이 프로토콜은 fNIRS 하이퍼 스캐닝 연구에서 뇌 간 동기화를 분석하는 잠재적으로 표준 파이프라인을 제공합니다. 이 기술의 주요 장점은 일관된 방법을 변환하고 가슴 조건의 힘을 강화하기위한 순열, 뇌 간 동기화 방법을 검증 하는 뇌 간 동기화 법을 계산 할 수 있다는 것입니다. 적절한 툴박스를 사용하여 MATLAB 소프트웨어를 사용하여 모든 데이터 분석을 수행합니다.
데이터 사전 처리 중, 특히 원리 성분 분석 및 상관 관계 기반 신호 개선 방법을 사용하여 NPCA 필터를 사용하여 F N I R S 글로벌 생리적 잡음을 제거한다. 그리고 HMR 모션 을 사용하여 헤드 모션 아티팩트는 호머 2의 CBSI를 강조합니다. 다음으로, 뇌 간 동기화 또는 IBS를 계산하기 위해, 웨이블릿변환 크로스 웨이블렛 및 웨이블릿 일관된 툴박스의 일관된 기능을 기본 매개변수와 채택하고, 주파수 지점에서 매번 일관된 값을 계산하여 일관된 값의 두 축 매트릭스를 얻습니다.
기본 매개 변수의 경우 Morlet 마더 웨이블릿을 사용하여 연속 웨이블렛 변환을 통해 각 시간 시리즈를 시간 및 주파수 도메인으로 변환합니다. 다음으로, 관심있는 주파수 대역을 선택하려면 0.5 ~ 1 Hertz 사이의 주파수 대역의 평균 일관된 값을 선택합니다. F N I R S 하이퍼 스캐닝 스터디의 손가락 동작 작업에 사용되는 주파수 대역에 따라.
각 쌍에 대해 일관된 값의 하나의 열을 가져옵니다. 그런 다음 휴게 스테이지 동안 시간 창의 일관된 값의 평균값을 선택합니다. 그리고 각 실험 조건에 대해, 마크의 정보를 사용하여, 작업 세션에 대한 각 dyad에 대한 다섯 가지 일관된 값을 얻고, 참가자가 청각 자극을 재현하기 위해 도청하는 기간을 선택하여 각 시험마다 약 12초이며, 이는 각 실험 조건에 대해 총 180초의 결과를 낳는다.
그런 다음, 작업 관련 일관된 값에서 휴식 일관된 값을 뺍니다. 휴게 상태 중 일관성 값이 이 실험에서 기준선으로 사용되기 때문이다. 다음으로, 맥아 밑줄과 쌍을 이루는 샘플 순열 T 테스트를 사용하여 낙하 작업의 파마 T1 기능을 강조한다.
각 실험 조건에 대해 각 채널에서 빼된 일관된 값을 0과 비교합니다. 그런 다음 MATLAB 도구 상자의 FDR 함수를 사용하여 잘못된 검색 률 방법으로 P 값을 수정합니다. 다음으로, 맥아 밑줄과 쌍을 이루는 샘플 순열 T 테스트를 사용하여 PM 밑줄은 낙하 작업의 T1 기능을 강조, IBS가 존재하는 채널의 다른 작업 조건 사이의 일관성 값을 비교.
IBS유효성을 검사하려면, 격언 파마 기능을 사용하여 MATLAB을 사용하여 각 채널의 한 다이드에 대한 미터 조정 조건에서 시험 레이블을 무작위화합니다. 관심 있는 주파수 대역에 대한 감도 분석을 제외한 무작위 평가판 레이블에 대한 IBS 및 통계를 계산하기 위한 입증된 파이프라인을 따릅니다. 순열을 1000번 수행한 다음 다이드 순열 내에서 생성된 통계 Z 값의 분포를 플롯합니다.
다음으로, 파이프라인을 따라 동일한 평가판 참가자의 페어링을 미터 조정 조건에서 무작위로 한 후 IBS 및 통계를 계산합니다. 마지막으로 동일한 평가판에서 한 dyad의 동일한 구성원에 대한 조건 레이블을 무작위로 지정한 후 파이프라인을 다시 따르십시오. 결과는 미터 조정 조건에서 채널 5에서 IBS의 존재를 보여주었습니다.
다른 조건에서IBS가 검출되지 않은 반면. 채널 5에서 IBS와 미터 조정 조건은 비미터 조정 및 미터 독립 상태의 일관된 값보다 상당히 높았습니다. 순열 분석은 관찰 된 IBS가 일치하는 시간에 서로 동기화하려고 한 dyad의 두 개인에 제시, 하지만 임의의 페어링의 시간 파트너 또는 조건에서.
IBS가 드문 상호 작용에 대해 특정한지 확인합니다. 따라서 작업에서 IBS를 계산하고 주파수 대역과 돌연변이 신뢰 조건 및 인터뷰당 상관 관계를 제공합니다. 간단한 도달 범위 내에서 또는 다른 채널및 지역에서 모든 채널의 IBS를 계산하면 IBS 계산 파트너가 풍부해질 수 있습니다.
자연 상호 작용에 참여의 큰 그룹에 대 한 뇌 간 네트워크를 분석 하는 것은 사회적 상호 작용의 자격.
