In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

هنا ، نقدم بروتوكولا للتحقيق في الارتباطات الفيزيولوجية العصبية لأشكال التأمل المختلفة ، بما في ذلك الهتاف الديني. تدمج هذه الطريقة بشكل فريد نتائج المتجه الذاتي للرنين المغناطيسي الوظيفي لاختيار المنطقة في تحليل مصدر مخطط كهربية الدماغ (EEG) باستخدام تجميع k-means. توفر النتائج فهما متعمقا للعمليات العصبية التي ينطوي عليها الهتاف الديني المتكرر.

Abstract

يقدم هذا البروتوكول نهجا للتصوير العصبي متعدد الوسائط لاستكشاف نشاط الدماغ المحتمل المرتبط بالهتاف الدينية المتكررة ، وهو شكل واسع الانتشار من تدريب العقل في كل من الثقافات الشرقية والغربية. يسمح مخطط كهربية الدماغ عالي الكثافة (EEG) ، مع دقته الزمنية الفائقة ، بالتقاط التغيرات الديناميكية في نشاط الدماغ أثناء الهتاف الديني. من خلال طرق توطين المصدر ، يمكن أن تعزى إلى مصادر بديلة مختلفة لمنطقة الدماغ المحتملة. تم قياس عشرين من ممارسي الهتراف الديني باستخدام مخطط كهربية الدماغ. ومع ذلك ، فإن الدقة المكانية لمخطط كهربية الدماغ أقل دقة ، مقارنة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI). وبالتالي ، خضع أحد الممارسين ذوي الخبرة العالية لجلسة مسح بالرنين المغناطيسي الوظيفي لتوجيه توطين المصدر بشكل أكثر دقة. ساعدت بيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي في توجيه اختيار توطين مصدر مخطط كهربية الدماغ، مما يجعل حساب الوسائل K لتوطين مصدر مخطط كهربية الدماغ في مجموعة 20 ممارسا وسيطا أكثر دقة وموثوقية. عززت هذه الطريقة قدرة مخطط كهربية الدماغ على تحديد مناطق الدماغ المشاركة على وجه التحديد أثناء الهتاف الديني ، لا سيما الدور الأساسي للقشرة الحزامية الخلفية (PCC). PCC هي منطقة دماغية مرتبطة بالتركيز والمعالجة المرجعية الذاتية. تكشف هذه النتائج العصبية متعددة الوسائط والفيزيولوجيا العصبية أن الهتاف الديني المتكرر يمكن أن يؤدي إلى مركزية أقل وقوة أعلى لموجة دلتا مقارنة بالهتاف غير الديني وظروف حالة الراحة. يوفر الجمع بين الرنين المغناطيسي الوظيفي وتحليل مصدر مخطط كهربية الدماغ فهما أكثر تفصيلا لاستجابة الدماغ للهتاف الديني المتكرر. يساهم البروتوكول بشكل كبير في البحث عن الآليات العصبية التي تنطوي عليها الممارسات الدينية والتأملية ، والتي أصبحت أكثر بروزا في الوقت الحاضر. يمكن أن يكون لنتائج هذه الدراسة آثار كبيرة على تطوير تقنيات الارتجاع العصبي والتدخلات النفسية المستقبلية.

Introduction

غالبا ما تتم مقارنة الهتراف الديني ، وهي ممارسة شائعة جدا في الثقافات الشرقية ، بالصلاة في المجتمعات الغربية1. على الرغم من انتشاره ، إلا أن البحث العلمي حول الارتباطات العصبية للهتاف الديني لا يزال محدودا إلى حد ما. تم استخدام تقنيات الفيزيولوجيا الكهربية والتصوير العصبي المتطورة متعددة الوسائط في هذه الدراسة لسد هذه الفجوة المعرفية واستكشاف الارتباطات العصبية لترديد أميتابها بوذا ، أحد أكثر التقاليد الدينية انتشارا وواحدة من أقدم التقاليد الدينية المحفوظةبنشاط 2،3. يمكن أن تكون الهتاف الديني المتكررة بمثابة تقنية فعالة في الإرشاد البوذي للمساعدة في تهدئة عقل المرء من الأفكار والعواطف المضطربة.

