JoVE Logo

로그인

JoVE 비디오를 활용하시려면 도서관을 통한 기관 구독이 필요합니다. 전체 비디오를 보시려면 로그인하거나 무료 트라이얼을 시작하세요.

기사 소개

  • 요약
  • 초록
  • 서문
  • 프로토콜
  • 결과
  • 토론
  • 공개
  • 감사의 말
  • 자료
  • 참고문헌
  • 재인쇄 및 허가

요약

현재 프로토콜 fNIRS hyperscanning 실험을 실시 하 고 뇌-투-두뇌 synchrony를 분석 하는 방법을 설명 합니다. 또한, 우리는 문제 및 가능한 해결 논의.

초록

동시 브레인 녹음의 두 개 이상의 상호 작용, hyperscanning, 불리 한 접근 사회적 상호 작용, 그리고 가능 하 게 대 인 관계의 neurobiological 토대에 대 한 우리의 이해에 대 한 증가 중요성을 얻고 있다 . 기능성 근 적외선 분광학 (fNIRS)은 로컬 hemodynamic 효과 높은 샘플링 속도를 측정 하 고, 중요 한 것은, 엄격한 동작을 요구 하지 않는 자연 스러운 설정에서 적용 될 수 있기 때문에 hyperscanning 실험을 실시 하는 데 적합 제한 사항입니다. 이 문서에서는, 우리는 부모-자식 점수와 fNIRS hyperscanning 실험 및 분석 뇌-투-두뇌 synchrony 프로토콜 제시. 또한, 우리는 중요 한 문제와 미래의 방향, 실험 설계, 공간 등록 fNIRS 채널, 생리 적 영향 및 데이터 분석 방법에 관한 논의. 설명된 프로토콜 특정 부모-자식 점수, 하지만 다양 한 성인 낯선, 낭만적인 파트너 또는 형제 자매와 같은 다른 양자 별자리에 적용할 수 있습니다. 결론, fNIRS hyperscanning 가능성이 무엇 개별 두뇌의 활동을 검토 하 여 공부 될 수 있다 저쪽에는 지속적인 사회적 상호 작용의 역학에 대 한 새로운 통찰력을 얻을 수가 있다.

서문

최근 몇 년 동안, 신경은 동시에 두 개 이상의 사람의 두뇌 활동을 기록 하 여 사회적 상호 작용을 공부 하기 시작 했습니다, 그리고 접근 되 나 hyperscanning1. 이 기술은 이러한 상호 작용을 기본 neurobiological 메커니즘을 명료 하 게 새로운 기회를 엽니다. 사회적 상호 작용을 완전히 이해 하려면 격리 하지만 오히려 상호 작용 인2의 두뇌의 공동 활동에 단일 두뇌를 공부 하기에 충분 하지 않을 수 있습니다. 다른 neuroimaging 기술을 사용 하 여, hyperscanning 연구는 두뇌 상호 작용 개인 또는 그룹의 활동을 동기화, 예를 들어, 그들은 그들의 작업3조정, 음악4,5, 통신 확인 교실 활동6 에 관여 또는 협조7.

문서 기능 근처-적외선 분광학 (fNIRS)와 동시 녹음을 실시 하기 위한 프로토콜을 제공 합니다. 기능적 자기 공명 영상 (fMRI)와 마찬가지로, fNIRS 두뇌 활성화에 hemodynamic 응답을 측정합니다. 산소 하 고 deoxygenated 헤모글로빈 (Hb 옥 시와 의하여 Hb)에 변화는 조직8diffusively 전송된 근처-적외선 빛의 금액에 따라 계산 됩니다. fNIRS은 fMRI 보다 덜 제한 하 고 더 자연 스러운 설정에서 적용 될 수 있기 때문에 아이 들, 특히과 hyperscanning 실험을 실시 하기 위한 적합 합니다. 또한, 그것은 모두, fMRI, EEG9보다 운동 유물에 적은 경향이입니다. 또한 높은 샘플링 주파수 (, 10 Hz)에서 fNIRS 데이터를 얻을 수 있다, 따라서 그것은 매우 상대적으로 느린 hemodynamic 응답 oversamples 그리고 그로 인하여 잠재적으로 두뇌 hemodynamics10의 더 완전 한 임시 그림을 제공 합니다. .

