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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इस काम को चीन के राष्ट्रीय प्राकृतिक विज्ञान फाउंडेशन (61977008) और दस हजार प्रतिभा कार्यक्रम के युवा शीर्ष पायदान प्रतिभाओं द्वारा समर्थित किया गया था।

मानव प्रयोग प्रोटोकॉल को बीजिंग सामान्य विश्वविद्यालय में संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान और सीखने की राज्य कुंजी प्रयोगशाला की संस्थागत समीक्षा बोर्ड और नैतिकता समिति द्वारा अनुमोदित किया गया था।...

हाइपरस्कैनिंग अध्ययनों में, आमतौर पर व्यक्तियों के बीच सूचना प्रवाह के दिशात्मक और अस्थायी पैटर्न का वर्णन करना आवश्यक है। अधिकांश पिछले fNIRS हाइपरस्कैनिंग अध्ययनों ने पारंपरिक WTC25 का उपयोग स?...

सामाजिक संपर्क मनुष्यों के लिए महत्वपूर्ण महत्व का है 1,2. सामाजिक संपर्क के दोहरे मस्तिष्क न्यूरोकॉग्निटिव तंत्र को समझने के लिए, हाइपरस्कैनिंग दृष्टिकोण का हाल ही में बड़े पैमाने पर उपयोग किया गया है, यह दिखाते हुए कि पारस्परिक तंत्रिका सिंक्रनाइज़ेशन (आईएनएस) के पैटर्न सामाजिक बातचीत प्रक्रिया को अच्छी तरह से चिह्नित कर सकते हैं 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 ,13,14. हाल के अध्ययनों में, एक दिलचस्प खोज यह है कि एक डायाड में व्यक्तियों की भूमिका अंतर आईएनएस के समय-अंतराल वाले पैटर्न को जन्म दे सकती है, यानी, आईएनएस तब होता है जब एक व्यक्ति की मस्तिष्क गतिविधि सेकंड से दूसरे व्यक्ति के पीछे रहती है, जैसे कि श्रोताओं से वक्ताओंतक 5,9, नेताओं से अनुयायियों तक4, शिक्षकों से छात्रों तक8, माताओं से बच्चों तक13,15, और एक रोमांटिक जोड़े में महिलाओं से पुरुषों तक। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि समय-अंतराल वाले आईएनएस के अंतराल और सामाजिक संपर्क व्यवहारों के बीच एक अच्छा पत्राचार है, जैसे कि शिक्षकों से पूछताछ और छात्रों के बीच8 का जवाब देने वाले छात्रों के बीच या माताओं के पेरेंटिंग व्यवहार और बच्चों के अनुपालन व्यवहारके बीच। इस प्रकार, समय-अंतराल वाला आईएनएस एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में एक दिशात्मक जानकारी प्रवाह को प्रतिबिंबित कर सकता है, जैसा कि पारस्परिक मौखिक संचार 16 के लिए हाल ही में पदानुक्रमित मॉडल में प्रस्तावितकिया गया है।
इससे पहले, समय-अंतराल वाले आईएनएस की गणना मुख्य रूप से कार्यात्मक निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (एफएनआईआरएस) सिग्नल पर की गई थी क्योंकि इसके अपेक्षाकृत उच्च स्थानिक संकल्प, ध्वनि शारीरिक स्थानीयकरण, और प्राकृतिक सामाजिक इंटरैक्शन का अध्ययन करते समय गति कलाकृतियों की असाधारण रूप से उच्च सहिष्णुता17 थी। इसके अलावा, सामाजिक संपर्क के दौरान तंत्रिका समय अंतराल और व्यवहारिक समय अंतराल के बीच पत्राचार को ठीक से चिह्नित करने के लिए, प्रत्येक समय अंतराल के लिए आईएनएस शक्ति प्राप्त करना आवश्यक है (उदाहरण के लिए, बिना किसी समय अंतराल से 10 सेकंड के समय अंतराल तक)। इस उद्देश्य के लिए, पहले, तरंगिका रूपांतरण सुसंगतता (डब्ल्यूटीसी) प्रक्रिया को बड़े पैमाने पर एक व्यक्ति के मस्तिष्क संकेत को स्थानांतरित करने के बाद लागू किया गया था आगे या पीछे किसी अन्य व्यक्तिके सापेक्ष 5,6,18। एफएनआईआरएस संकेतों के लिए इस पारंपरिक डब्ल्यूटीसी प्रक्रिया का उपयोग करते समय, एक संभावित चुनौती है क्योंकि मनाया गया समय-अंतराल वाला आईएनएस एक व्यक्ति 19,20,21 के लिए