نظرا للدقة المكانية العالية للتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) ، يمكن تطبيقه للتغلب على قيود دراسات مخطط كهربية الدماغ التقليدية4. من خلال الجمع بين التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي ومخطط كهربية الدماغ (EEG) تجميع المصدر عبر تحليل المكونات المستقل (ICA) ، تحدد الدراسة وتصنف المكونات المستقلة لنشاط الدماغ عبر المشاركين. تقدم هذه الطريقة استراتيجية جديدة لتحديد الإشارات من مصادر مخطط كهربية الدماغ المختلطة أو مصادر متباينة عبر المشاركين ، والتي كانت تمثل تحديا بسبب الاختلافات في تشريح الدماغ ووضع القطب.

يتضمن شكل الهتاف الديني المتكرر الذي تمت دراسته باستخدام هذا البروتوكول التلاوة المتكررة لاسم أميتابها بوذا. إنها أيضا ممارسة تأملية تم الإبلاغ عنها لتثير أحاسيس سعيدة وتجارب متسامية. من بين الممارسات البوذية المختلفة ، فإن ممارسة ترديد أميتابها بوذا بسيطة ويمكن الوصول إليها بسهولة. تعد هذه الممارسة بولادة جديدة في الأرض الطاهرة لجميع الذين يدعون بصدق هذا الاسم، الذي له أوجه تشابه مع بعض التقاليد في الديانة الغربية1، 3.

من خلال التصوير العصبي متعدد الوسائط ، تهدف هذه الدراسة إلى توفير فهم شامل للارتباطات العصبية للهتاف الديني المتكرر. يمكن أن يساهم البروتوكول في مجال البحث المزدهر حول التأثيرات الفيزيولوجية العصبية للممارسات الدينية والتأملية المختلفة.

افترضت الدراسة أن الهتاف الديني المتكرر سيؤدي إلى تغييرات كبيرة في الإشارات في مناطق الدماغ المسؤولة عن العمليات المتعلقة بالنفس. علاوة على ذلك ، بالنظر إلى المشاعر الإيجابية المنسوبة إلى أميتابها بوذا ، افترضنا أن التحولات العاطفية ستحدث أثناء الهتاف الديني. من المرجح أن تتزامن هذه التغييرات الفعالة مع التعديلات في المؤشرات الفسيولوجية المحيطية ، مثل الاختلافات في مؤشرات تقلب معدل ضربات القلب متعدد النطاقات (HRV) ومعدل التنفس5.

Protocol

تم الحصول على الموافقة الأخلاقية للدراسة من جامعة هونغ كونغ قبل التجربة. وقع جميع المشاركين على نموذج موافقة كتابية قبل حضور تجارب مخطط كهربية الدماغ والرنين المغناطيسي الوظيفي.

1. اختيار المشاركين وإعدادهم

  1. قم بتجنيد المشاركين الذين لديهم ما لا يقل عن عام واحد من الخبرة التأملية في ترديد أميتابها بوذا دينيا لمدة لا تقل عن 15 دقيقة في اليوم. تأكد من أن الفئة العمرية تتراوح بين 40 إلى 52 عاما. تقدير عدد المشاركين عن طريق تحليل القوة. في الدراسة الحالية ، تم تجنيد 21 مشاركا.
    ملاحظة: تم إجراء تحليل الطاقة بناء على أحجام التأثير التي لوحظت في الدراسات التجريبية والأدبيات الموجودة حول دراسات مخطط كهربية الدماغ والرنين المغناطيسي الوظيفي للتأمل. بشكل عام ، يتمتع التصميم داخل الموضوع بقوة أفضل للتمييز بين الظروف المختلفة ، نظرا لأن الاختلاف بين الموضوعات عادة ما يكون أكبر.
  2. إبلاغ المشاركين بالغرض من الدراسة والإجراءات المتبعة في ذلك.
  3. تأكد من أن المشاركين ليسوا مكتئبين باستخدام جرد بيك للاكتئاب.
  4. التأكد من أن المشاركين يتمتعون بصحة جيدة وليسوا تحت تأثير أي مواد قد تؤثر على استجاباتهم الفسيولوجية.
    ملاحظة: تشمل معايير الاستبعاد الاكتئاب أو علم الأمراض العصبية والنفسية أو التعرض لتأثير الكحول أو المواد ذات التأثير النفسي. علاوة على ذلك ، تشمل معايير الاستبعاد الخاصة بالرنين المغناطيسي وجود جهاز تنظيم ضربات القلب أو غرسات الدماغ العميقة أو الغرسات المعدنية غير المتوافقة مع فحص التصوير بالرنين المغناطيسي.
  5. تأكد من أن المشاركين مناسبون لحضور دراسة مخطط كهربية الدماغ / تخطيط كهربية القلب (ECG) / التصوير بالرنين المغناطيسي.
    ملاحظة: تم تسجيل بيانات مخطط كهربية الدماغ والتصوير بالرنين المغناطيسي بشكل منفصل. اختلفت مدة جمع البيانات بين مخطط كهربية الدماغ والرنين المغناطيسي الوظيفي لتحسين جودة البيانات لكل طريقة ، مع الأخذ في الاعتبار إرهاق المشاركين وراحتهم. وجدت دراستنا التجريبية أن الرنين المغناطيسي الوظيفي أكثر حساسية لإظهار الارتباطات العصبية ، في حين أن بيانات مخطط كهربية الدماغ عادة ما تحتوي على مقاطع سيئة أو قطع أثرية أخرى وتحتاج إلى مدة أطول قليلا لضمان بيانات كافية للتحليل النهائي. لذلك ، كان وقت مخطط كهربية الدماغ أطول قليلا من وقت التصوير بالرنين المغناطيسي. كانت المواقف المختلفة أثناء جمع بيانات مخطط كهربية الدماغ والرنين المغناطيسي الوظيفي ضرورية بسبب قيود كل طريقة تصوير. تم توزيع الشروط بشكل عشوائي باستخدام جدول عشوائي تم إنشاؤه بواسطة الكمبيوتر للتحكم في تأثيرات الترتيب. لم يكن التسلسل هو نفسه بين مخطط كهربية الدماغ والرنين المغناطيسي الوظيفي.

