JoVE Journal > Neuroscience
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Automatic Translation
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Neuroscience

fNIRS 하이퍼스캐닝 연구에서 뇌 간 동기화를 계산하고 검증하는 방법

Published: September 08, 2021
doi:
10.3791/62801
, , , , , ,
1Institute of Brain and Education Innovation, School of Psychology and Cognitive Science,East China Normal University, 2Department of Musicology,Harbin Conservatory of Music, 3Department of Clinical Neuroscience,Karolinska Institutet, 4School of Psychology,Shenzhen University

Summary

개인의 결합 된 두뇌 사이의 역학은 점점 더 뇌 간 동기화에 의해 표현되었습니다 (IBS) 그들은 서로 조정 할 때, 주로 fNIRS와 뇌의 동시 기록 신호를 사용하여 (즉, 하이퍼 스캐닝) fNIRS와. fNIRS 하이퍼스캐닝 연구에서 IBS는 매우 직관적인 방식으로 진동을 볼 수 있는 시간 주파 공간으로 타임시리즈를 확장하는 장점이 있기 때문에 웨이블릿 변환 일관성(WTC) 방법을 통해 일반적으로 평가되었습니다. 관찰된 IBS는 시험, 파트너 및 조건의 순열 기반 무작위 페어링을 통해 더 검증될 수 있습니다. 여기서, fNIRS 기술을 통해 뇌 신호를 얻고, WTC 방법을 통해 IBS를 계산하고, 하이퍼스캐닝 연구에서 순열하여 IBS를 검증하는 방법을 설명하는 프로토콜이 제시된다. 또한 fNIRS 신호 선택, 데이터 전처리 방법 및 계산 옵션 매개 변수를 포함하여 위의 방법을 사용할 때 중요한 문제를 논의합니다. 요약하면 WTC 방법과 순열을 사용하는 것은 fNIRS 하이퍼스캐닝 연구에서 IBS를 분석하기 위한 잠재적으로 표준 파이프라인으로, IBS의 재현성과 신뢰성모두에 기여합니다.

Abstract

개인의 결합 된 두뇌 사이의 역학은 점점 더 뇌 간 동기화에 의해 표현되었습니다 (IBS) 그들은 서로 조정 할 때, 주로 fNIRS와 뇌의 동시 기록 신호를 사용하여 (즉, 하이퍼 스캐닝) fNIRS와. fNIRS 하이퍼스캐닝 연구에서 IBS는 매우 직관적인 방식으로 진동을 볼 수 있는 시간 주파 공간으로 타임시리즈를 확장하는 장점이 있기 때문에 웨이블릿 변환 일관성(WTC) 방법을 통해 일반적으로 평가되었습니다. 관찰된 IBS는 시험, 파트너 및 조건의 순열 기반 무작위 페어링을 통해 더 검증될 수 있습니다. 여기서, fNIRS 기술을 통해 뇌 신호를 얻고, WTC 방법을 통해 IBS를 계산하고, 하이퍼스캐닝 연구에서 순열하여 IBS를 검증하는 방법을 설명하는 프로토콜이 제시된다. 또한 fNIRS 신호 선택, 데이터 전처리 방법 및 계산 옵션 매개 변수를 포함하여 위의 방법을 사용할 때 중요한 문제를 논의합니다. 요약하면 WTC 방법과 순열을 사용하는 것은 fNIRS 하이퍼스캐닝 연구에서 IBS를 분석하기 위한 잠재적으로 표준 파이프라인으로, IBS의 재현성과 신뢰성모두에 기여합니다.

Introduction

사람들이 다른 사람들과 조율 할 때, 그들의 두뇌와 몸은 지속적인 상호 적응을 통해 결합 된 단위가된다. 뇌 간의 결합은 동시에 두 개 이상의 개인의 뇌 신호1을기록하는 하이퍼 스캐닝 접근법을 통해 뇌 간 동기화 (IBS)로 표현 될 수 있습니다. 실제로, fNIRS/EEG 하이퍼스캐닝 연구의 성장 몸은 손가락 두드리는2,그룹 워킹3,드럼4연주, 기타 연주5,노래 / 허밍6을포함하여 다양한 협력 컨텍스트에서 IBS를 발견했다. fNIRS는 사회적 상호 작용 동안 IBS의 연구에 널리 사용된다, 그것은 덜 상대적으로 자연 설정에서 머리 / 몸 의 움직임을 제한으로 (fMRI / EEG에 비해)7.

