यह प्रोटोकॉल सामाजिक संपर्क के दौरान सूचना प्रवाह की दिशा और अस्थायी पैटर्न का अनुमान लगाने के लिए पारस्परिक तंत्रिका सिंक्रनाइज़ेशन (आईएनएस) के समय-लेग्ड पैटर्न की गणना करने के लिए आंशिक तरंगिका ट्रांसफॉर्म सुसंगतता (पीडब्ल्यूटीसी) का वर्णन करता है। आईएनएस पर सिग्नल ऑटोकोरिलेशन के उलझनों को दूर करने में पीडब्ल्यूटीसी की प्रभावशीलता को दो प्रयोगों द्वारा साबित किया गया था।
सामाजिक संपर्क मानव के लिए महत्वपूर्ण है। जबकि हाइपरस्कैनिंग दृष्टिकोण का उपयोग सामाजिक इंटरैक्शन के दौरान पारस्परिक तंत्रिका सिंक्रनाइज़ेशन (आईएनएस) का अध्ययन करने के लिए बड़े पैमाने पर किया गया है, कार्यात्मक निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (एफएनआईआरएस) अपने अपेक्षाकृत उच्च स्थानिक संकल्प, ध्वनि शारीरिक स्थानीयकरण, और गति कलाकृतियों की असाधारण रूप से उच्च सहिष्णुता के कारण प्राकृतिक सामाजिक इंटरैक्शन को हाइपरस्कैनिंग के लिए सबसे लोकप्रिय तकनीकों में से एक है। पिछले fNIRS-आधारित hyperscanning अध्ययन आमतौर पर तरंगिका रूपांतरण सुसंगतता (WTC) का उपयोग करके एक समय-lagged आईएनएस की गणना करने के लिए व्यक्तियों के बीच सूचना प्रवाह की दिशा और अस्थायी पैटर्न का वर्णन करने के लिए. हालांकि, इस विधि के परिणाम प्रत्येक व्यक्ति के fNIRS संकेत के autocorrelation प्रभाव से चकित हो सकते हैं। इस मुद्दे को संबोधित करने के लिए, आंशिक तरंगिका रूपांतरण सुसंगतता (पीडब्ल्यूटीसी) नामक एक विधि पेश की गई थी, जिसका उद्देश्य ऑटोकोरिलेशन प्रभाव को हटाने और एफएनआईआरएस सिग्नल के उच्च अस्थायी-स्पेक्ट्रम संकल्प को बनाए रखना था। इस अध्ययन में, आईएनएस पर ऑटोकोरिलेशन के प्रभाव को हटाने में पीडब्ल्यूटीसी की प्रभावशीलता को दिखाने के लिए पहले एक सिमुलेशन प्रयोग किया गया था। फिर, एक सामाजिक संपर्क प्रयोग से fNIRS डेटासेट के आधार पर pWTC के संचालन पर चरण-दर-चरण मार्गदर्शन की पेशकश की गई थी। इसके अतिरिक्त, pWTC विधि और पारंपरिक WTC विधि और pWTC विधि और Granger कारण (GC) विधि के बीच एक तुलना तैयार की गई थी। परिणामों से पता चला है कि पीडब्ल्यूटीसी का उपयोग विभिन्न प्रयोगात्मक स्थितियों और प्राकृतिक सामाजिक बातचीत के दौरान व्यक्तियों के बीच आईएनएस के दिशात्मक और अस्थायी पैटर्न के बीच आईएनएस अंतर को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा, यह पारंपरिक डब्ल्यूटीसी की तुलना में बेहतर अस्थायी और आवृत्ति संकल्प और जीसी विधि की तुलना में बेहतर लचीलापन प्रदान करता है। इस प्रकार, पीडब्ल्यूटीसी प्राकृतिक सामाजिक बातचीत के दौरान व्यक्तियों के बीच सूचना प्रवाह की दिशा और अस्थायी पैटर्न का अनुमान लगाने के लिए एक मजबूत उम्मीदवार है।
सामाजिक संपर्क मनुष्यों के लिए महत्वपूर्ण महत्व का है 1,2. सामाजिक संपर्क के दोहरे मस्तिष्क न्यूरोकॉग्निटिव तंत्र को समझने के लिए, हाइपरस्कैनिंग दृष्टिकोण का हाल ही में बड़े पैमाने पर उपयोग किया गया है, यह दिखाते हुए कि पारस्परिक तंत्रिका सिंक्रनाइज़ेशन (आईएनएस) के पैटर्न सामाजिक बातचीत प्रक्रिया को अच्छी तरह से चिह्नित कर सकते हैं 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 ,13,14. हाल के अध्ययनों में, एक दिलचस्प खोज यह है कि एक डायाड में व्यक्तियों की भूमिका अंतर आईएनएस के समय-अंतराल वाले पैटर्न को जन्म दे सकती है, यानी, आईएनएस तब होता है जब एक व्यक्ति की मस्तिष्क गतिविधि सेकंड से दूसरे व्यक्ति के पीछे रहती है, जैसे कि श्रोताओं से वक्ताओंतक 5,9, नेताओं से अनुयायियों तक4, शिक्षकों से छात्रों तक8, माताओं से बच्चों तक13,15, और एक रोमांटिक जोड़े में महिलाओं से पुरुषों तक। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि समय-अंतराल वाले आईएनएस के अंतराल और सामाजिक संपर्क व्यवहारों के बीच एक अच्छा पत्राचार है, जैसे कि शिक्षकों से पूछताछ और छात्रों के बीच8 का जवाब देने वाले छात्रों के बीच या माताओं के पेरेंटिंग व्यवहार और बच्चों के अनुपालन व्यवहारके बीच। इस प्रकार, समय-अंतराल वाला आईएनएस एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में एक दिशात्मक जानकारी प्रवाह को प्रतिबिंबित कर सकता है, जैसा कि पारस्परिक मौखिक संचार 16 के लिए हाल ही में पदानुक्रमित मॉडल में प्रस्तावितकिया गया है।
इससे पहले, समय-अंतराल वाले आईएनएस की गणना मुख्य रूप से कार्यात्मक निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (एफएनआईआरएस) सिग्नल पर की गई थी क्योंकि इसके अपेक्षाकृत उच्च स्थानिक संकल्प, ध्वनि शारीरिक स्थानीयकरण, और प्राकृतिक सामाजिक इंटरैक्शन का अध्ययन करते समय गति कलाकृतियों की असाधारण रूप से उच्च सहिष्णुता17 थी। इसके अलावा, सामाजिक संपर्क के दौरान तंत्रिका समय अंतराल और व्यवहारिक समय अंतराल के बीच पत्राचार को ठीक से चिह्नित करने के लिए, प्रत्येक समय अंतराल के लिए आईएनएस शक्ति प्राप्त करना आवश्यक है (उदाहरण के लिए, बिना किसी समय अंतराल से 10 सेकंड के समय अंतराल तक)। इस उद्देश्य के लिए, पहले, तरंगिका रूपांतरण सुसंगतता (डब्ल्यूटीसी) प्रक्रिया को बड़े पैमाने पर एक व्यक्ति के मस्तिष्क संकेत को स्थानांतरित करने के बाद लागू किया गया था आगे या पीछे किसी अन्य व्यक्तिके सापेक्ष 5,6,18। एफएनआईआरएस संकेतों के लिए इस पारंपरिक डब्ल्यूटीसी प्रक्रिया का उपयोग करते समय, एक संभावित चुनौती है क्योंकि मनाया गया समय-अंतराल वाला आईएनएस एक व्यक्ति 19,20,21 के लिए एफएनआईआरएस सिग्नल के ऑटोकोरिलेशन प्रभाव से चकित हो सकता है। उदाहरण के लिए, एक युग्मक सामाजिक संपर्क प्रक्रिया के दौरान, समय बिंदु t पर प्रतिभागी A के संकेत को एक ही समय बिंदु पर प्रतिभागी B के साथ सिंक्रनाइज़ किया जा सकता है। इस बीच, समय बिंदु t पर प्रतिभागी A के संकेत को बाद के समय बिंदु t + 1 पर प्रतिभागी A के साथ सिंक्रनाइज़ किया जा सकता है क्योंकि autocorrelation प्रभाव। इसलिए, समय बिंदु t पर प्रतिभागी A के संकेत और समय बिंदु t+1 पर प्रतिभागी B के संकेत के बीच एक नकली समय-लेग्ड INS हो सकता है।
मिहानोविच और उनके सहयोगियों22 ने पहली बार आंशिक तरंगिका रूपांतरण सुसंगतता (पीडब्ल्यूटीसी) नामक एक विधि पेश की, और फिर इसे समुद्री विज्ञान23,24 में लागू किया। इस विधि का मूल उद्देश्य दो संकेतों की सुसंगतता का अनुमान लगाते समय बहिर्जात उलझन शोर को नियंत्रित करना था। यहाँ, fNIRS हाइपरस्कैनिंग डेटा में autocorrelation समस्या को संबोधित करने के लिए, pWTC विधि fNIRS संकेत पर समय-lagged INS की गणना करने के लिए विस्तारित किया गया था। ठीक है, प्रतिभागी ए से प्रतिभागी बी तक एक समय-लैग्ड आईएनएस (और एक दिशात्मक जानकारी प्रवाह) की गणना नीचे दिए गए समीकरण (समीकरण 1) 23 का उपयोग करके की जा सकती है।
यहां, यह माना जाता है कि प्रतिभागियों ए और बी से क्रमशः दो संकेत, ए और बी हैं। सिग्नल बी की घटना हमेशा एन के समय अंतराल के साथ सिग्नल ए से पहले होती है, जहां डब्ल्यूटीसी (एटी, बीटी + एन) पारंपरिक समय-लैग्ड डब्ल्यूटीसी है। WTC (At, At+n) प्रतिभागी A में स्वत: सहसंबंधित WTC है। WTC (At, Bt) प्रतिभागी A और B के बीच समय बिंदु t पर समय-संरेखित WTC है। * जटिल संयुग्मित ऑपरेटर (चित्रा 1A) है।