2. الحصول على بيانات مخطط كهربية الدماغ وتحليلها

  1. قم بإعداد مخطط كهربية الدماغ ذو 128 قناة ومعدات تسجيل البيانات الفسيولوجية المتعددة وفقا لتعليمات الشركة المصنعة.
  2. تأكد من أن المشاركين يغسلون شعرهم جيدا قبل البدء في الحصول على بيانات مخطط كهربية الدماغ / تخطيط القلب.
  3. اطلب من المشاركين الاسترخاء والجلوس بشكل مريح.
  4. قدم التجربة للمشاركين.
  5. اطلب من المشارك إجراء نسخة تجريبية من التجربة.
  6. احصل على بيانات مخطط كهربية الدماغ بينما يكون كل مشارك في ثلاثة ظروف مختلفة: ترديد أميتابها بوذا ، وترديد سانتا كلوز ، وحالة الراحة ، وكل ذلك بعيون مغلقة. سجل 10 دقائق من بيانات مخطط كهربية الدماغ في كل حالة.
  7. احفظ البيانات وقم بتسميتها بشكل مناسب لكل مشارك.
  8. تأكد من تخزين البيانات بشكل آمن باستخدام النسخ الاحتياطية.

3. الحصول على بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي

  1. قم بإعداد ماسح التصوير بالرنين المغناطيسي 3.0 T وتأكد من أنه يعمل بشكل صحيح قبل البدء في الحصول على البيانات. تأكد من أن المشارك مرتاح ويفهم الإجراء قبل بدء الفحص.
  2. ابدأ بتسلسل مسح ضوئي مرجح T1 بالمعلمات التالية: مجال الرؤية (FoV) = 256 مم × 150 مم × 240 مم ، مصفوفة الاستحواذ = 256 × 256 ، وقت التكرار (TR) = 15 مللي ثانية ، وقت الصدى (TE) = 3.26 مللي ثانية ، زاوية الوجه = 25 درجة ، سمك الشريحة = 1.5 مم ، عدد الشرائح = 100 ، دقة فوكسل (x ، y ، z) = 0.94 مم × 1 مم × 1.5 مم.
  3. احصل على صور الرنين المغناطيسي الوظيفي باستخدام التصوير المستوي الصدى المتدرج (EPI) باستخدام ملف رأس SENSE ذو 8 قنوات. اضبط معلمات التسلسل على النحو التالي: FoV = 230 مم × 140 مم × 230 مم ، مصفوفة الاستحواذ = 64 × 64 ، TR = 2000 مللي ثانية ، TE = 30 مللي ثانية ، زاوية الوجه = 90 درجة ، عدد الشرائح = 32 ، سمك الشريحة = 3 مم ، وفجوة الشريحة = 1.5 مم.
  4. ابدأ الحصول على بيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي بينما يكون كل مشارك في ظل ثلاثة شروط: الهتاف الديني ، والهتاف غير الديني ، وحالة الراحة. سجل البيانات لمدة كل شرط: تتكون كل حالة من 243 وحدة تخزين ديناميكية ، بمدة إجمالية قدرها 8.1 دقيقة.