이 프로토콜은 Reindl 그 외 여러분 의 연구에서 개발 되었다 11 약간 수정 되었습니다 (특히 채널 배치 및 나쁜 채널 식별)에 최근 고. 연구의 목표는 부모-자식 점수의 동기화 된 두뇌 활동을 조사 했다. 뇌-투-두뇌 synchrony (세 5 ~ 9 세) 어린이의 전 두 엽 두뇌 지역에서 및 그들의 부모, 대부분 어머니, 협동 및 경쟁 컴퓨터 작업 하는 동안 평가 fNIRS hyperscanning를 사용 하 여, 우리. 전 두 엽 두뇌 지역으로 이전 hyperscanning 연구1사회 대화형 프로세스에 대 한 중요 한 영역으로 발견 되었습니다 했다 표적으로 했다. 협동과 경쟁 작업 Cui 그 외 여러분 에 의해 원래 개발 되었다 12 과 최근 여러 이전 연구13,,1415. Reindl 그 외 여러분 의 연구에 대 한 11, 작업 어린이 적합 하도록 수정 했다. 참가자 중 응답 공동 통해 버튼을 누르면 대상 (협력)에 응답 하거나 다른 플레이어 (경쟁) 보다 더 빨리 응답을 지시 했다. 각 아이 부모와 함께 한 번 부모로 동일한 성의 성인 낯선 각 작업을 한 번 수행. 각 아이-성인 양자 관계 내에서 잔물결 일관성 뇌-투-두뇌 synchrony의 측정으로 해당 채널의 옥 시 Hb 신호에 대 한 계산 했다.

이 프로토콜에서는 협력 하 고 경쟁력 있는 게임 중 부모와 자식 fNIRS hyperscanning 데이터를 수집 하는 절차를 설명 합니다. 그러나 전반적인 절차,이 연구 설계에는 하지만 (예:성인 낯선, 낭만적인 파트너, 형제, ) 다른 인구에 대 한 적절 한 이며 다양 한 다른 실험 작업에 대 한 적응 시킬 수 있다. 이 프로토콜은 또한 한 가능한 분석 절차는 필수 및 선택적 데이터 분석 단계, fNIRS 데이터 전처리, 나쁜 채널 감지, 웨이블렛 일관성 분석 및 유효성 검사를 포함 하 여 무작위 쌍 분석에 의해 커버를 설명 합니다.

프로토콜

이전에 참여, 모든 부모 어린이 제공 동의 / 동의 /. 연구는 RWTH 아 헨 대학교의 의학 교수진의 윤리 위원회에 의해 승인 되었다.