एफएनआईआरएस सिग्नल के ऑटोकोरिलेशन प्रभाव से चकित हो सकता है। उदाहरण के लिए, एक युग्मक सामाजिक संपर्क प्रक्रिया के दौरान, समय बिंदु t पर प्रतिभागी A के संकेत को एक ही समय बिंदु पर प्रतिभागी B के साथ सिंक्रनाइज़ किया जा सकता है। इस बीच, समय बिंदु t पर प्रतिभागी A के संकेत को बाद के समय बिंदु t + 1 पर प्रतिभागी A के साथ सिंक्रनाइज़ किया जा सकता है क्योंकि autocorrelation प्रभाव। इसलिए, समय बिंदु t पर प्रतिभागी A के संकेत और समय बिंदु t+1 पर प्रतिभागी B के संकेत के बीच एक नकली समय-लेग्ड INS हो सकता है।
मिहानोविच और उनके सहयोगियों22 ने पहली बार आंशिक तरंगिका रूपांतरण सुसंगतता (पीडब्ल्यूटीसी) नामक एक विधि पेश की, और फिर इसे समुद्री विज्ञान23,24 में लागू किया। इस विधि का मूल उद्देश्य दो संकेतों की सुसंगतता का अनुमान लगाते समय बहिर्जात उलझन शोर को नियंत्रित करना था। यहाँ, fNIRS हाइपरस्कैनिंग डेटा में autocorrelation समस्या को संबोधित करने के लिए, pWTC विधि fNIRS संकेत पर समय-lagged INS की गणना करने के लिए विस्तारित किया गया था। ठीक है, प्रतिभागी ए से प्रतिभागी बी तक एक समय-लैग्ड आईएनएस (और एक दिशात्मक जानकारी प्रवाह) की गणना नीचे दिए गए समीकरण (समीकरण 1) 23 का उपयोग करके की जा सकती है।
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/62927/62927eq01.jpg">
यहां, यह माना जाता है कि प्रतिभागियों ए और बी से क्रमशः दो संकेत, ए और बी हैं। सिग्नल बी की घटना हमेशा एन के समय अंतराल के साथ सिग्नल ए से पहले होती है, जहां डब्ल्यूटीसी (एटी, बीटी + एन) पारंपरिक समय-लैग्ड डब्ल्यूटीसी है। WTC (At, At+n) प्रतिभागी A में स्वत: सहसंबंधित WTC है। WTC (At, Bt) प्रतिभागी A और B के बीच समय बिंदु t पर समय-संरेखित WTC है। * जटिल संयुग्मित ऑपरेटर (चित्रा 1A) है।
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62927/62927fig01.jpg"> चित्रा 1: pWTC का अवलोकन. (ए) पीडब्ल्यूटीसी का तर्क। एक डायड के भीतर दो संकेत ए और बी हैं। A की घटना हमेशा एक अंतराल n के साथ B के बाद होती है। एक ग्रे बॉक्स एक निश्चित समय बिंदु t या t + n पर एक तरंगिका खिड़की है। पीडब्ल्यूटीसी समीकरण (आकृति में दर्शाए गए) के आधार पर, तीन डब्ल्यूटीसी की गणना करने की आवश्यकता है: एटी + एन और बी टी के समय-लैग्ड डब्ल्यूटीसी; एटी और ए टी + एन के प्रतिभागी ए में ऑटोकॉर्बेटेड डब्ल्यूटीसी; और समय-संरेखित WTC पर timepoint t, At और Bt. (B) ऑप्टोड प्रोब सेट का लेआउट. CH11 को T3 पर रखा गया था, और CH25 को अंतर्राष्ट्रीय 10-20 सिस्टम27,28 के बाद T4 पर रखा गया था। <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62927/62927fig01large.jpg" target="_blank">कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.</a>
इस प्रोटोकॉल ने पहली बार यह प्रदर्शित करने के लिए एक सिमुलेशन प्रयोग पेश किया कि पीडब्ल्यूटीसी ऑटोकोरिलेशन चुनौती को कितनी अच्छी तरह से हल करता है। फिर, इसने समझाया कि प्राकृतिक सामाजिक बातचीत के अनुभवजन्य प्रयोग के आधार पर चरण-दर-चरण तरीके से पीडब्ल्यूटीसी का संचालन कैसे किया जाए। यहां, विधि को पेश करने के लिए एक संचार संदर्भ का उपयोग किया गया था। ऐसा इसलिए है क्योंकि, पहले, समय-अंतराल वाले आईएनएस की गणना आमतौर पर एक प्राकृतिक संचार संदर्भ 3,4,6,8,13,15,18 में की जाती थी। इसके अतिरिक्त, pWTC और पारंपरिक WTC और Granger कारण (GC) परीक्षण के साथ सत्यापन के बीच एक तुलना भी आयोजित की गई थी।