4. الحصول على البيانات الفسيولوجية

  1. قم بإعداد نظام الحصول على البيانات الفسيولوجية لجمع البيانات القلبية والجهاز التنفسي والبيانات الفسيولوجية الأخرى وفقا لتعليمات الشركة المصنعة.
    ملاحظة: تم الحصول على مخطط كهربية الدماغ والبيانات الفسيولوجية في نفس الوقت.
  2. قم بتوصيل ثلاثة أقطاب كهربائية لتخطيط القلب على اليدين اليسرى واليمنى والقدم اليسرى ، على التوالي.
  3. قم بتركيب حزامين للتنفس على المشاركة، أحدهما لقياس تنفس الثدي والآخر لقياس التنفس البطني.
  4. راقب استجابة الجلد الجلفاني (GSR) ومستويات تشبع الأكسجين للمشاركين.
  5. ابدأ الحصول على البيانات مع جمع بيانات مخطط كهربية الدماغ بينما يكون كل مشارك في ظل ثلاثة شروط: ترديد أميتابها بوذا ، وترديد سانتا كلوز ، وحالة الراحة ، وكل ذلك بعيون مغلقة.
  6. احفظ البيانات وقم بتسميتها بشكل مناسب لكل مشارك. تأكد من تخزين البيانات بشكل آمن وأنها جيدة بما يكفي لمزيد من التحليل.

5. تحليل بيانات مخطط كهربية الدماغ

  1. معالجة وتحليل بيانات مخطط كهربية الدماغ باستخدام البرامج المناسبة. هنا ، تم استخدام برنامج مفتوح المصدر EEGLAB.
  2. قم بتحميل البيانات في البرنامج. انقر فوق ملف > تحميل مجموعة البيانات الموجودة.
  3. أعد تشكيل البيانات من 1000 هرتز إلى 250 هرتز بالنقر فوق أدوات > تغيير معدل أخذ العينات.
  4. قم بتصفية البيانات باستخدام عامل تصفية الاستجابة النبضية المحدودة (FIR) بنطاق مرور يتراوح بين 0.1 و100 هرتز بالنقر فوق أدوات > تصفية البيانات > عامل تصفية FIR الأساسي.
  5. قم بتصفية البيانات مرة أخرى باستخدام مرشح الشق بنطاق توقف 47-53 هرتز لإزالة ضوضاء التيار المتردد. انقر فوق أدوات > تصفية البيانات وحدد الخيار Notch تصفية البيانات بدلا من نطاق المرور.
  6. افحص البيانات بصريا للتخلص من القطع الأثرية مثل حركات العين والعضلات بالنقر فوق رسم بيانات القناة > (التمرير).
    ملاحظة: يمكن استخدام قنوات تخطيط كهربية العين (EOG) المعينة كمرجع.
  7. افحص البيانات بصريا لملاحظة القنوات السيئة لإزالتها.
  8. قم بتطبيق الاستيفاء الكروي استنادا إلى القنوات المحيطة لإعادة بناء القنوات التالفة بالنقر فوق أدوات > استيفاء الأقطاب الكهربائية والتحديد من قنوات البيانات.
  9. قم بتنفيذ تحليل المكونات المستقلة (ICA) باستخدام خوارزمية runica. لهذا, انقر فوق أدوات > تشغيل ICA.
  10. قم بإزالة المكونات المستقلة (ICs) التي تتوافق مع حركة العين وضوضاء العضلات وضوضاء الخط من البيانات بالنقر فوق أدوات > رفض البيانات باستخدام ICA > رفض المكونات حسب الخريطة.
  11. أعد إنشاء البيانات باستخدام ICS المتبقية بالنقر فوق أدوات > إزالة المكونات.
  12. انقر فوق أدوات > تصفية البيانات > عامل تصفية FIR الأساسي لتصفية البيانات باستخدام مرشح تمرير منخفض 47 هرتز.
  13. تقدير تشابه الدوائر المتكاملة وتجميعها في مجموعات متكافئة وظيفيا باستخدام وظائف الدراسة في EEGLAB. انقر فوق ملف > إنشاء > دراسة باستخدام جميع مجموعات البيانات المحملة.
  14. قم بإنشاء مواقع ثنائي القطب لكل IC باستخدام الدالة DIPFIT2. انقر فوق أدوات > تحديد موقع ثنائي القطب باستخدام DIPFIT 2.x > Autofit.
  15. استخدم تجميع k-means لإنشاء مجموعات IC بناء على مواقع ثنائية القطب المتشابهة (الوزن: 2/3) وطيف الطاقة (الوزن: 1/3). انقر فوق دراسة > تجميع PCA > إنشاء مصفوفة ما قبل التجميع.
  16. كرر إجراء التجميع عشر مرات ، في كل مرة مع إعداد معلمة k مختلف. حدد إعداد المعلمة k الذي ينشئ مجموعات مميزة ولكنها معقولة. انقر فوق دراسة > تحرير / رسم المجموعات.
  17. إجراء تحليل الطيف وإجراء ANOVA أحادي الاتجاه على جميع نطاقات التردد الرئيسية باستخدام الدوائر المتكاملة من مجموعة معينة ذات أهمية.
    ملاحظة: انتبه بشكل خاص للقشرة الحزامية الخلفية (PCC) ، حيث وجد أن هذه المنطقة تنخفض في مركزيتها بسبب الزيادة الإقليمية في التوليد الداخلي لتذبذبات دلتا أثناء الهتاف الديني.