1입니다. 준비 참가자 도착 하기 전에

  1. 적외선 모자를 준비 합니다.
    1. 같은 크기 또는 참가자의 머리 둘레 보다 약간 큰 같은 모자 크기를 선택 하십시오.
    2. 2 원시 EEG 모자 ( 재료의 표참조)의 각이 마 영역에 가로 3 x 5 격자에서 배열 약 15 m m 각, 직경 15 구멍에 잘라. 구멍은 어떤 방향으로 서로 간격된 30 mm, 구멍의 중간 열이 마, 즉, 코, 위에 중심에 위치 하 고 있는지 확인 하 고 아래쪽 행 눈 썹 위에 위치 하 고 있습니다.
    3. 모자를 더 편안 하 게 하 고 압력 표시를 최소화, 부드러운 거품 물자 연결 (예: 접착제 창 씰링 테이프 또는 유사한 평면 거품 고무 소재) 프로브 소켓 사이 홀더 눈금의 안쪽에 그리고 가장자리에. 양면 접착 테이프 또는 재를 사용 하 여 필요한 경우.
    4. 빈 3 x 5 프로브 홀더 그리드 탑재 ( 재료의 표참조) 각 수정된 EEG 모자 홀더 그리드 자체는 모자와 보유자의 안쪽에 배치 됩니다 같은 소켓 구멍에 막대기.
      참고: 적외선 측정 시스템 프로브 세트를 분리, 각 참가자에 대 한 설정 1 프로브를 사용 하 여 두는 ( 재료의 표참조).
    5. 각 조사의 첫 번째 능선만 한 클릭 소리를 소켓에 장착 되도록 부드럽게 격자에 적절 한 홀더 소켓에는 프로브 삽입 합니다.
    6. 오픈 프로브 적외선 측정 시스템에서 모니터 윈도우를 설정 하 고 선택 2 프로브 세트 3 × 5 그리드에서 배열 각각 참여 아동 및 성인에 대 한 하나. 두 모자의 프로브 준비 프로브 설정된 창에서 준비에 해당 확인 (즉, 각각이 미터 및 수신기 프로브 번호 같은 위치).
  2. 실험을 준비 합니다.
    1. 시스템 안정 작동 온도 도달 되도록 적외선 측정 시스템, 측정 하기 전에 30 분에 전환 하는 레이저 다이오드 시작 합니다.
    2. 적외선 측정 시스템에서 모든 필요한 옵션을 설정 합니다. 이벤트 관련 측정 장치가 설정 되어 있는지와 RS232 직렬 입력, 실험적인 패러다임에서 트리거를 수신 하기 위해 필요한 활성 상태 인지 확인 하십시오.
      참고: 실험은 Cui 그 외 여러분 에 의해 고안 하는 패러다임에 의해 적응된 버전 12, 비 상업 Psychophysics 도구 상자 확장 버전 3.0.1116에 프로그램.
    3. 기술 컴퓨팅 소프트웨어를 시작 하 여 실험 패러다임 준비 Psychophysics 도구 상자 확장 및 패러다임에 저장 된 폴더를 현재 디렉터리를 설정에 대 한 거 점으로 역할을 ( 재료의 표참조).
    4. 장소 두 턱 실험 기간 동안 머리 움직임을 방지 하기 위해 컴퓨터 화면 앞에 달려있다.

2. 실험실에서 참가자 도착

  1. 참가자 준비.
    1. 표시 하 고 참가자 들에 게 적외선 측정 시스템을 포함 하 여 실험 설치 설명. 항상 그 참가자 보이지 않는 적외선 측정 시스템의 레이저 빔에 직접이 눈에 유해한 있을 수 있습니다 있는지 확인 하십시오.
