Name: inter-brain synchrony in open-ended collaborative learning: an fnirs-hyperscanning study
Uploaded: 2021-07-21T14:00:00
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この研究は、優秀博士課程の学生のためのECNU学術イノベーション推進プログラム(YBNLTS2019-025)と中国国立自然科学財団(31872783と71942001)によって支援されています。

募集されたすべての参加者(40人のダイド、平均年齢22.1歳±1.2歳、右利きの100%、正常または正常に修正された視力)は健康でした。実験の前に、参加者はインフォームド・コンセントを与えました。参加者は参加に対して財政的に補償された。研究は、人間の研究保護の大学委員会によって承認されました (HR-0053-2021), 東中国師範大学.
1. データを採用する前の準備手順
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まず、本プロトコルにおいて、協調学習シナリオでfNIRSハイパースキャン実験を行う具体的なステップが記載されている。第2に、協調学習ダイアドにおける血行力信号のIBSを評価するデータ解析パイプラインも提示される。fNIRSハイパースキャン実験の詳細な操作は、オープンサイエンスの開発を促進するであろう。さらに、ハイパースキャン研究の再現性を高めるために、解析パイプライ?...

最近、インタラクティブなダイアドまたはグループのメンバー全体で同時に脳活動を明らかにするために、研究者はハイパースキャンアプローチ1、2を採用しています。具体的には、脳波(EEG)、機能磁気共鳴画像法(fMRI)、および機能近赤外分光法(fNIRS)を用いて、2つ以上の被験者からの神経活動と脳活動を同時に3、4、5に記録する。研究者は、脳間同期(IBS)(すなわち、時間の経過によるニューロンまたは血行力学的信号の位相および/または振幅のアライメント)を指すこの技術に基づいて、同時脳結合を伴う神経指数を抽出する。ハイパースキャン研究の多種多様な発見 IBS 複数の個人間の社会的相互作用中に発見 (例えば, プレイヤー - 聴衆, インストラクター学習者, リーダー-フォロワー)6,7,8.さらに、IBSは、効果的な学習と指示9、10、11、12、13、14の特定の意味を持っています。自然主義的な学習シナリオにおけるハイパースキャン研究の急増に伴い、ハイパースキャン実験の標準プロトコルの確立と、この分野におけるデータ分析のパイプライン化が必要である。
本稿では、協調学習ダイアドのfNIRSベースのハイパースキャンを行うためのプロトコルとIBSを分析するためのパイプラインを提供する。fNIRSは、近赤外光を放射してヘモグロビンのスペクトル吸収を間接的に評価し、血行/酸素化活性を15、16、17で測定する光学イメージングツールです。fMRIと比較して、fNIRSは動きのアーティファクトを起こしにくいので、実際の実験(例えば、模倣、話す、および非言語的なコミュニケーション)18、7、19からの測定を可能にする。脳科学と比較して、fNIRSは高い空間分解能を保持し、研究者は脳活動20の位置を検出することを可能にする。したがって、空間分解能、物流、および実現可能性におけるこれらの利点は、ハイパースキャン測定1を実施するfNIRSを修飾する。この技術を用いて、新興の研究機関は、自然主義的な社会設定9、10、11、12、13、14の異なる形態の2人の(またはそれ以上の)人々の脳活動のIBS-神経アライメントとしての指標用語を検出する。これらの研究では、このインデックスを計算するために、さまざまな方法(すなわち、相関分析とウェーブレット変換コヘレンス(WTC)分析)が適用されます。一方、このような分析の標準的なパイプラインは不可欠ですが、欠けています。その結果、FNIRSベースのハイパースキャンを実施するためのプロトコルと、WTC分析を用いたIBSを同定するパイプラインが、本研究で紹介される。
本研究は、fNIRSハイパースキャン技術を用いた協調学習ダイドにおけるIBSの評価を目的としている。まず、血行反応は、協調学習タスク中に、各色素の前頭前および左テンポラル領域で同時に記録される。これらの領域は、対話型の教育と学習9、 10、11 、12、13、14に関連付けられていると識別されています。次に、IBS は対応する各チャネルで計算されます。fNIRS データ記録プロセスは、休止状態セッションとコラボレーション・セッションの 2 つの部分で構成されます。休息状態セッションは5分間続き、その間、両方の参加者(テーブル(0.8 m)で互いに対面して座っている)は、静かにリラックスする必要があります。この休止状態セッションは、ベースラインとして使用されます。そして、共同セッションでは、学習教材全体を一緒に勉強し、理解を引き出し、ルールを要約し、すべての学習教材をマスターするように言われます。ここでは、実験を実施する具体的なステップとfNIRSデータ解析を行います。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>EEG caps</td>
			<td>Compumedics Neuroscan,Charlotte,USA</td>
			<td>64-channel Quik-Cap</td>
			<td>We choose two sizes of cap(i.e.medium and large).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NIRS measurement system with probe sets and probe holder grids</td>
			<td>Hitachi Medical Corporation, Tokyo, Japan</td>
			<td>ETG-7100 Optical Topography System</td>
			<td>The current study protocol requires an optional second adult probe set for 92 channels of measurement in total.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Numeric computing platform</td>
			<td>The MathWorks, Inc., Natick, MA</td>
			<td>MATLAB R2020a</td>
			<td>Serves as base for Psychophysics Toolbox extensions (stimulus presentation), Homer2&#160; (fNIRS preprocess analysis), and &#34;wtc&#34; function(WTC computation).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Psychology software</td>
			<td>psychology software tools,Sharpsburg, PA,USA</td>
			<td>E-prime 2.0</td>
			<td>we apply E-prime to start the fNIRS measurement system and send triggers which marking the rest phase and collaborative learning phase for fNIRS recording data</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Swimming caps</td>
			<td>Zoke corporation,Shanghai,China</td>
			<td>611503314</td>
			<td>We first placed the standard 10-20 EEG cap on the head mold, and placed the swimming cap on the EEG cap. Second, we marked (inion, Cz, T3, T4, PFC and P5) with chalk.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Three-dimensional (3-D) digitizer</td>
			<td>Polhemus, Colchester, VT, USA;</td>
			<td>Three-dimensional (3-D) digitizer</td>
			<td>Anatomical locations of optodes in relation to standard head landmarks were determined for each participant using a Patriot 3D Digitizer</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