6. تحليل بيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي

  1. المعالجة المسبقة لبيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي باستخدام برنامج لايبزيغ لمعالجة الصور وخوارزميات الاستدلال الإحصائي (LIPSIA 2.2.7).
    1. قم بإجراء المعالجة المسبقة التي تتضمن تطبيع شدة الإشارة ، وتصحيح الحركة ، والتطبيع المكاني لمساحة MNI ، والتنعيم المكاني مع العرض الكامل عند نصف الحد الأقصى (FWHM) = 6 مم ، وتصفية التمرير العالي الزمني بتردد قطع 1/90 هرتز لإزالة الانجرافات ذات التردد المنخفض في السلسلة الزمنية للتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي. ارجع إلى هذه الخطوات في مسار معالجة البيانات 1 (الملف التكميلي 1).
  2. قم بإزالة المتغيرات المشتركة التي لا تهم، مثل تقلبات الإشارة العالمية ومعلمات الحركة، عن طريق تراجعها من البيانات لكل تسلسل مسح يتوافق مع كل شرط من الشروط الثلاثة.
  3. أخيرا ، تحقق من الروابط العصبية الوظيفية للدماغ بالكامل من خلال تطبيق رسم خرائط مركزية المتجه الذاتي (ECM) ، وهي طريقة نظرية الرسم البياني تحدد العقد الأكثر تأثيرا داخل الشبكة ، ويتم طرح صور ECM من شرطين من بعضهما البعض لإنتاج صورة التباين الناتجة. ارجع إلى هذه الخطوات في مسار معالجة البيانات 2 (الملف التكميلي 2).

7. تخطيط القلب وتحليل البيانات الفسيولوجية الأخرى

  1. قم بتنظيف تخطيط القلب الخام والبيانات الفسيولوجية الأخرى عبر مرشح تمرير نطاق Butterworth واستخرج الفاصل الزمني بين النبض (IBI) بعد استبدال القيم المتطرفة باستيفاء الشريحة.
  2. قم بإلغاء اتجاه بيانات IBI وحساب ميزات مجال الوقت / التردد ل HRV (تقلب معدل ضربات القلب) باستخدام صندوق الأدوات مفتوح المصدر HRVAS.
  3. اضبط نطاقات التردد ل VLF إلى 0-0.04 هرتز ، و LF إلى 0.04-0.15 هرتز ، و HF إلى 0.15-0.4 هرتز.
  4. تقدير قوة نطاقات التردد المحددة باستخدام طريقة مخطط اللثة Lomb-Scargle.
  5. إخضاع مقاييس HRV المشتقة للاختبارات الإحصائية باستخدام المقاييس المتكررة أحادية الاتجاه ANOVA والاختبارات اللاحقة لتقييم الاختلافات بين الشروط. اضبط مستوى ألفا للدلالة عند 0.05.
  6. احسب البيانات الفسيولوجية الأخرى ، مثل فترات التنفس لكل مشارك وكل حالة ، باستخدام برنامج التحليل.
  7. استخدم وظيفة findpeaks في برنامج التحليل للكشف عن ذروة منحنى الجهاز التنفسي.
  8. ميز بين فترات الشهيق والزفير ، ثم احسب معدل التنفس.
  9. قارن الفرق بين الشروط باستخدام المقاييس المتكررة أحادية الاتجاه ANOVA والاختبارات اللاحقة.