    2. 컴퓨터 화면 앞에서 나란히 참가자 좌석. 두 참가자는 편안 하 게 앉아서 그런 턱 나머지의 높이 조정 합니다.
    3. 참가자를 지시 하 고 협동 및 경쟁 게임의 연습 시험을 관리. 경우 필요한 연습 실험 추가 지침을 제공 합니다.
    4. 측정 하 고 교정 사이의 inion, 각 참가자의 머리에 거리의 10% 인 10-20 체계에 따라 Fpz 포인트를 표시 합니다.
    5. 해제 하는 레이저로 참가자의 머리에 신중 하 게 프로브와 모자를 놓습니다. 프로브 눈금 참가자의이 마에를 포함 하 여 먼저 모자 앞 놓고 목으로 캡의 뒷면을 당겨. 맨 아래 행의 중간 조사 Fpz에 배치 되 고 중간 조사 열은 화살 참조 커브에 맞춰 다는 것을 확인 하십시오.
    6. 그들은 느슨하게의 자 또는 참가자와 접촉 하지 않고 꽉 하 고 모자에 당기지 마십시오 적외선 측정 시스템에 부착 된 홀더 팔에 섬유 문자열을 배치 합니다. 추가로 홀더를 사용 하 여 (. 수정 마이크 스탠드 또는 이와 유사한) 필요한 경우 두 번째 참가자.
    7. 프로브 케이스의 상단 중앙에 작은 흰색 코 표시 될 때까지 소켓에 추가 각 프로브를 밀어.
      참고: 코는 위쪽으로 의해 밀려 코일 스프링 메커니즘 프로브 팁 참가자의 두 피를만 지 자 마자.
    8. 레이저를 다시 설정 하 고 적외선 측정 시스템의 프로브 설정된 모니터 창에서 자동 이득 버튼 클릭 하 여 신호 품질을 테스트.
    9. 채널 되지 않은 경우 (즉, 노란색으로 표시 된 경우), 충분 한 신호를 부드럽게 주변 프로브 팁 아래 머리를 옆으로 넣어. 필요한 경우, 그들의 소켓에 추가 조사를 밀어 하지만 참가자의 편안 함을 보장. 자동 이득 버튼을 다시 클릭 하 여 (즉, 채널은 이제 녹색으로 표시) 신호 품질이 개선 여부를 확인 합니다.
    10. 만약 단계 2.1.9. 신호 개선으로 이어질, 신호 강도 조정 하지 않습니다. 너무 많은 신호 (즉, 채널은 빨간색으로 표시 된 경우), 변경에 의해 신호 강도 반복적으로 낮은 신호 강도 프로브에 각각 조사의 심볼을 클릭 하면 설정 적외선 측정 시스템의 모니터 창. 충분 한 신호 (즉, 채널 노란색으로 표시 된 경우) 없는 경우 변경 신호 강도 높은 신호 강도를 다시 반복 해 서 각각 프로브의 기호를 클릭 하 여 합니다.
  2. 실험을 실행
    1. 때 아무 질문 연습 시험 후 좋은 신호 품질 보장, 실험적인 패러다임을 시작 합니다.
    2. 그들은 그들의 각각 게임 파트너의 손 움직임을 볼 수 없도록 참가자의 손 위에 수건을 놓습니다.
    3. 실험 후 데이터를 저장 하 고 텍스트 파일을 버튼을 클릭 하 여 텍스트 파일로 원시 광도 데이터를 내보냅니다. 적외선 측정 시스템에 필터를 적용 하지 마십시오.
    4. 모든 필요한 자료 (프로브, 프로브 홀더, 턱 달려있다) 에탄올과 청소. 순 한 세제와 부드러운 주기에서 모자를 씻어.

