Name: measurement of the directional information flow in fnirs-hyperscanning data using the partial wavelet transform coherence method
Uploaded: 2021-09-03T14:30:00
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这项工作得到了国家自然科学基金（61977008）和“青年顶尖人才万人计划”的支持。

人体实验方案经北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室机构评审委员会和伦理委员会批准。所有参与者在实验开始前都给予了书面知情同意。
1. 模拟实验
<ol><li>生成两个相互关联的信号时间序列，其中一个信号在 4 s 时间滞后处具有自相关。将两个信号之间的 r 相关系数设置为 0.4。</li>
	<li>此外，生成两个没有任何相关性但一个信号具有自相关度的信号时间序列?...

在超扫描研究中，通常必须描述个体之间信息流动的方向和时间模式。以前的大多数fNIRS超扫描研究都使用传统的WTC25 通过计算时间滞后INS来推断这些特征。然而，作为fNIRS信号20，21的固有特征之一，自相关效应可能会混淆时间滞后INS。为了解决这个问题，在本文的协议中，引入了一种称为pWTC的方法22。该方法估计部...

社会互动对人类至关重要1，2.为了理解社会互动的双脑神经认知机制，超扫描方法最近被广泛使用，表明人际神经同步（INS）的模式可以很好地表征社会互动过程3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14.在最近的研究中，一个有趣的发现是，个体在二元组中的角色差异可能导致INS的时间滞后模式，即当一个个体的大脑活动落后于另一个个体几秒钟时，就会发生INS，例如从听众到说话者5，9，从领导者到追随者4， 从老师到学生8，从母亲到孩子13，15，从女性到男性的浪漫夫妇6。最重要的是，时间滞后的INS间隔与社会交往行为的间隔之间存在良好的对应关系，例如教师提问与回答8的学生之间或母亲的养育行为与儿童15的顺从行为之间。因此，时间滞后INS可以反映从一个个体到另一个个体的定向信息流，如最近用于人际口头交流的分层模型16中所提出的那样。
此前，时滞INS主要在研究自然主义社会相互作用时，因其空间分辨率相对较高，声音解剖定位和运动伪像17的极高容忍度，主要在功能近红外光谱（fNIRS）信号上计算。此外，为了精确表征神经时间滞后与社会互动过程中行为时间滞后之间的对应关系，必须获得每个时间滞后（例如，从无时间滞后到10秒的时间滞后）的INS强度。为此，以前，小波变换相干性（WTC）程序在将一个个体的大脑信号向前或向后移动到另一个个体的大脑信号5，6，18之后被广泛应用。当对fNIRS信号使用这种传统的WTC程序时，存在一个潜在的挑战，因为观察到的时间滞后INS可能被单个19，20，21的fNIRS信号的自相关效应所混淆。例如，在二元社会互动过程中，参与者A在时间点t的信号可以与参与者B在同一时间点的信号同步。同时，由于自相关效应，参与者A在时间点t的信号可能与参与者A在稍后时间点t+1的信号同步。因此，在时间点t的参与者A信号和时间点t+1的参与者B的信号之间可能会发生虚假的时间滞后INS。
Mihanović和他的同事22 首先引入了一种称为偏小波变换相干性（pWTC）的方法，然后将其应用于海洋科学23，24。该方法的最初目的是在估计两个信号的相干性时控制外源混杂噪声。在这里，为了解决fNIRS超扫描数据中的自相关问题，对pWTC方法进行了扩展，以计算fNIRS信号上的时间滞后INS。准确地说，从参与者A到参与者B的时间滞后INS（和定向信息流）可以使用下面的等式（等式1）23计算。
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/62927/62927eq01.jpg">
这里，假设有两个信号，A和B，分别来自参与者A和B。信号B的出现总是先于时间滞后为n的信号A，其中WTC（At，Bt +n）是传统的时间滞后WTC。WTC（At，At + n）是参与者A中的自相关WTC.WTC（At，Bt）是参与者A和B之间时间点t的时间对齐WTC。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62927/62927fig01.jpg"> 图 1：pWTC 概述。 （A） pWTC的逻辑。在二元内有两个信号 A 和 B。A 的出现总是跟在 B 之后，有一个滞后 n。灰色框是位于特定时间点 t 或 t+n 的小波窗口。基于pWTC方程（如图所示），需要计算三个WTC：At + n和Bt的时间滞后WTC;参与者 At 和 A t+n 的自相关 WTC;以及时间点 t、At 和 Bt 处的时间对齐 WTC。（二）光电多探头集的布局。CH11被放置在T3，CH25被放置在T4，遵循国际10-20系统27，28。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62927/62927fig01large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的大图。</a>
该协议首先引入了一个仿真实验，以证明pWTC解决自相关挑战的能力。然后，它解释了如何基于自然主义社会互动的经验实验，逐步进行pWTC。在这里，使用通信上下文来介绍该方法。这是因为，以前，时间滞后INS通常是在自然主义的通信上下文中计算的3，4，6，8，13，15，18。此外，还对pWTC与传统WTC进行了比较，并与格兰杰因果关系（GC）测试进行了验证。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>fNIRS topography system</td>
			<td>Shimadzu Corporation</td>
			<td>Shimadzu LABNIRS systen</td>
			<td>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.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MATLAB</td>
			<td>The MathWorks, Inc.</td>
			<td>MATLAB 2019a</td>
			<td>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.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MRI scanner</td>
			<td>Siemens Healthineers</td>
			<td>TRIO 3-Tesla scanner</td>
			<td>In this protocol, the MRI scanner was used to obtain MNI coordinates of each channel and optpde. Scan parameters are described in main text.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>customized caps</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>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.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

measurement of the directional information flow in fnirs-hyperscanning data using the partial wavelet transform coherence method

社会互动对人类至关重要。虽然超扫描方法已被广泛用于研究社会互动期间的人际神经同步（INS），但功能性近红外光谱（fNIRS）是超扫描自然主义社会互动的最流行的技术之一，因为它具有相对较高的空间分辨率，声音解剖定位和对运动伪影的极高耐受性。以前基于fNIRS的超扫描研究通常使用小波变换相干性（WTC）来描述个体之间信息流的方向和时间模式来计算时间滞后INS。然而，这种方法的结果可能会被每个个体的fNIRS信号的自相关效应所混淆。为了解决这个问题，引入了一种称为偏小波变换相干性（pWTC）的方法，该方法旨在消除自相关效应并保持fNIRS信号的高时间频谱分辨率。本研究首先进行了模拟实验，验证了pWTC在消除自相关对INS影响方面的有效性。然后，基于社会交互实验中的fNIRS数据集，对pWTC的操作进行了分步指导。此外，还比较了pWTC方法与传统WTC方法以及pWTC方法与格兰杰因果关系（GC）方法之间的比较。结果表明，pWTC可用于确定自然社会互动过程中不同实验条件之间的INS差异以及个体间INS的方向和时间模式。此外，它比传统的WTC提供更好的时间和频率分辨率，比GC方法提供更好的灵活性。因此，pWTC是推断自然主义社会互动期间个体之间信息流动的方向和时间模式的有力候选者。

仿真结果 结果表明，具有自相关的时间滞后INSWTC 显著高于无自相关的时间滞后INSWTC （t（1998）= 4.696， p < 0.001）和时间滞后INSpWTC （t（1998）= 5.098，p < 0.001）。此外，无自相关的时滞INSWTC 与INSpWTC （t（1998）= 1.573， p = 0.114， 图2A）之间没有显着差异。这些结果表明，当WTC值设置为接近...

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Measurement of the Directional Information Flow in fNIRS-Hyperscanning Data using the Partial Wavelet Transform Coherence Method

该协议描述了部分小波变换相干性（pWTC），用于计算人际神经同步（INS）的时间滞后模式，以推断社会互动过程中信息流的方向和时间模式。通过两个实验证明了pWTC在消除INS信号自相关混杂方面的有效性。

使用偏小波变换相干法测量 fNIRS-超扫描数据中的定向信息流

Social interaction is of vital importance for human beings. While the hyperscanning approach has been extensively used to study interpersonal neural ...

超扫描是描述个体之间关系的一种有前途的方法，在这项研究中发现了个体之间的神经同步。最重要的问题是确定谁在与谁同步。我们在这里提出的方法是确定个体之间信息流动的方向。与其他方法相比，这种方法最显着的优点是从神经同步中去除各种混杂因素。例如，每个信号中的自相关。同时，我们可以保持每个信号的高空间解剖分辨率。通过从设备导出血红蛋白浓度变化数据文件并将文件传输为 MATLAB 可读格式来开始数据预处理。然后，删除每个会话的第一个和最后 15 秒的数据以避免瞬态响应，并使用 MATLAB 抽取内置函数将数据从 55.6 赫兹下采样到 11.1 赫兹。要校正运动伪像，请使用具有适当滤波功能的离散小波变换滤波方法。使用 PCA 内置功能消除全局生理噪声。然后，从信号中删除前 80% 的方差。在从女性那里删除前两秒的数据和从男性那里删除最后两秒的数据后，用等式计算女性主导的两秒滞后INS WTC值。同样，在删除男性的最初两秒数据和女性的最后两秒数据后，计算男性领导的两个落后的INS WTC值。在潜在的676个CH对上重复具有不同时间滞后的过程，N（如N）等于四秒，六秒或八秒，并使用前面描述的方程计算女性和男性领导的时间滞后INS WTC的强度。使用 pWTC 以与使用等式相同的方式使用 pWTC 计算 INS pWTC。生成男性和女性之间fNIRS信号的时间滞后时间序列，并计算不同时间滞后WTC的值。通过从男性中删除数据的前两秒和最后两秒，生成男性fNIRS信号的自相关时间序列。然后，计算男性的两秒自相关值。然后，评估不同时间滞后处的自相关 WTC 值。同样，通过从男性和女性中删除前两秒的数据，创建 fNIRS 信号的时间对齐时间序列。然后，计算两秒的时间对齐WTC。然后，评估不同时间滞后的时间对齐WTC值。将时间对齐的 WTC、时间滞后 WTC 和不同时间滞后自相关的 WTC 值输入到 pWTC 方程中，生成 INS pWTC。在二级fNIRS数据处理中，去除0.7赫兹以上每个信号的生理噪声和频带。然后，去除0.01赫兹以下和0.15至0.3赫兹范围内的每个信号的频带，以滤除非常低的频率波动。使用费雪Z变换变换INS，然后在时间维度上平均INS。对于每个时间滞后处的平均INS，在整个频率范围内对每个CH对进行配对的双样本t检验。然后，识别所有显著的频率簇。通过将参与者随机分配到新的两个成员对来重新分配二元关系，就像从未相互交流的diad的参与者一样。执行基于群集的排列测试，为结果建立阈值。在每个时间滞后中重新计算 INS。在新样本中执行成对的 t 检验，并确定显著的频率簇。然后，选择具有最大总和 T 值的聚类，然后重复过程 1， 000 次以生成最大假阳性 T 值的空分布。将原始样本中每个已识别频率簇的总和 T 值与空分布进行比较，以获得显著的统计结果。在研究中进行了模拟分析。代表性分析表明，具有自相关的时间滞后INS WTC明显高于无自相关和时间滞后INS pWTC的时间滞后INS WTC。此外，无自相关的时滞INS WTC与INS pWTC之间没有显著差异，表明pWTC在消除自相关效应对INS的影响方面存在效率。在0.4至0.6赫兹内观察到边际显着的上下文效应，其中男性落后女性四秒。相比之下，对于INS pWTC，当男性的传感器和运动皮层活动落后女性4秒时，仅观察到0.4至0.6赫兹范围内的显着上下文效应。在冲突情况下，从妇女到男子的定向移民归化方案明显高于支助性环境。采用格兰杰因果关系法验证了INS pWTC的结果。结果表明，INS GC表现出与INS pWTC相似的模式。格兰杰因果关系分析计算出的从妇女到男子的定向INS在冲突情况下明显高于支持性环境。使用这种方法计算神经同步后，还可以进行许多其他方法。例如，我们可以比较不同社会联系语境与不同社会关系中的社会联系之间的这种定向信息流。而且，还可以了解不同通信行为对神经同步的贡献。例如，无论是语言交流还是非语言交流在神经同步中都起着更重要的作用。

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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科研

神经科学

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