النتائج

أشارت نتائج تحليل الرنين المغناطيسي الوظيفي إلى أن أقوى اختلاف في مركزية المتجه الذاتي بين الهتاف الديني وغير الديني كان في الغالب في القشرة الحزامية الخلفية (PCC). انظر الشكل 1. تم الاستفادة من هذه النتيجة لتقييم والتحقق من اختيار مجموعة المكونات المستقلة عن مخطط كهربية الدماغ، والتي أظهرت بالمثل مجموعة بالقرب من منطقة PCC.

figure-results-487
الشكل 1: التصوير العصبي متعدد الوسائط والنتائج الفيزيولوجية الكهربية. كشف رسم خرائط مركزية المتجه الذاتي المطبق على بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي ، أن القشرة الحزامية الخلفية هي منطقة الدماغ التي انخفضت أكثر مركزية أثناء الهتاف الديني مقارنة بالهتاف غير الديني. وقد تم الحصول على هذا الرقم بإذن من غاو وآخرون.1. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

أسفر تحليل تجميع المكونات المستقل عن مخطط كهربية الدماغ عن سبع مجموعات IC متميزة ، كل منها يتوافق مع مصدر نشاط مخطط كهربية الدماغ. والجدير بالذكر أن إحدى هذه المجموعات كانت موجودة في PCC ، وهي نتيجة تتوافق مع نتائج الرنين المغناطيسي الوظيفي (انظر الشكل 2).

figure-results-1493
الشكل 2: تضمن تحليل تجميع المكونات المستقل عن مخطط كهربية الدماغ أيضا مجموعة في PCC. وقد تم الحصول على هذا الرقم بإذن من غاو وآخرون.1. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

تم اختيار هذه المجموعة الخاصة لاحقا لإجراء تحليل متعمق، بما في ذلك تحليل الطيف. كشف ANOVA أحادي الاتجاه عن تأثير رئيسي كبير للهتاف على قوة نطاق تردد دلتا (1-4 هرتز ، انظر الشكل 3 والشكل 4).

figure-results-2273
الشكل 3: كشف ANOVA أحادي الاتجاه عن تأثير رئيسي كبير للهتاف على قوة نطاق دلتا (1-4 هرتز). وقد تم الحصول على هذا الرقم بإذن من غاو وآخرون.1. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-results-2780
الشكل 4: التحليل اللاحق للهتاف الديني مقابل ظروف الترانيم غير الدينية. أظهر التحليل أن الهتاف الديني أدى إلى قوة دلتا أعلى من حالة الهتاف غير الدينية (ص = .011). الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

أشار مزيد من التحليل اللاحق إلى انخفاض قوة HRV أثناء الهتاف الديني مقارنة بحالة عدم الترانيم (انظر الشكل 5).

figure-results-3461
الشكل 5: تحليل لاحق لحالة عدم ترديد حالة الراحة مقابل ظروف الهتاف الدينية. أظهر التحليل أنه بالمقارنة مع عدم وجود حالة راحة هتاف ، أدى الهتاف الديني إلى انخفاض الطاقة الإجمالية HRV ، وانخفاض الطاقة المطلقة عالية التردد ، وانخفاض الطاقة المطلقة منخفضة التردد. وقد تم الحصول على هذا الرقم بإذن من غاو وآخرون.1. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

تشير النتائج إلى أنه بالمقارنة مع الهتاف غير الديني ، هناك انخفاض في مركزية المتجه الذاتي في PCC ، ربما يكون مدفوعا بزيادة إقليمية في تذبذبات دلتا الذاتية. هذه التغييرات الوظيفية مستقلة عن أنشطة القلب أو الجهاز التنفسي المحيطية ولا يتم تحفيزها عن طريق معالجة اللغة الضمنية. بدلا من ذلك ، يبدو أنها مرتبطة بتجارب النعيم التجاوزي وانخفاض الإدراك الأناني.

الملف التكميلي 1: خط أنابيب معالجة البيانات 1. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الملف التكميلي 2: خط أنابيب معالجة البيانات 2. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