이 문서에서는 fNIRS 하이퍼스캐닝 연구에서 웨이블릿 변환 일관성(WTC) 방법을 통해 IBS를 계산하기 위한 프로토콜을 제시합니다. WTC는 시간 주파수 평면에서 두 이동 신호 간의 교차 상관관계를 평가하는 방법이므로, 따라서 시간 도메인8에만있는 기존의 상관 관계 분석(예: Pearson 상관 관계 및 상호 상관관계)보다 더 많은 정보를 제공할 수 있다. 또한 혈역학 신호는 웨이블릿 구성 요소로 변환되어 저주파 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있습니다. WTC는 시간이 많이 걸리지만, IBS를 액션 모방9,협동 행동10,구두 통신11,의사 결정12및 대화형 학습13에서IBS를 계산하는 가장 일반적으로 사용되는 방법이다.

이 기사는 또한 시험, 조건 및 참가자의 순열 기반 무작위 파잉으로 IBS를 검증하는 방법을 제시합니다. 하이퍼스캐닝 연구의 IBS는 항상 개인 간의 온라인 사회적 상호 작용을 추적하도록 제안되며, 자극 유사성, 운동 유사성 또는 조건 유사성14와같은 다른 설명에 의해 해석될 수도 있다. 무작위화 테스트라고도 하는 순열 테스트는 관찰된데이터(15)를리샘플링하여 위에서 언급한 null 가설을 테스트하기 위해 활용할 수 있다. 순열을 이용하여, 확인된 IBS가 다이드 내IBS의 변조에서파트너(16)의그룹 간까지 대화형 동작에 특정되는지 여부를 조사하는 것이 유용하다.

여기에 설명된 프로토콜은 fNIRS 기술을 통해 뇌 신호를 얻고, WTC 방법을 통해 IBS를 계산하고, 하이퍼스캐닝 연구에서 순열 테스트를 통해 IBS를 검증하는 방법을 자세히 설명합니다. 이 연구는 특권 IBS가 사회 조정 중에 음악 미터에 의해 유도되는지 여부를 조사하는 것을 목표로합니다. 뇌 신호는 전두엽 피질에 기록되었다, 이전 발견에서 IBS의 위치에 따라1. 실험 작업은 원래 Konvalinka와 그녀의 대학에 의해 개발 되었다17,참가자는 미터 또는 비 미터 자극을 듣고 후 파트너 또는 자신에서 청각 피드백으로 그들의 손가락을 탭 하도록 요청 했다.

Protocol

여기에 제시 된 프로토콜은 동중국 사범 대학의 인간 연구 보호에 대한 대학위원회에 의해 승인되었다. 1. 실험 준비 참가자 캠퍼스 광고로 금전적 보상을 받는 학부 생 및 대학원생 그룹을 모집합니다. 참가자가 오른손잡이이고 정상 또는 수정된 정상 시력 및 청각을 갖도록 하십시오. 음악을 연구하지 않았거나 3년 미만 동안 음악을 공부하지 않았는지 …

Representative Results

결과는 미터 조정 조건에서 채널 5에 IBS가 있었다는 것을 보여주었습니다, 반면 어떤 IBS는 그밖 조건 (즉, 미터 독립성, 비 미터 조정, 비 미터 독립성; 그림 2A). 채널 5에서, 미터 조정 조건내의 IBS는 비미터 조정 및 미터 독립조건(도 2B)에서일관성 값보다 현저히 높았다. 채널 5는 대략 왼쪽 등쪽 전두엽 피질(DLPFC;; 브로드만 지역 9). 더욱이, 순열 분석은 …

Discussion

이 프로토콜은 fNIRS 하이퍼스캐닝 접근 방식을 사용하여 두 참가자의 뇌 신호를 동시에 수집하기 위해 IBS를 계산하고 검증하는 단계별 절차를 제공합니다. fNIRS 데이터 전처리, IBS 계산, 통계 및 IBS 유효성 검사와 관련된 몇 가지 중요한 문제는 다음과 같습니다.

데이터 전처리
가능한 노이즈(예: 모션 아티팩트, 전신 구성 요소)에서 실제 신호를 추출하기 위해 ?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 연구는 중국의 국립 자연 과학 재단 (31872783, 31800951)에 의해 지원되었다.

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
DOWNLOAD MATERIALS LIST

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).

Tags

FNIRS HyperscanningInter-brain SynchronizationWavelet Transform CoherenceNPCA FilterHMR Motion CorrectionCBSIPermutation T-testFalse Discovery Rate
check_url/62801?article_type=t

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
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).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image