inter-brain synchrony in open-ended collaborative learning: an fnirs-hyperscanning study

fNIRSハイパースキャンは、社会的相互作用の神経生物学的基盤を検出するために広く使用されています。この技術により、研究者は、脳間同期(IBS)と呼ばれる新しい指標(すなわち、時間の経過によるニューロンまたは血行力学信号の位相および/または振幅の位置合わせ)を持つ2人以上のインタラクティブな個人の同時脳活動を修飾する。自然主義的な学習環境における協調学習ダイアドに関するfNIRSハイパースキャン実験を行うためのプロトコルを紹介する。また、酸素化ヘモグロビン(Oxy-Hb)シグナルのIBSを解析するパイプラインについて説明する。具体的には、実験計画、NIRSデータ記録のプロセス、データ解析方法、および今後の方向性について、すべて議論する。全体として、標準化されたfNIRSハイパースキャンパイプラインを実装することは、第二人称神経科学の基本的な部分です。また、これは、研究の再現性を支援するためのオープンサイエンスの呼びかけに沿ったものと同じである。

図1は、実験プロトコルとプローブの位置を示しています。fNIRS データ記録プロセスは、休止状態セッション (5 分) とコラボレーション セッション (15 ~ 20 分) の 2 つの部分で構成されます。協調学習ダイアドは、リラックスして休息状態のセッションに留まるために必要です。その後、学習教材を共学習するように言う(図1A)。前頭前および左のテ?...

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Inter-Brain Synchrony in Open-Ended Collaborative Learning: An fNIRS-Hyperscanning Study

自然主義的な学習環境における協調学習ダイアドに関するfNIRSハイパースキャン実験を行うためのプロトコルについて概説する。また、酸素化ヘモグロビン(Oxy-Hb)シグナルの脳間同期(IBS)を解析するパイプラインが提示される。

オープンエンド共同学習における脳間同期:fNIRS-ハイパースキャン研究

fNIRS hyperscanning is widely used to detect the neurobiological underpinnings of social interaction. With this technique, researchers qualify the ...

このプロトコルは、fNIRSハイパースキャン技術による自然主義的環境における協調ダイアドにおける脳間同期を明らかにする。この技術の重要な利点は、2つ以上の相互作用する脳のリアルタイムダイナミクスの調査を可能にすることです。実験を開始する前に、安定した動作温度を達成するために近赤外分光システムを開始し、次に光度ホルダーグリッドを配置し、テキスト原稿に記載されているようにNIRSキャップを準備するために弾性水泳キャップを採用します。信号が不十分なチャネルの場合は、光ファイバープローブを使用して、プローブの先端の下のヘアを片側に移動します。動作温度が安定したら、トリガ受信機がアクティブであることを確認し、測定モードをイベント関連の測定に設定します。明るくした光ファイバープローブを準備して、髪を脇に移動させます。NIRS測定方法の詳細について参加者に指示し、レーザー光が参加者の目に有害である可能性があるため、レーザー光を直接調べないようにします。参加者が直接お互いを見ることができるように、参加者が顔を合わせて座るようにし、椅子からテーブルまでの距離を調整して参加者が快適に座るようにします。レーザーボタンをオンにし、参加者や椅子に接触することなくホルダーの腕に4つの光ファイバーバンドルをゆるく置き、参加者の頭にプローブセットを付けてキャップを置き、3対5のプローブセットが参加者の額を覆い、4つ4つのプローブセットが左のテンポラルカルテックスを覆っていることを確認します。 次に、各スプリング負荷プローブをさらにプローブソケットに慎重に押し込み、プローブの先端が参加者の頭皮に触れる。その後、2人の参加者がベースラインとなる5分間の休息状態で学習教材を共同学習できるようにします。まず、信号の品質を確認するには、機能NIRSマシンのプローブセットモニタウィンドウで自動ゲインをクリックし、チャンネルの不良信号を黄色でマークし、十分な信号を緑色でマークし、すべてのチャンネルが緑色に点灯するまでこの手順を繰り返します。実験の後、テキストファイル出力をクリックして、生光強度データをエクスポートし、データをテキストファイルとして保存します。3次元デジタイザを使用して、エミッタ、受信機、および各参加者の他の参照の位置を決定し、次に市販の数値コンピューティングプラットフォームを使用して記録チャンネルのMNI座標を取得します。各チャンネルの各参加者のデータを分析しました。あるダイアドに対するチャネル33の検光学密度を可視化した。データは、ウェーブレットベースのモーションアーチファクト除去方法を使用して、単独で主成分分析とともに抽出した。曲線の違いは、PCAが非神経信号を除去する上で効率的であることを示唆している。ウェーブレット変換コヘレンス行列を可視化しました。カラーマップは青から黄色まで変化し、0から1までの脳間同期値を表し、1つは2つの信号間の最大の一貫性を示し、ゼロはコヘレンスを示さない。また、有意な係数も得られ、ダイアドの心臓リズムコヘルレンスを表す1つのヘルツの周囲の強い一貫性を得た。観測されたT値とランダムT値の分布との比較は、特定されたFOIにおいて有意な結果を示す。プローブセットが関心領域をカバーしていることを確認し、偏差を減らすことが重要です。

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