Discussion

على الرغم من أن نظام مخطط كهربية الدماغ المكون من 128 قناة المستخدم كان نظام مخطط كهربية الدماغ عالي الكثافة ، إلا أن الدقة المكانية لمخطط كهربية الدماغ لا تزال ضعيفة نسبيا مقارنة بالرنين المغناطيسي الوظيفي ، ويؤثر هذا القصور أيضا على دقة توطين مصدر مخطط كهربية الدماغ ، خاصة عندما تكون المرشحين لمناطق الدماغ المتعددة معقولة. وبالتالي ، فإن الدقة المكانية الأعمق والأعلى للتصوير بالرنين المغناطيسي يمكن أن تعزز بشكل كبير الدقة المكانية لتحليل مصدر مخطط كهربية الدماغ6 وتوجه اختيار أهم المجموعات لمزيد من التحليل. يستخدم البروتوكول الحالي أدوات التصوير العصبي متعدد الوسائط ، بما في ذلك طرق الحصول على بيانات EEG و ECG و fMRI وتحليلها. يوضح نهجا شاملا لاستكشاف الارتباطات الفيزيولوجية العصبية للهتاف الديني وربما أشكال أخرى من تدريب العقل. تتمثل إحدى الخطوات الحاسمة في البروتوكول في تطبيق نتائج الرنين المغناطيسي الوظيفي في تحليل مصدر مخطط كهربية الدماغ. تظل جودة بيانات مخطط كهربية الدماغ المكتسبة حاسمة للتحليل اللاحق وتفسير النتائج. يسمح استخدام ICA و k-means clustering في تحليل بيانات EEG ، جنبا إلى جنب مع نتائج الرنين المغناطيسي الوظيفي ، بفهم أكثر دقة للبيانات7،8. يتماشى التعديل الملحوظ لقوة نطاق دلتا أثناء الهتاف الديني مع الأدبيات التي تشير إلى أن إيقاعات دلتا قد تنظم السلوك من خلال تزامن النشاط العصبي. يمكن لموجة دلتا أن تعزز الانتباه المركز والانخفاض المحتمل في الفكر المرجعي الذاتي المرتبط بشبكة الوضع الافتراضي. يمكن أن يدعم نشاط دلتا المتزايد هذا ، الذي يدل على حالات تصالحية عميقة ، التأثيرات العلاجية للهتاف من خلال تعزيز المعالجة المعرفيةوالعاطفية 9.

تسلط نتائج هذه الدراسة الضوء على زيادة كبيرة في قوة نطاق دلتا أثناء الهتاف الديني ، مقارنة بالهتاف غير الديني. تشير نتائج الرنين المغناطيسي الوظيفي إلى انخفاض قوي في المركزية في مناطق الدماغ المرتبطة بالمعالجة ذات الصلةبالذات 10 أثناء الهتاف الديني. تظهر نتائج البيانات الفسيولوجية أيضا أن تأثيرات الهتاف الديني تختلف عن تلك الخاصة بالهتاف غير الديني وتستبعد العوامل المربكة المحتملة الأخرى ، بما في ذلك الاختلافات بسبب معالجة اللغة أو نشاط القلب. بشكل عام ، تشير النتائج إلى طريق واعد نحو التطبيق السريري للترانيم الدينية عبر الاستشارة البوذية من أجل تسهيل تعزيز "عدم التعلق" 1 ، 11 ، 12.

تشمل القيود أن بيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي ومخطط كهربية الدماغ تم الحصول عليها من مواضيع مختلفة13. ثانيا ، بالنظر إلى الاختلاف الكبير بين الموضوعات فيما يتعلق بتجربة الترانيم الدينية1،14 ، سيكون من الأفضل أن يخضع جميع الأشخاص أيضا لفحص التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي. سيهدف بحثنا المستقبلي إلى معالجة هذه القيود واستكشاف التأثيرات الفيزيولوجية العصبية للممارسات الدينية والتأملية المختلفة.

على الرغم من هذه القيود ، فإن هذا البروتوكول فريد من نوعه في الجمع بين التصوير العصبي متعدد الوسائط وأدوات القياس الفسيولوجي ، بما في ذلك بيانات مخطط كهربية الدماغ وتخطيط القلب والرنين المغناطيسي الوظيفي ، لتوفير رؤية أكثر شمولا للارتباطات الفيزيولوجية العصبية للهتاف الديني. يسمح نهج التصوير العصبي متعدد الوسائط هذا بفهم أعمق للممارسات الدينية والتأملية ، والتي لن تكون ممكنة باستخدام طرق تعتمد فقط على نوع واحد من البيانات15،16.

Disclosures

ويعلن أصحاب البلاغ أنه ليس لديهم مصالح مالية متنافسة.

Acknowledgements

تم دعم البحث من قبل العلوم الطبيعية الوطنية
تأسيس الصين (NSFC.61841704).

