Name: how to calculate and validate inter-brain synchronization in a fnirs hyperscanning study
Uploaded: 2021-09-08T14:15:00
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Esta investigación fue apoyada por: Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (31872783, 31800951).

El protocolo presentado aquí fue aprobado por el Comité Universitario de Protección de la Investigación Humana de la Universidad Normal del Este de China.
1. Preparación para el experimento
<ol><li>Participantes<ol>
<li>Reclutar a un grupo de estudiantes de pregrado y posgrado con compensación monetaria por parte de la publicidad del campus.</li>
		<li>Asegúrese de que los participantes sean diestros y tengan una visión y audición normales o corregidas a normales. Asegúrese de que ...

Este protocolo proporciona un procedimiento paso a paso para calcular y validar el SII, utilizando el enfoque de hiperescaneo fNIRS para recopilar simultáneamente las señales cerebrales de dos participantes. A continuación se analizan algunas cuestiones críticas relacionadas con el preprocesamiento de datos de fNIRS, el cálculo de IBS, las estadísticas y la validación de IBS.
Preprocesamiento de datos Es necesario preprocesar los datos fNIRS en estudios de hiperescan...

Cuando las personas se coordinan con los demás, sus cerebros y cuerpos se convierten en una unidad acoplada a través de la adaptación mutua continua. El acoplamiento entre cerebros puede ser representado por la sincronización intercerebral (SII) a través del enfoque de hiperescaneo, que registra simultáneamente las señales cerebrales de dos o más individuos1. De hecho, un creciente cuerpo de estudios de hiperescaneo fNIRS / EEG ha encontrado SII en varios contextos de colaboración, incluyendo tocar con los dedos2,caminar en grupo3,tocar la batería4,tocar la guitarra5y cantar / tararear6. fNIRS es ampliamente utilizado para la investigación del SII durante la interacción social, ya que restringe menos los movimientos de la cabeza / cuerpo en entornos relativamente naturales (en comparación con fMRI / EEG)7.
El artículo presenta un protocolo para calcular el SII a través del método de coherencia de la transformada de wavelet (WTC) en un estudio de hiperescaneo fNIRS. WTC es un método para evaluar la correlación cruzada entre dos señales de movimiento en el plano tiempo-frecuencia y, por lo tanto, puede proporcionar más información que el análisis de correlación tradicional (por ejemplo, correlación de Pearson y correlación cruzada), que es solo en el dominio del tiempo8. Además, las señales hemodinámicas se transforman en componentes de wavelet, que pueden eliminar eficazmente el ruido de baja frecuencia. Aunque wtC consume mucho tiempo, ha sido el método más utilizado para calcular el SII en la imitación de acción9,el comportamiento cooperativo10,la comunicación verbal11,la toma de decisiones12y el aprendizaje interactivo13.
El artículo también presenta cómo validar el SII con el análisis aleatorio basado en la permutación de ensayos, afecciones y participantes. El SII en estudios de hiperescaneo siempre se propone para rastrear la interacción social en línea entre individuos, mientras que también puede interpretarse por otras explicaciones, como la similitud de estímulo, similitud de movimiento o similitud de condición14. La prueba de permutación, también llamada prueba de aleatorización, se puede aprovechar para probar las hipótesis nulas mencionadas anteriormente mediante el remuestreo de los datos observados15. Mediante el uso de la permutación, es útil investigar si el SII identificado es específico del comportamiento interactivo, que va desde la modulación del SII dentro de las díadas hasta entre grupos de socios16.
El protocolo descrito aquí detalla cómo obtener señales cerebrales a través de la tecnología fNIRS, calcular el SII a través del método WTC y validar el SII mediante pruebas de permutación en un estudio de hiperescaneo. Este estudio tiene como objetivo examinar si el SII privilegiado es provocado por los medidores de música durante la coordinación social. Las señales cerebrales se registraron en la corteza frontal, basándose en la ubicación del SII en un hallazgo previo1. La tarea experimental fue desarrollada originalmente por Konvalinka y sus universidades17,en la que se pidió a los participantes que tocaran sus dedos con la retroalimentación auditiva de la pareja o de ellos mismos después de escuchar los estímulos del medidor o no medidor.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Computer</td>
			<td>Hewlett-Packard Development Company, L.P.</td>
			<td>HP S01-pF157mcn</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Earphone</td>
			<td>Royal Philips Electronics, Eindhoven, The Netherlands</td>
			<td>SHE2405BK/00</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEG cap</td>
			<td>Compumedics Neuroscan, Charlotte, USA</td>
			<td>64-channel Quik-Cap</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>E-Prime software</td>
			<td>Psychology Software Tools, Inc., Pittsburgh, USA</td>
			<td>E-Prime 3</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>fNIRS system</td>
			<td>Hitachi Medical Corporation, Tokyo, Japan</td>
			<td>ETG-7100 Optical Topography System</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MATLAB 2014b</td>
			<td>The MathWorks, Inc., Natick, MA</td>
			<td>MATLAB 2014b</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MuseScore</td>
			<td>Musescore Company, Belgium</td>
			<td>MuseScore 3.6.2.548021803</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Swimming cap</td>
			<td>Decathlon Group, Villeneuve-d&#39;Ascq, France</td>
			<td>1681552</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

how to calculate and validate inter-brain synchronization in a fnirs hyperscanning study

La dinámica entre los cerebros acoplados de los individuos ha sido representada cada vez más por la sincronización intercerebral (SII) cuando se coordinan entre sí, principalmente utilizando señales de registro simultáneo de cerebros (es decir, hiperescaneo) con fNIRS. En los estudios de hiperescaneo de fNIRS, el SII se ha evaluado comúnmente a través del método de coherencia de transformada de wavelet (WTC) debido a su ventaja en la expansión de series de tiempo en el espacio de frecuencia de tiempo donde las oscilaciones se pueden ver de una manera altamente intuitiva. El SII observado se puede validar aún más a través del emparejamiento aleatorio basado en permutación del ensayo, la pareja y la condición. Aquí, se presenta un protocolo para describir cómo obtener señales cerebrales a través de la tecnología fNIRS, calcular el SII a través del método WTC y validar el SII por permutación en un estudio de hiperescaneo. Además, discutimos los problemas críticos al usar los métodos anteriores, incluida la elección de señales fNIRS, métodos de preprocesamiento de datos y parámetros opcionales de cálculos. En resumen, el uso del método WTC y la permutación es una tubería potencialmente estándar para analizar el SII en estudios de hiperescaneo fNIRS, lo que contribuye tanto a la reproducibilidad como a la confiabilidad del SII.

Los resultados mostraron que había SII en el canal 5 en la condición de coordinación del medidor, mientras que no existía SII en otras condiciones (es decir, independencia del medidor, coordinación sin medidor, independencia sin medidor; Figura 2A). En el canal 5, el SII en la condición de coordinación del medidor fue significativamente mayor que los valores de coherencia en la condición de coordinación no métrica e independencia del medidor(Figura 2B).</strong...

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How to Calculate and Validate Inter-brain Synchronization in a fNIRS Hyperscanning Study

Cómo calcular y validar la sincronización intercerebral en un estudio de hiperescaneo fNIRS

The dynamics between coupled brains of individuals have been increasingly represented by inter-brain synchronization (IBS) when they coordinate with each ...