चित्रा 1: pWTC का अवलोकन. (ए) पीडब्ल्यूटीसी का तर्क। एक डायड के भीतर दो संकेत ए और बी हैं। A की घटना हमेशा एक अंतराल n के साथ B के बाद होती है। एक ग्रे बॉक्स एक निश्चित समय बिंदु t या t + n पर एक तरंगिका खिड़की है। पीडब्ल्यूटीसी समीकरण (आकृति में दर्शाए गए) के आधार पर, तीन डब्ल्यूटीसी की गणना करने की आवश्यकता है: एटी + एन और बी टी के समय-लैग्ड डब्ल्यूटीसी; एटी और ए टी + एन के प्रतिभागी ए में ऑटोकॉर्बेटेड डब्ल्यूटीसी; और समय-संरेखित WTC पर timepoint t, At और Bt. (B) ऑप्टोड प्रोब सेट का लेआउट. CH11 को T3 पर रखा गया था, और CH25 को अंतर्राष्ट्रीय 10-20 सिस्टम27,28 के बाद T4 पर रखा गया था। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
इस प्रोटोकॉल ने पहली बार यह प्रदर्शित करने के लिए एक सिमुलेशन प्रयोग पेश किया कि पीडब्ल्यूटीसी ऑटोकोरिलेशन चुनौती को कितनी अच्छी तरह से हल करता है। फिर, इसने समझाया कि प्राकृतिक सामाजिक बातचीत के अनुभवजन्य प्रयोग के आधार पर चरण-दर-चरण तरीके से पीडब्ल्यूटीसी का संचालन कैसे किया जाए। यहां, विधि को पेश करने के लिए एक संचार संदर्भ का उपयोग किया गया था। ऐसा इसलिए है क्योंकि, पहले, समय-अंतराल वाले आईएनएस की गणना आमतौर पर एक प्राकृतिक संचार संदर्भ 3,4,6,8,13,15,18 में की जाती थी। इसके अतिरिक्त, pWTC और पारंपरिक WTC और Granger कारण (GC) परीक्षण के साथ सत्यापन के बीच एक तुलना भी आयोजित की गई थी।
हाइपरस्कैनिंग अध्ययनों में, आमतौर पर व्यक्तियों के बीच सूचना प्रवाह के दिशात्मक और अस्थायी पैटर्न का वर्णन करना आवश्यक है। अधिकांश पिछले fNIRS हाइपरस्कैनिंग अध्ययनों ने पारंपरिक WTC25 का उपयोग स?…
The authors have nothing to disclose.
इस काम को चीन के राष्ट्रीय प्राकृतिक विज्ञान फाउंडेशन (61977008) और दस हजार प्रतिभा कार्यक्रम के युवा शीर्ष पायदान प्रतिभाओं द्वारा समर्थित किया गया था।
fNIRS topography system | Shimadzu Corporation | Shimadzu LABNIRS systen | LABNIRS system contains 40 emitters and 40 detectors for fNIRS signals measurement. In this protocol we used these emitters and detectors created two customized 26-channels probe sets and attached to two caps accroding to 10-20 system. Further, LABNIRS system also contains built-in GUI softwares for data quality check, data convert and data export. |
MATLAB | The MathWorks, Inc. | MATLAB 2019a | In this protocol, several toolboxs and functions bulit in MATLAB were used: SPM12 toolbox was used to normalize the valided MRI data through its GUI. NIRS_SPM toolbox was used to project the MNI coordinates of the probes to the AAL template through its GUI. Homer3 toolbox was used to remove motion artifacts through its function hmrMotionCorrectWavelet with default parameters. Wavelet toolbox was used to compute WTC and pWTC through its function wcoherence. |
MRI scanner | Siemens Healthineers | TRIO 3-Tesla scanner | In this protocol, the MRI scanner was used to obtain MNI coordinates of each channel and optpde. Scan parameters are described in main text. |
customized caps | In this protocol, we first marked two nylon caps with 10-20 system. Then, we made two 26-channels customized optode probes sets. Finally, we attached probes sets to caps aligned with landmarks. |