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
3.0 T Philips MRI scannerPhilips3.0TMRI data acquisition device
EEGLABSwartz Center for Computational Neuroscience13.6.5bEEG analysis software
Electroencephalogram (EEG) systemElectrical Geodesics, Inc. (EGI)GES 200EEG acquisition device
HRVASRamshur, J.Version 1Plug-in for EEGLAB to process ECG data
HydroCel GSN 128 channelsElectrical Geodesics, Inc. (EGI)GSN 130EEG cap
iMac 27"AppleVersion 10.8Running the Netstation software
LabChartADInstrumentsVersion 8Physiological data acquisition software
LIPSIAMax-Planck-Institute for Human Cognitive and Brain SciencesVersion 2.2.7fMRI data analysis software
MatlabMathWorksR2011aEEGLAB is based on Matlab, statistical analysis tool for EEG data
NetstationElectrical Geodesics, Inc. (EGI)Version 3EEG acquisition software
PowerLab 8/35ADInstrumentsPL3508Physiological data acquisition hardware
SPSSIBMVersion 27Statistical analysis tool for behavior and EEG ROI data
Windows PCDellVersion 8Running the LabChart software

References

  1. Gao, J., Leung, H. K., Wu, B. W. Y., Skouras, S., Sik, H. H. The neurophysiological correlates of religious chanting. Sci Rep. 9 (1), 4262 (2019).
  2. Sik, H. H., et al. Modulation of the neurophysiological response to fearful and stressful stimuli through repetitive religious chanting. J Vis Exp. (181), e62960 (2022).
  3. Gao, J., et al. Repetitive religious chanting invokes positive emotional schema to counterbalance fear: A multimodal functional and structural MRI study. Front Behav Neurosci. 14, 548856 (2020).
  4. Saarikivi, K., Chan, T. M. V., Huotilainen, M., Tervaniemi, M., Putkinen, V. Enhanced neural mechanisms of set shifting in musically trained adolescents and young adults: converging fMRI, EEG, and behavioral evidence. Cereb Cortex. 33 (11), 7237-7249 (2023).
  5. Suzuki, K., Laohakangvalvit, T., Matsubara, R., Sugaya, M. Constructing an emotion estimation model based on EEG/HRV indexes using feature extraction and feature selection algorithms. Sensors (Basel). 21 (9), 2910 (2021).
  6. Zhang, J., et al. The neural correlates of amplitude of low-frequency fluctuation: a multimodal resting-state MEG and fMRI-EEG study. Cereb Cortex. 33 (4), 1119-1129 (2023).
  7. Maruyama, Y., Ogata, Y., Martinez-Tejada, L. A., Koike, Y., Yoshimura, N. Independent components of EEG activity correlating with emotional state. Brain Sci. 10 (10), 669 (2020).
  8. Bigdely-Shamlo, N., Mullen, T., Kreutz-Delgado, K., Makeig, S. Measure projection analysis: a probabilistic approach to EEG source comparison and multi-subject inference. Neuroimage. 72, 287-303 (2013).
  9. Harmony, T. The functional significance of delta oscillations in cognitive processing. Front Integr Neurosci. 7, 83 (2013).
  10. Tompson, S., Chua, H. F., Kitayama, S. Connectivity between mPFC and PCC predicts post-choice attitude change: The self-referential processing hypothesis of choice justification. Hum Brain Mapp. 37 (11), 3810-3820 (2016).
  11. Lee, K. C. . The Guide to Buddhist Counseling. , (2022).
  12. Wu, B. W. Y., Gao, J., Leung, H. K., Sik, H. H. A Randomized Controlled Trial of Awareness Training Program (ATP), a Group-Based Mahayana Buddhist Intervention. Mindfulness. 10, 1280-1293 (2019).
  13. Gomes, B. A., Plaska, C. R., Ortega, J., Ellmore, T. M. A simultaneous EEG-fMRI study of thalamic load-dependent working memory delay period activity. Front Behav Neurosci. 17, 1132061 (2023).
  14. Gao, J., et al. Repetitive religious chanting modulates the late-stage brain response to fear-and stress-provoking pictures. Front Psychol. 7, 2055 (2017).
  15. Ciccarelli, G., et al. Simultaneous real-time EEG-fMRI neurofeedback: A systematic review. Front Hum Neurosci. 17, 1123014 (2023).
  16. Abreu, R., Nunes, S., Leal, A., Figueiredo, P. Physiological noise correction using ECG-derived respiratory signals for enhanced mapping of spontaneous neuronal activity with simultaneous EEG-fMRI. Neuroimage. 154, 115-127 (2017).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

207 FMRI

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved