohärenz der Wavelet-Transformation (WTC). WTC zeigt die Kohärenz und den Phasenwinkel zwischen zwei Zeitreihen als Funktion sowohl der Zeit (x-Achse) als auch der Frequenz (y-Achse). Die Kohärenzerhöhung wird durch die rote Farbe im Diagramm dargestellt, und die kleinen Pfeile im Diagramm zeigen den Phasenwinkel der beiden Zeitreihen an. Der nach rechts zeigende Pfeil stellt die phasengleiche Synchronisierung dar. Die nach unten und nach oben zeigenden Pfeile stellen eine verzögerte Synchronisierung dar. und der nach links zeigende Pfeil stellt die Anti-Phasen-Synchronisation³⁰ dar. Diese Abbildung wurde von Pan et ^al.19 übernommen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Kürzlich hat Hamilton²⁵ mehrere Einschränkungen bei der Interpretation von Cross-hirn-Kohärenzdaten in fNIRS-Hyperscanning-Studien artikuliert. Eines von Hamiltons Hauptanliegen war, dass Kohärenzmessungen (z.B. WTC) Effekte nur als symmetrisch melden (d.h. zwei Gehirne sind korreliert und zeigen das gleiche Veränderungsmuster). Viele soziale Interaktionen sind jedoch asymmetrisch (z. B. der Informationsfluss zwischen einem Sprecher und einem Zuhörer), da zwei Teilnehmer unterschiedliche Rollen spielen können, und es ist nicht klar, ob das WTC diese Informationen erfassen kann. Hier wird dieses Problem durch ein neues Framework gelöst, das eine einfache Interpretation der Cross-Wavelet-Leistung ermöglicht, indem die Cross-Wavelet-Phase zur Erkennung der Richtungsabhängigkeit verwendet wird. Dieser Rahmen ermöglicht es auch, zu untersuchen, wie sich die Dynamik von Interaktionen während einer Aufgabe entwickelt und verändert.

Während WTC- und Korrelationsmethoden die funktionelle Konnektivität bewerten, bewerten andere Methoden die effektive Konnektivität und versuchen, die kausalen Einflüsse eines neuronalen Elements auf ein anderes zu extrahieren. Die Transferentropie ist ein Maß aus der Informationstheorie, das den Transfer zwischen gemeinsam abhängigen Prozessen beschreibt²⁶. Eine weitere verwandte Methode ist die Granger-Kausalitätsanalyse (GCA), die als äquivalent zur Transferentropie²⁶ beschrieben wurde.

In der bestehenden Literatur zu fNIRS-Hyperscanning-Studien wurde die Granger-Kausalitätsanalyse (GCA) häufig verwendet, um die Kopplungsdirektionalität zwischen fNIRS-Zeitreihendaten abzuschätzen, die während einer Vielzahl verschiedener Aufgaben gewonnen wurden, wie z. B. Kooperation⁵, Unterricht¹⁹ und Nachahmung¹⁶. GCA verwendet vektorautoregressive Modelle, um die Richtungsabhängigkeit der Kopplung zwischen Zeitreihen in Gehirndaten zu bewerten. Die Kausalität von Granger basiert auf Vorhersage und Präzedenz: “Eine Variable X wird als ‘G-Ursache’ der Variablen Y bezeichnet, wenn die Vergangenheit von X die Informationen enthält, die helfen, die Zukunft von Y vorherzusagen, und zwar über Informationen, die bereits in der Vergangenheit von Y liegen”²⁷. Dementsprechend wird die G-Kausalität in zwei Richtungen analysiert: 1) von Subjekt A zu Subjekt B und 2) von Subjekt B zu Subjekt A.

Während die GCA-Analyse als ergänzende Analyse dient, die darauf abzielt, festzustellen, ob ein hoher Kohärenzwert, der mit einer WTC-Funktion erhalten wurde, eine IBS- oder verzögerte Synchronisation widerspiegelt (ein Signal führt zum anderen), ermöglicht sie nicht die Bestimmung, ob eine Antiphasensynchronisation stattgefunden hat. In traditionellen Neuroimaging-Studien, bei denen nur ein Teilnehmer gescannt wird (d. h. der “Single-Brain”-Ansatz), bedeutet ein Anti-Phasen-Muster, dass die Aktivität in einer Gehirnregion erhöht wird, während die Aktivität in der anderen Gehirnregion verringert wird²⁸. In der Hyperscanning-Literatur kann das Vorhandensein einer Anti-Phasen-Synchronisation darauf hindeuten, dass die neuronale Aktivierung bei einem Subjekt erhöht ist und gleichzeitig die neuronale Aktivierung bei dem anderen Subjekt verringert ist. Daher besteht die Notwendigkeit, ein umfassendes Modell bereitzustellen, das die Richtungsabhängigkeit erkennen kann. Genauer gesagt wird dieses Modell in der Lage sein, eine Anti-Phasen-Synchronisation (bei der die Aktivitätsrichtung eines Individuums der seines Partners entgegengesetzt ist) zusätzlich zu einer phasenweisen Synchronisation und einer verzögerten Synchronisation zu erkennen.

In einem Versuch, die Besorgnis auszuräumen, dass WTC nur symmetrische Effekte zeigt, bei denen beide Gehirne das gleiche Veränderungsmuster zeigen²⁵, wird ein neuer Ansatz zur Identifizierung der Art der Interaktion durch Untersuchung der Synchronisationsphase (d. h. phasengleich, verzögert oder anti-phasig) vorgestellt (siehe Abbildung 2). Zu diesem Zweck wurde eine Toolbox entwickelt, die die verschiedenen Arten von Wechselwirkungen mit der WTC-Methode klassifiziert. Die Arten von Wechselwirkungen werden anhand von relativen Phasendaten aus der Cross-Wavelet-Transformationsanalyse klassifiziert.

Abbildung 2: Darstellung der unterschiedlichen Phasenbeziehungen einfacher Sinuswelle. (A) Wenn die beiden Signale, Signal 1 (blaue Linie s) und Signal 2 (orangefarbene Linies), ihre jeweiligen Maximal-, Minimal- und Nullwerte zum gleichen Zeitpunkt erreichen, werden sie als phasensynchron³² bezeichnet. (B) Wenn ein Signal seinen Maximalwert erreicht und das andere Signal zum gleichen Zeitpunkt den Nullwert erreicht, wird von einer verzögerten Synchronisation gesprochen (eines führt um 90°)^32,33,34. (C) Wenn sich zwei Zeitreihen in entgegengesetzte Richtungen verschieben, d. h. ein Signal erreicht den Maximalwert und das andere den Minimalwert zum gleichen Zeitpunkt, wird dies als Anti-Phasen-Synchronisation²⁸ bezeichnet. (D-P) In allen anderen Phasenbeziehungen zwischen zwei Zeitreihen führt ein Signal das andere. In allen positiven Phasen ist Signal 2 führend gegenüber Signal 1 (z. B. Felder E, F, M und N), während Signal 1 in allen negativen Phasen vor Signal 2 steht (z. B. Felder D, G, H, O und P). Wenn der absolute Wert der Phase höher ist, wird es deutlicher, welche Zeitreihe die andere anführt (z. B. ist die Führung in Panel J ausgeprägter als in Panel I, und in Panel K ist die Führung ausgeprägter als in Panel L). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Protocol

Die Studie wurde an der Florida Atlantic University (FAU) durchgeführt und vom FAU Institutional Review Board (IRB) genehmigt. 1. Verwendung der Homer3-Software (Table of Materials) zur Vorverarbeitung der fNIRS-Hyperscanning-Daten HINWEIS: Homer3 ist eine MATLAB-Anwendung, die fNIRS-Daten analysiert, um Schätzungen und Karten der Gehirnaktivierung zu erhalten29. Homer3 kann unter folgendem Link (https://openfnirs.org/softwar…

Representative Results

In diesem Abschnitt werden die Arten von Analysen erläutert, die mit der Toolbox durchgeführt werden können (die unter https://www.ariel.ac.il/wp/sns/download/ oder https://github.com/Minisharmaa/Leader-Follower-By-Phase heruntergeladen werden kann. Für diese Analysen wurden fNIRS-Daten verwendet, die mit einer kleinen Stichprobe von Säuglings-Eltern-Dyaden gesammelt wurden. Sechs Paare von Mutter-Kind-Dyaden wurden mit einer validierten Verhaltensaufgabe, der Freispielaufgabe31, getestet, di…

Discussion

Eine der gebräuchlichsten Methoden, die in fNIRS-Studien verwendet wird, ist die Wavelet-Transformationskohärenz (WTC), die ein Maß für die Kreuzkorrelation zweier Zeitreihen in Abhängigkeit von Frequenz und Zeit^{ist 10}. WTC berechnet die Kohärenz und Phasenverschiebung zwischen zwei Zeitreihen mit Hilfe von Korrelationsanalysen (Supplementary File 1). FNIRS-Hyperscanning-Studien haben WTC verwendet, um das Reizdarmsyndrom in vielen Funktionsbereichen zu schätzen, einschlie?…

Materials

NIRScout	NIRx Medical Technologies, LLC	n.a.	8 sources, 8 detectors
MATLAB	The Mathworks, Inc.	Matlab 2022a	In this protocol, several toolboxes and buit in MATLAB functions were used: HOMER3 toolbox was used to convert Intensity to OD, to remove motion artifacts through its function hmrMotionCorrectWavelet with default parameters and to convert OD to Conc. Wavelet Toolbox was used to compute WTC.