3. 데이터 분석

  1. 데이터 전처리
    참고: 있습니다 여러 비 상업적인 소프트웨어 패키지 fNIRS 데이터 분석, 예를들면., fNIRS1917, 적외선 뇌 AnalyzIR18 또는 SPM 호머. 다음과 같은 전처리 단계는 후자 사용 되었다. 이러한 단계를 수행 하는 방법에 자세한 내용은 도구 설명서를 참조 하십시오.
    1. FNIRS 데이터 형식에 대 한 SPM에 데이터 파일을 변환 합니다.
    2. 옥 시 Hb와 의하여 Hb 농도 변화 주 창에 변환 버튼을 눌러 수정된 맥주 Lambert 법률을 사용 하 여 계산 합니다. 소스 및 탐지기 (예를 들어, 3 cm) 사이의 주제와 거리의 나이 입력 합니다. 옥 시 Hb와 파장 (λ)에 의하여-Hb의 어 금 니 흡수 계수에 대 한 기본값을 적용 1 그리고 λ 2로 λ 1 그리고 λ 2 차동 pathlength 요소 (DPF)에 대 한 기본 값.
    3. (에 대 한 자세한 내용은 마라 알고리즘 참조 Scholkman 외. 마라 버튼을 선택 하 여 모션 아티팩트를 줄이기 위해 hemodynamic 변화의 시계열 전처리 20)입니다.
    4. DCT 버튼을 선택 하 여 느린 드리프트를 줄이기 위해 시계열 전처리
  2. 나쁜 채널 검색
    참고: 전에 자기의 fNIRS 데이터 전처리 후 나쁜 채널 감지를 수행할 수 있습니다. 이 프로토콜에서 나쁜 채널 및 검사에 대 한 다른 객관적인 기준은 결합 됩니다. 객관적인 기준의 제안 된 명부는 철저 하지 note 하시기 바랍니다. 나쁜 채널 검색, 자동 작성 된 스크립트 (기술 컴퓨팅 소프트웨어 참조 테이블의 재료)에 대 한 사용 되었다.
    1. 채널은 여러 개의 연속 샘플에 대 한 시계열을 플롯할 때 평평한 선으로 표시 됩니다 없습니다 신호 변화를 제외 합니다.
    2. 변이 이력서의 계수를 계산 = SD/평균 * 원시 감쇠 데이터에 대 한 100. 이력서는 미리 정의 된 백분율 (예:10%; 보십시오 반 데르 칸트 외. 예를 들어 위의 채널 제외 21)입니다.
    3. 신호의 전력 스펙트럼을 플롯 합니다. 가 없는 하트 비트 신호 스펙트럼 1 Hz 주위에이 주파수 대역에서 증가 권력에 의해 표시 된 대로 분석에서 채널을 제외 합니다.
    4. 전에 또는 전처리 후 모든 데이터를 시각적으로 검사 합니다. 3.2.1-에 설명 된 객관적인 기준에 따라 채널을 포함 하도록 결정 3.2.3, 또한 시끄러운 채널의 주관적인 시각 탐지에.
  3. 뇌-투-두뇌 연결
    참고: 두 개의 서로 다른 예측 뇌 연결의 종류를 구분할 수 있습니다: 비지정 견적, 연결의 강도 계량 및 데이터22에서에서 원인에 대 한 통계적 증거를 확립을 추구 하는 감독된 견적 . 여기는 초점 웨이 블 릿 변환 일관성 (911 무역), fNIRS 뇌 두뇌 연결성에 대 한 널리 적용된 비지정 견적 했다. 911의 계산에 대 한 몇 가지 비 상업적 소프트웨어 솔루션을 사용할 수 있습니다 예를 들어, Grinsted와 동료23 에 의해 하나 또는 ASToolbox24이 프로토콜에는 다음 단계에 대 한 사용 되었다.
    1. ASToolbox의 AWCO 함수에 지정 된 어머니 잔물결 (예를 들어, 매개 변수 베타와 감마 모스 잔물결 일반화), 연속 잔물결에 의해 각 시계열 시간 및 주파수 도메인으로 변환 하는 데 사용 되는 변환입니다.
    2. AWCO 함수에 다듬기 창 유형 (예: 해 창) 및 시간과 규모 도메인에 대 한 다듬기 창 크기를 지정 합니다.
    3. WTC 계수의 중요성을 확인 하 고 계산 하는 그들의 p를-값, AWCO 함수에서 서로게이트 시계열 (n ≥ 300) 수 및 ARMA 모델 (예를 들면, AR (1))을 지정.
    4. 3.3.1 3.3.3 단계에 지정 된 매개 변수, 2 해당 채널 (두 참가자에 동일한 채널)의 잔물결 일관성을 계산 합니다.
    5. 관심 있는 작업 관련 뇌-투-두뇌 synchrony 것으로 예상 된다 발생 이전의 연구와 (다른 방법은 참조 노자와 그 외 에 대 한 데이터의 육안 검사에 따라 주파수 대역 선택 25)입니다.
    6. WTC 계수의 평균 및/또는 각 작업 블록 각 채널에 대 한 및 각 양자 관계에 대 한 작업 관련 주파수 대역에서 상당한 WTC 계수의 비율을 계산 합니다. 뇌-투-두뇌 synchrony의 결과 측정으로이 값을 사용 하 여 추가 통계 분석 (대 한 자세한 내용은 참조 하십시오 Reindl 외. 11)입니다.
  4. 무작위 쌍 비교
    참고: 결과 유효성을 검사 하려면 좋습니다 임의의 성인-자식 쌍 서로 재생 되지 않았다 그러나 동일한 실험적인 작업을 수행의 WTC에 실제 점수의 WTC를 비교.
    1. 911, 3.3에 설명 된 대로 계산., 참가자 쌍 함께 재생 되지 않았다 그러나 동일한 실험 작업 (즉, 무작위 쌍)를 수행. 무작위 쌍 (예를 들어, 각 조건에 대해 300)의 수를 선택 하 고 각 무작위 쌍 WTC를 계산.
    2. 스 퓨 리 어스 동시성의 탐지를 피하기 위해 임의의 실제 쌍의 일관성을 비교 합니다.

결과

협력 상태 동안 한 부모-자식 양자 관계의 대표적인 데이터는 그림 1에 표시 됩니다. 협력 작업 순서를 번갈아 제시 3 30의 나머지 블록 및 각, 20 재판 두 작업 블록의 구성 됩니다. 각 시험에서 참가자를 적립 포인트11신호를 동시에 반응 해야 합니다.

