Cómo calcular y validar la sincronización intercerebral en un estudio de hiperescaneo fNIRS

Summary

La dinámica entre los cerebros acoplados de los individuos ha sido representada cada vez más por la sincronización intercerebral (SII) cuando se coordinan entre sí, principalmente utilizando señales de registro simultáneo de cerebros (es decir, hiperescaneo) con fNIRS. En los estudios de hiperescaneo de fNIRS, el SII se ha evaluado comúnmente a través del método de coherencia de transformada de wavelet (WTC) debido a su ventaja en la expansión de series de tiempo en el espacio de frecuencia de tiempo donde las oscilaciones se pueden ver de una manera altamente intuitiva. El SII observado se puede validar aún más a través del emparejamiento aleatorio basado en permutación del ensayo, la pareja y la condición. Aquí, se presenta un protocolo para describir cómo obtener señales cerebrales a través de la tecnología fNIRS, calcular el SII a través del método WTC y validar el SII por permutación en un estudio de hiperescaneo. Además, discutimos los problemas críticos al usar los métodos anteriores, incluida la elección de señales fNIRS, métodos de preprocesamiento de datos y parámetros opcionales de cálculos. En resumen, el uso del método WTC y la permutación es una tubería potencialmente estándar para analizar el SII en estudios de hiperescaneo fNIRS, lo que contribuye tanto a la reproducibilidad como a la confiabilidad del SII.

Abstract

La dinámica entre los cerebros acoplados de los individuos ha sido representada cada vez más por la sincronización intercerebral (SII) cuando se coordinan entre sí, principalmente utilizando señales de registro simultáneo de cerebros (es decir, hiperescaneo) con fNIRS. En los estudios de hiperescaneo de fNIRS, el SII se ha evaluado comúnmente a través del método de coherencia de transformada de wavelet (WTC) debido a su ventaja en la expansión de series de tiempo en el espacio de frecuencia de tiempo donde las oscilaciones se pueden ver de una manera altamente intuitiva. El SII observado se puede validar aún más a través del emparejamiento aleatorio basado en permutación del ensayo, la pareja y la condición. Aquí, se presenta un protocolo para describir cómo obtener señales cerebrales a través de la tecnología fNIRS, calcular el SII a través del método WTC y validar el SII por permutación en un estudio de hiperescaneo. Además, discutimos los problemas críticos al usar los métodos anteriores, incluida la elección de señales fNIRS, métodos de preprocesamiento de datos y parámetros opcionales de cálculos. En resumen, el uso del método WTC y la permutación es una tubería potencialmente estándar para analizar el SII en estudios de hiperescaneo fNIRS, lo que contribuye tanto a la reproducibilidad como a la confiabilidad del SII.

Introduction

Cuando las personas se coordinan con los demás, sus cerebros y cuerpos se convierten en una unidad acoplada a través de la adaptación mutua continua. El acoplamiento entre cerebros puede ser representado por la sincronización intercerebral (SII) a través del enfoque de hiperescaneo, que registra simultáneamente las señales cerebrales de dos o más individuos¹. De hecho, un creciente cuerpo de estudios de hiperescaneo fNIRS / EEG ha encontrado SII en varios contextos de colaboración, incluyendo tocar con los dedos^2,caminar en grupo^3,tocar la batería^4,tocar la guitarra⁵y cantar / tararear^6. fNIRS es ampliamente utilizado para la investigación del SII durante la interacción social, ya que restringe menos los movimientos de la cabeza / cuerpo en entornos relativamente naturales (en comparación con fMRI / EEG)⁷.

El artículo presenta un protocolo para calcular el SII a través del método de coherencia de la transformada de wavelet (WTC) en un estudio de hiperescaneo fNIRS. WTC es un método para evaluar la correlación cruzada entre dos señales de movimiento en el plano tiempo-frecuencia y, por lo tanto, puede proporcionar más información que el análisis de correlación tradicional (por ejemplo, correlación de Pearson y correlación cruzada), que es solo en el dominio del tiempo⁸. Además, las señales hemodinámicas se transforman en componentes de wavelet, que pueden eliminar eficazmente el ruido de baja frecuencia. Aunque wtC consume mucho tiempo, ha sido el método más utilizado para calcular el SII en la imitación de acción^9,el comportamiento cooperativo^10,la comunicación verbal^11,la toma de decisiones¹²y el aprendizaje interactivo^13.

El artículo también presenta cómo validar el SII con el análisis aleatorio basado en la permutación de ensayos, afecciones y participantes. El SII en estudios de hiperescaneo siempre se propone para rastrear la interacción social en línea entre individuos, mientras que también puede interpretarse por otras explicaciones, como la similitud de estímulo, similitud de movimiento o similitud de condición¹⁴. La prueba de permutación, también llamada prueba de aleatorización, se puede aprovechar para probar las hipótesis nulas mencionadas anteriormente mediante el remuestreo de los datos observados¹⁵. Mediante el uso de la permutación, es útil investigar si el SII identificado es específico del comportamiento interactivo, que va desde la modulación del SII dentro de las díadas hasta entre grupos de socios¹⁶.

El protocolo descrito aquí detalla cómo obtener señales cerebrales a través de la tecnología fNIRS, calcular el SII a través del método WTC y validar el SII mediante pruebas de permutación en un estudio de hiperescaneo. Este estudio tiene como objetivo examinar si el SII privilegiado es provocado por los medidores de música durante la coordinación social. Las señales cerebrales se registraron en la corteza frontal, basándose en la ubicación del SII en un hallazgo previo¹. La tarea experimental fue desarrollada originalmente por Konvalinka y sus universidades^17,en la que se pidió a los participantes que tocaran sus dedos con la retroalimentación auditiva de la pareja o de ellos mismos después de escuchar los estímulos del medidor o no medidor.

Protocol

El protocolo presentado aquí fue aprobado por el Comité Universitario de Protección de la Investigación Humana de la Universidad Normal del Este de China. 1. Preparación para el experimento Participantes Reclutar a un grupo de estudiantes de pregrado y posgrado con compensación monetaria por parte de la publicidad del campus. Asegúrese de que los participantes sean diestros y tengan una visión y audición normales o corregidas a normales. Asegúrese de que …

Representative Results

Los resultados mostraron que había SII en el canal 5 en la condición de coordinación del medidor, mientras que no existía SII en otras condiciones (es decir, independencia del medidor, coordinación sin medidor, independencia sin medidor; Figura 2A). En el canal 5, el SII en la condición de coordinación del medidor fue significativamente mayor que los valores de coherencia en la condición de coordinación no métrica e independencia del medidor(Figura 2B).</strong…

Discussion

Este protocolo proporciona un procedimiento paso a paso para calcular y validar el SII, utilizando el enfoque de hiperescaneo fNIRS para recopilar simultáneamente las señales cerebrales de dos participantes. A continuación se analizan algunas cuestiones críticas relacionadas con el preprocesamiento de datos de fNIRS, el cálculo de IBS, las estadísticas y la validación de IBS.

Preprocesamiento de datos
Es necesario preprocesar los datos fNIRS en estudios de hiperescan…

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