Este protocolo proporciona una canalización potencialmente estándar de análisis de la sincronización intercerebral en el estudio de hiperescaneo fNIRS. La principal ventaja de esta técnica es que permite calcular la ley de sincronización intercerebral que transformará el método coherente y validará las formas de sincronización intercerebular, la permutación basada en el empoderamiento de las condiciones del pecho y participa. Realice todos los análisis de datos utilizando el software MATLAB con las cajas de herramientas adecuadas.Durante el preprocesamiento de datos, específicamente utilizando el análisis de componentes principales y el método de mejora de la señal basado en correlación, elimine el ruido fisiológico global F N I R S utilizando el filtro NPCA. Y los artefactos de movimiento de la cabeza usando el movimiento correcto HMR subrayan CBSI de Homer dos. A continuación, para calcular la sincronización intercerebral o IBS, adopte la función coherente de transformación wavelet de wavelet cruzada y la caja de herramientas coherente wavelet con parámetros predeterminados, y calcule los valores coherentes en cada momento en el punto de frecuencia para obtener una matriz de dos ejes de valores coherentes.Para los parámetros predeterminados, utilice la wavelet madre de Morlet para transformar cada serie temporal en el dominio de tiempo y frecuencia mediante la transformación de wavelet continua. A continuación, para elegir la banda de frecuencia de interés, seleccione un promedio de los valores coherentes de la banda de frecuencias entre 0,5 y un Hertz. De acuerdo con la banda de frecuencia utilizada en la tarea de movimiento de los dedos del estudio F N I R S Hyper-scanning.Obtenga una columna de valores coherentes para cada par. Luego, seleccione un promedio de los valores coherentes de la ventana de tiempo durante la etapa de reposo. Y para cada condición experimental, utilizando la información de la marca, obtener cinco valores coherentes para cada díada para la sesión de tarea, solo seleccionar la duración durante la cual los participantes tocaron para reproducir el estímulo auditivo, que es de aproximadamente 12 segundos para cada ensayo, lo que resulta en un total de 180 segundos para cada condición experimental.A continuación, reste el valor coherente en reposo del valor coherente relacionado con la tarea. Dado que el valor de coherencia durante el estado de reposo se utiliza como línea de base en este experimento. A continuación, utilizando las muestras pareadas de la prueba T de permutación con la función de subrayado de malta comp subrayado T1 función de gotas de trabajo.Compare los valores coherentes restados con cero en cada canal para cada condición experimental. A continuación, mediante la función A FDR del cuadro de herramientas de MATLAB, corrija los valores de P mediante el método de tasa de detección falsa. A continuación, utilizando la prueba T de permutación de muestras pareadas con la función de subrayado de malta comp subrayado permanente T1 de las gotas de trabajo, compare los valores de coherencia entre las diferentes condiciones de tarea en el canal donde existía el SII.Para validar el SII, utilice la función de perm de despotricación de MATLAB para aleatorizar la etiqueta de los ensayos en la condición de coordinación del medidor para una díada en cada canal. Siga la tubería demostrada para calcular el SII y las estadísticas para la etiqueta del ensayo aleatorizado, excluyendo el análisis de sensibilidad para la banda de frecuencia de interés. Realice la permutación 1000 veces, luego trace la distribución de los valores estadísticos de Z generados dentro de la permutación de díada.A continuación, siga la tubería para calcular el SII y las estadísticas después de aleatorizar el emparejamiento de los participantes del mismo ensayo, en la condición de coordinación del medidor. Finalmente, siga la tubería nuevamente después de aleatorizar las etiquetas de condición para los mismos miembros de una díada en el mismo ensayo. Los resultados mostraron la presencia de SII en el canal cinco en la condición de coordinación del medidor.Mientras que no se detectó SII en las otras condiciones. En el canal cinco, el SII y la condición de coordinación del medidor fueron significativamente más altos que los valores coherentes en la condición de coordinación no métrica e independencia del medidor. El análisis de permutación mostró que el SII observado probablemente se presentó en dos individuos de una díada que intentaron sincronizarse entre sí en el tiempo emparejado, pero no en el compañero de tiempo o condición de emparejamiento aleatorio.Asegúrese de que el SII sea específico para interacciones raras. Por lo tanto, el cálculo del SII en la tarea, la banda de frecuencia correlacionada y las condiciones de confianza mutantes y las entrevistas. Calcular el SII de todos los canales dentro del alcance simple, o a través de diferentes canales y regiones, enriquecería al socio de cálculo de IBS.El análisis de la red Inter-Cerebro para grandes grupos de participantes en interacciones naturales beneficiará la calificación de la interacción social.

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