토론

이 프로토콜에서 우리는 동시에 옥 시 Hb의 두 과목의 정면 두뇌 지구에 의하여 Hb 농도 변화를 측정 fNIRS hyperscanning 실험 및 뇌-투-두뇌 synchrony를 분석 하는 한 가지 방법은 수행 하는 방법을 보여줍니다. FNIRS hyperscanning는 상대적으로 쉽게 적용: 단일 적외선 장치는 그들 사이 optodes를 분할 하 여 두 과목의 뇌 활동을 측정 하기에 충분. 따라서, 다른 장치 간에 아무 동기화 필요1입?...

공개

저자는 공개 없다.

감사의 말

이 작품은 독일 연방 국가 및 정부 (ERS 씨앗 기금, OPSF449)의 우수 이니셔티브에 의해 투자 되었다. 히타치 적외선 시스템은 독일 연구 재단 DFG (INST 948/18-1 FUGG)의 자금에 의해 지원 되었다.

자료

NameCompanyCatalog NumberComments
NIRS measurement system with probe sets and probe holder gridsHitachi Medical Corporation, Tokyo, JapanETG-4000 Optical Topography System The current study protocol requires an optional second adult probe set for 52 channels of measurement in total as well as two 3x5 probe holder grids. 
raw EEG capsEASYCAP GmbH, Herrsching, GermanyC-SCMS-56; C-SCMS-58Caps must be provided with holes for NIRS probes by the experimenter. Choose cap size the same size or slightly larger than participant's head circumference.
Technical computing softwareThe MathWorks, Inc., Natick, MAMATLAB R2014a (or later versions)Serves as base for Psychophysics Toolbox extensions (stimulus presentation), SPM for fNIRS toolbox  (fNIRS data analysis), and ASToolbox (WTC computation).

