fNIRS-Hipertarama Verilerindeki Yönlü Bilgi Akışının Kısmi Dalgacık Dönüşümü Tutarlılık Yöntemi Kullanılarak Ölçülmesi

Özet

Bu protokol, sosyal etkileşim sırasında bilgi akışının yönünü ve zamansal modelini çıkarmak için kişilerarası nöral senkronizasyonun (INS) zaman gecikmeli modelini hesaplamak için kısmi dalgacık dönüşüm tutarlılığını (pWTC) açıklar. pWTC'nin INS üzerindeki sinyal otokorelasyonunun karışıklıklarını gidermedeki etkinliği iki deneyle kanıtlanmıştır.

Özet

Sosyal etkileşim insanlar için hayati öneme sahiptir. Hipertarama yaklaşımı, sosyal etkileşimler sırasında kişilerarası nöral senkronizasyonu (INS) incelemek için yaygın olarak kullanılırken, fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi (fNIRS), nispeten yüksek uzamsal çözünürlüğü, ses anatomik lokalizasyonu ve hareket artefaktlarının olağanüstü yüksek toleransı nedeniyle natüralist sosyal etkileşimleri hipertarama için en popüler tekniklerden biridir. Önceki fNIRS tabanlı hipertarama çalışmaları genellikle bireyler arasındaki bilgi akışının yönünü ve zamansal modelini tanımlamak için dalgacık dönüşüm tutarlılığını (WTC) kullanarak zaman gecikmeli bir INS hesaplar. Bununla birlikte, bu yöntemin sonuçları, her bireyin fNIRS sinyalinin otokorelasyon etkisi ile karıştırılabilir. Bu sorunu ele almak için, otokorelasyon etkisini ortadan kaldırmayı ve fNIRS sinyalinin yüksek zamansal spektrum çözünürlüğünü korumayı amaçlayan kısmi dalgacık dönüşüm tutarlılığı (pWTC) adı verilen bir yöntem tanıtıldı. Bu çalışmada, öncelikle pWTC'nin otokorelasyonun INS üzerindeki etkisini ortadan kaldırmadaki etkinliğini göstermek için bir simülasyon deneyi yapılmıştır. Daha sonra, bir sosyal etkileşim deneyinden fNIRS veri kümesine dayanan pWTC'nin çalışması hakkında adım adım rehberlik sunuldu. Ek olarak, pWTC yöntemi ile geleneksel WTC yöntemi ve pWTC yöntemi ile Granger nedensellik (GC) yöntemi arasında bir karşılaştırma yapılmıştır. Sonuçlar, pWTC'nin farklı deneysel koşullar arasındaki INS farkını ve INS'nin natüralist sosyal etkileşimler sırasında bireyler arasındaki yönlü ve zamansal modelini belirlemek için kullanılabileceğini göstermiştir. Ayrıca, geleneksel WTC'den daha iyi zamansal ve frekans çözünürlüğü ve GC yönteminden daha iyi esneklik sağlar. Bu nedenle, pWTC, natüralist sosyal etkileşimler sırasında bireyler arasındaki bilgi akışının yönünü ve zamansal modelini çıkarmak için güçlü bir adaydır.

Giriş

Sosyal etkileşim insanlar için hayati öneme sahiptir ^1,2. Sosyal etkileşimin çift beyinli nörobilişsel mekanizmasını anlamak için, hipertarama yaklaşımı son zamanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve kişilerarası sinirsel senkronizasyon (INS) kalıplarının sosyal etkileşim sürecini iyi karakterize edebileceğini göstermektedir 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12

Protokol

İnsan deneyi protokolü, Pekin Normal Üniversitesi'ndeki Bilişsel Sinirbilim ve Öğrenme Devlet Anahtar Laboratuvarı Kurumsal İnceleme Kurulu ve Etik Komitesi tarafından onaylandı. Tüm katılımcılar deney başlamadan önce yazılı bilgilendirilmiş onam verdiler.

1. Simülasyon deneyi

1. Birbiriyle ilişkili iki zaman serisi sinyali üretin, bir sinyal 4 s zaman gecikmesinde otokorelasyona sahiptir. İki sinyal arasındaki r korelasyon katsayısını 0,4 olarak ayarlayın.
2. Ayrıca, herhangi bir korelasyon olmadan, ancak bir sinyalde otokorelasyon ile iki zaman serisi sinyali üretin.
3. Denklem 2 ile geleneksel 4 s za....

Sonuçlar

Simülasyon sonuçları
Sonuçlar, otokorelasyonlu zaman gecikmeli INS WTC'nin, otokorelasyon olmadan zaman gecikmeli INS_WTC'den anlamlı derecede yüksek olduğunu göstermiştir (t (1998) = 4.696, p < 0.001) ve zaman gecikmeli INS_pWTC (t (1998) = 5.098, p < 0.001). Ek olarak, otokorelasyon olmadan zaman gecikmeli INS_WTC ile INS_pWTC arasında anlamlı bir fark yoktu (t(1998) = 1.573, p = 0.114,

Tartışmalar

Hipertarama çalışmalarında, bireyler arasındaki bilgi akışının yönlü ve zamansal kalıplarını tanımlamak genellikle önemlidir. Önceki fNIRS hipertarama çalışmalarının çoğu, zaman gecikmeli INS'yi hesaplayarak bu özellikleri çıkarmak için geleneksel WTC^25'i kullanmıştır. Bununla birlikte, fNIRS sinyali^20,21'in içsel özelliklerinden biri olarak, otokorelasyon etkisi zaman gecikmeli ^INS'yi karıştırabilir. Bu.......

Malzemeler

Name	Company	Catalog Number	Comments
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.