참고문헌

  1. Babiloni, F., Astolfi, L. Social neuroscience and hyperscanning techniques: past, present and future. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 44, 76-93 (2014).
  2. Hari, R., Henriksson, L., Malinen, S., Parkkonen, L. Centrality of social interaction in human brain function. Neuron. 88 (1), 181-193 (2015).
  3. Funane, T., et al. Synchronous activity of two people's prefrontal cortices during a cooperative task measured by simultaneous near-infrared spectroscopy. Journal of Biomedical Optics. 16 (7), 077011 (2011).
  4. Lindenberger, U., Li, S. -. C., Gruber, W., Müller, V. Brains swinging in concert: cortical phase synchronization while playing guitar. BMC Neuroscience. 10, 22 (2009).
  5. Jiang, J., et al. Neural synchronization during face-to-face communication. Journal of Neuroscience. 32 (45), 16064-16069 (2012).
  6. Dikker, S., et al. Brain-to-brain synchrony tracks real-world dynamic group interactions in the classroom. Current Biology. 27 (9), 1375-1380 (2017).
  7. Liu, N., et al. NIRS-based hyperscanning reveals inter-brain neural synchronization during cooperative Jenga game with face-to-face communication. Frontiers in Human Neuroscience. 10, 82 (2016).
  8. Hoshi, Y. Functional near-infrared spectroscopy: current status and future prospects. Journal of Biomedical Optics. 12 (6), 062106 (2007).
  9. Lloyd-Fox, S., Blasi, A., Elwell, C. Illuminating the developing brain: the past, present and future of functional near infrared spectroscopy. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 34 (3), 269-284 (2010).
  10. Huppert, T. J., Hoge, R. D., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. A temporal comparison of BOLD, ASL, and NIRS hemodynamic responses to motor stimuli in adult humans. NeuroImage. 29 (2), 368-382 (2006).
  11. Reindl, V., Gerloff, C., Scharke, W., Konrad, K. Brain-to-brain synchrony in parent-child dyads and the relationship with emotion regulation revealed by fNIRS-based hyperscanning. NeuroImage. 178, 493-502 (2018).
  12. 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).
  13. Baker, J. M., et al. Sex differences in neural and behavioral signatures of cooperation revealed by fNIRS hyperscanning. Scientific Reports. 6, 26492 (2016).
  14. 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).
  15. Pan, Y., Cheng, X., Zhang, Z., Li, X., Hu, Y. Cooperation in lovers: an fNIRS-based hyperscanning study. Human Brain Mapping. 38 (2), 831-841 (2017).
  16. Kleiner, M., Brainard, D., Pelli, D. What's new in Psychtoolbox-3?. Perception. 36, (2007).
  17. Huppert, T. J., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. HomER: a review of time-series analysis methods for near-infrared spectroscopy of the brain. Applied Optics. 48 (10), D280-D298 (2009).
  18. Santosa, H., Zhai, X., Fishburn, F., Huppert, T. The NIRS Brain AnalyzIR Toolbox. Algorithms. 11 (5), 73 (2018).
  19. Tak, S., Uga, M., Flandin, G., Dan, I., Penny, W. D. Sensor space group analysis for fNIRS data. Journal of Neuroscience Methods. 264, 103-112 (2016).
  20. 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), 649-662 (2010).
  21. van der Kant, A., Biro, S., Levelt, C., Huijbregts, S. Negative affect is related to reduced differential neural responses to social and non-social stimuli in 5-to-8-month-old infants: a functional near-infrared spectroscopy-study. Developmental Cognitive Neuroscience. 30, 23-30 (2018).
  22. Bastos, A. M., Schoffelen, J. -. M. A tutorial review of functional connectivity analysis methods and their interpretational pitfalls. Frontiers in Systems Neuroscience. 9, 175 (2016).
  23. 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, 561-566 (2004).
  24. Aguiar-Conraria, L., Soares, M. J. The continuous wavelet transform: moving beyond uni-and bivariate analysis. Journal of Economic Surveys. 28 (2), 344-375 (2014).
  25. Nozawa, T., Sasaki, Y., Sakaki, K., Yokoyama, R., Kawashima, R. Interpersonal frontopolar neural synchronization in group communication: an exploration toward fNIRS hyperscanning of natural interactions. NeuroImage. 133, 484-497 (2016).
  26. Burgess, A. P. On the interpretation of synchronization in EEG hyperscanning studies: a cautionary note. Frontiers in Human Neuroscience. 7, 881 (2013).
  27. Tsuzuki, D., Dan, I. Spatial registration for functional near-infrared spectroscopy: from channel position on the scalp to cortical location in individual and group analyses. NeuroImage. 85, 92-103 (2014).
  28. Tachtsidis, I., Scholkmann, F. False positives and false negatives in functional near-infrared spectroscopy: issues, challenges, and the way forward. Neurophotonics. 3 (3), 031405 (2016).
  29. Palumbo, R. V., et al. Interpersonal autonomic physiology: a systematic review of the literature. Personality and Social Psychology Review. 21 (2), 99-141 (2016).
  30. Pinti, P., et al. The present and future use of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for cognitive neuroscience. Annals of the New York Academy of Sciences. , (2018).
  31. Brigadoi, S., et al. Motion artifacts in functional near-infrared spectroscopy: a comparison of motion correction techniques applied to real cognitive data. NeuroImage. 85 (1), 181-191 (2014).
  32. Cooper, R. J., et al. A systematic comparison of motion artifact correction techniques for functional near-infrared spectroscopy. Frontiers in Neuroscience. 6, 147 (2012).
  33. Hirsch, J., Zhang, X., Noah, J. A., Ono, Y. Frontal temporal and parietal systems synchronize within and across brains during live eye-to-eye contact. NeuroImage. 157, 314-330 (2017).
  34. Scholkmann, F., Holper, L., Wolf, U., Wolf, M. A new methodical approach in neuroscience: assessing inter-personal brain coupling using functional near-infrared imaging (fNIRI) hyperscanning. Frontiers in Human Neuroscience. 7, 813 (2013).

재인쇄 및 허가

JoVE'article의 텍스트 или 그림을 다시 사용하시려면 허가 살펴보기

허가 살펴보기

더 많은 기사 탐색

143fNIRShyperscanningsynchrony

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

개인 정보 보호

이용 약관

정책

연구

교육

JoVE 소개

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. 판권 소유