<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

सामाजिक संपर्क मानव के लिए महत्वपूर्ण है। जबकि हाइपरस्कैनिंग दृष्टिकोण का उपयोग सामाजिक इंटरैक्शन के दौरान पारस्परिक तंत्रिका सिंक्रनाइज़ेशन (आईएनएस) का अध्ययन करने के लिए बड़े पैमाने पर किया गया है, कार्यात्मक निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (एफएनआईआरएस) अपने अपेक्षाकृत उच्च स्थानिक संकल्प, ध्वनि शारीरिक स्थानीयकरण, और गति कलाकृतियों की असाधारण रूप से उच्च सहिष्णुता के कारण प्राकृतिक सामाजिक इंटरैक्शन को हाइपरस्कैनिंग के लिए सबसे लोकप्रिय तकनीकों में से एक है। पिछले fNIRS-आधारित hyperscanning अध्ययन आमतौर पर तरंगिका रूपांतरण सुसंगतता (WTC) का उपयोग करके एक समय-lagged आईएनएस की गणना करने के लिए व्यक्तियों के बीच सूचना प्रवाह की दिशा और अस्थायी पैटर्न का वर्णन करने के लिए. हालांकि, इस विधि के परिणाम प्रत्येक व्यक्ति के fNIRS संकेत के autocorrelation प्रभाव से चकित हो सकते हैं। इस मुद्दे को संबोधित करने के लिए, आंशिक तरंगिका रूपांतरण सुसंगतता (पीडब्ल्यूटीसी) नामक एक विधि पेश की गई थी, जिसका उद्देश्य ऑटोकोरिलेशन प्रभाव को हटाने और एफएनआईआरएस सिग्नल के उच्च अस्थायी-स्पेक्ट्रम संकल्प को बनाए रखना था। इस अध्ययन में, आईएनएस पर ऑटोकोरिलेशन के प्रभाव को हटाने में पीडब्ल्यूटीसी की प्रभावशीलता को दिखाने के लिए पहले एक सिमुलेशन प्रयोग किया गया था। फिर, एक सामाजिक संपर्क प्रयोग से fNIRS डेटासेट के आधार पर pWTC के संचालन पर चरण-दर-चरण मार्गदर्शन की पेशकश की गई थी। इसके अतिरिक्त, pWTC विधि और पारंपरिक WTC विधि और pWTC विधि और Granger कारण (GC) विधि के बीच एक तुलना तैयार की गई थी। परिणामों से पता चला है कि पीडब्ल्यूटीसी का उपयोग विभिन्न प्रयोगात्मक स्थितियों और प्राकृतिक सामाजिक बातचीत के दौरान व्यक्तियों के बीच आईएनएस के दिशात्मक और अस्थायी पैटर्न के बीच आईएनएस अंतर को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा, यह पारंपरिक डब्ल्यूटीसी की तुलना में बेहतर अस्थायी और आवृत्ति संकल्प और जीसी विधि की तुलना में बेहतर लचीलापन प्रदान करता है। इस प्रकार, पीडब्ल्यूटीसी प्राकृतिक सामाजिक बातचीत के दौरान व्यक्तियों के बीच सूचना प्रवाह की दिशा और अस्थायी पैटर्न का अनुमान लगाने के लिए एक मजबूत उम्मीदवार है।

सिमुलेशन परिणाम परिणामों से पता चला है कि autocorrelation के साथ समय-lagged INSWTC autocorrelation (t(1998) = 4.696, p < 0.001) और समय-lagged INSpWTC (t(1998) = 5.098, p < 0.001) के बिना समय-lagged INSWTC की तुलना में काफी अधिक था। इसके अतिरिक्त, ऑटोकोरि...

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

यह प्रोटोकॉल सामाजिक संपर्क के दौरान सूचना प्रवाह की दिशा और अस्थायी पैटर्न का अनुमान लगाने के लिए पारस्परिक तंत्रिका सिंक्रनाइज़ेशन (आईएनएस) के समय-लेग्ड पैटर्न की गणना करने के लिए आंशिक तरंगिका ट्रांसफॉर्म सुसंगतता (पीडब्ल्यूटीसी) का वर्णन करता है। आईएनएस पर सिग्नल ऑटोकोरिलेशन के उलझनों को दूर करने में पीडब्ल्यूटीसी की प्रभावशीलता को दो प्रयोगों द्वारा साबित किया गया था।

आंशिक तरंगिका ट्रांस्फ़ॉर्म सुसंगतता विधि का उपयोग कर fNIRS-Hyperscanning डेटा में दिशात्मक सूचना प्रवाह का मापन

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

हाइपरस्कैनिंग व्यक्तियों के बीच संबंधों का वर्णन करने के लिए एक आशाजनक विधि है और इस अध्ययन में व्यक्तियों के बीच तंत्रिका तुल्यकालन पाता है। और सबसे महत्वपूर्ण सवाल यह पहचानना है कि कौन किसके साथ सिंक्रनाइज़ कर रहा है। और जिस विधि का हम यहां प्रस्ताव करते हैं वह व्यक्तियों के बीच सूचना प्रवाह की दिशा की पहचान करना है।अन्य तरीकों की तुलना में, इस विधि का सबसे महत्वपूर्ण लाभ तंत्रिका सिंक्रनाइज़ेशन से विभिन्न भ्रमित कारकों को हटाना है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक संकेत में autocorrelation। और इस बीच, हम हर संकेत के उच्च स्थानिक शारीरिक संकल्प को बनाए रख सकते हैं।हीमोग्लोबिन एकाग्रता को निर्यात करके डेटा प्री-प्रोसेसिंग शुरू करें उपकरण से डेटा फ़ाइलों को बदलता है और फ़ाइलों को MATLAB पठनीय प्रारूप में प्रेषित करता है। फिर, क्षणिक प्रतिक्रियाओं से बचने के लिए प्रत्येक सत्र के लिए डेटा के पहले और अंतिम 15 सेकंड को हटा दें और 55.6 हर्ट्ज से 11.1 हर्ट्ज तक डेटा को डाउनसैम्पल करने के लिए MATLAB decimate अंतर्निहित फ़ंक्शन का उपयोग करें। गति कलाकृतियों को सही करने के लिए, उचित फ़िल्टरिंग फ़ंक्शन के साथ असतत तरंगिका ट्रांसफॉर्म फ़िल्टर विधि लागू करें।वैश्विक शारीरिक शोर को हटाने के लिए पीसीए अंतर्निहित फ़ंक्शन का उपयोग करें। फिर, संकेतों से प्रसरण के शीर्ष 80% को निकालें। महिलाओं से डेटा के शुरुआती दो सेकंड और पुरुषों से डेटा के अंतिम दो सेकंड को हटाने के बाद, समीकरण के साथ महिलाओं के नेतृत्व वाले दो सेकंड-लेग्ड आईएनएस डब्ल्यूटीसी मूल्य की गणना करें।इसी तरह, पुरुषों से डेटा के शुरुआती दो सेकंड और महिलाओं से डेटा के अंतिम दो सेकंड को हटाने के बाद, पुरुषों के नेतृत्व वाले दो सेकंड-लेग्ड आईएनएस डब्ल्यूटीसी मूल्य की गणना करें। विभिन्न समय अंतराल के साथ प्रक्रिया को दोहराएं, एन, जैसे एन संभावित 676 सीएच जोड़े में चार या छह या आठ सेकंड के बराबर होता है और समीकरण के साथ महिलाओं और पुरुषों के नेतृत्व वाले समय-अंतराल वाले आईएनएस डब्ल्यूटीसी की ताकत की गणना करता है जैसा कि पहले वर्णित है। समीकरण का उपयोग करके उसी तरह से pWTC का उपयोग करके INS pWTC की गणना करें।पुरुषों और महिलाओं के बीच fNIRS संकेतों की समय-lagged समय श्रृंखला उत्पन्न करें और अलग-अलग समय अंतराल पर समय-lagged WTC के मूल्यों की गणना करें। पुरुषों से पहले दो सेकंड और डेटा के अंतिम दो सेकंड को हटाकर पुरुषों के fNIRS संकेतों की autocorrelated समय श्रृंखला उत्पन्न करें। फिर, पुरुषों के लिए दो सेकंड के स्वत: सहसंबंधित मान की गणना करें।उसके बाद, अलग-अलग समय अंतराल पर स्वत: सहसंबंधित WTC मानों का मूल्यांकन करें। इसी तरह, पुरुषों और महिलाओं से डेटा के पहले दो सेकंड को हटाकर fNIRS संकेतों की एक समय-संरेखित समय श्रृंखला बनाएं। उसके बाद, दो सेकंड समय-संरेखित WTC की गणना करें।उसके बाद, अलग-अलग समय lags पर समय-संरेखित WTC मानों का मूल्यांकन करें। समय-संरेखित WTC, समय-lagged WTC, और autocorrelated WTC मानों को अलग-अलग समय पर pWTC के समीकरणों में अंतराल दर्ज करें, जिससे INS pWTC उत्पन्न होता है। दूसरे स्तर के fNIRS डेटा प्रोसेसिंग में, 0.7 हर्ट्ज से ऊपर प्रत्येक सिग्नल के शारीरिक शोर और आवृत्ति बैंड को हटा दें।फिर, 0.01 हर्ट्ज से नीचे और 0.15 से 0.3 हर्ट्ज के भीतर प्रत्येक सिग्नल के आवृत्ति बैंड को हटा दें ताकि बहुत कम आवृत्ति के उतार-चढ़ाव को फ़िल्टर किया जा सके। फिशर जेड-ट्रांसफॉर्मेशन के साथ आईएनएस को बदलें और फिर अस्थायी आयाम पर औसत आईएनएस। प्रत्येक समय अंतराल पर औसत आईएनएस के लिए, आवृत्ति सीमा में प्रत्येक CH जोड़ी पर एक युग्मित दो नमूना टी-परीक्षण करें।उसके बाद, सभी महत्वपूर्ण आवृत्ति क्लस्टर की पहचान करें। यादृच्छिक रूप से प्रतिभागियों को नए, दो सदस्य जोड़े को असाइन करके डायडिक संबंधों को फिर से असाइन करें, जैसे कि एक डायड के प्रतिभागियों ने कभी भी एक-दूसरे के साथ संवाद नहीं किया था। परिणामों के लिए एक थ्रेशोल्ड स्थापित करने के लिए एक क्लस्टर आधारित क्रमपरिवर्तन परीक्षण आयोजित करें।प्रत्येक समय अंतराल में INS की पुनर्गणना करें. नए नमूने में युग्मित टी-परीक्षण करें और महत्वपूर्ण आवृत्ति क्लस्टर की पहचान करें। उसके बाद, अधिकतम false धनात्मक T मानों का एक नल वितरण जनरेट करने के लिए कार्यविधियाँ 1, 000 बार दोहराने से पहले सबसे बड़ा summed T मान के साथ क्लस्टर का चयन करें।महत्वपूर्ण सांख्यिकीय परिणाम प्राप्त करने के लिए नल वितरण के साथ मूल नमूने में प्रत्येक पहचाने गए आवृत्ति क्लस्टर के summed T मान की तुलना करें। अध्ययन में एक सिमुलेशन विश्लेषण किया गया था। प्रतिनिधि विश्लेषण से पता चलता है कि समय-लेग्ड आईएनएस डब्ल्यूटीसी ऑटोकोरिलेशन के साथ ऑटोकोरिलेशन और टाइम-लेग्ड आईएनएस पीडब्ल्यूटीसी के बिना समय-अंतराल वाले आईएनएस डब्ल्यूटीसी की तुलना में काफी अधिक था।इसके अतिरिक्त, ऑटोकोरिलेशन और आईएनएस पीडब्ल्यूटीसी के बिना समय-अंतराल वाले आईएनएस डब्ल्यूटीसी के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था, जो आईएनएस पर ऑटोकोरिलेशन प्रभाव के प्रभाव को हटाने में पीडब्ल्यूटीसी की दक्षता को दर्शाता है। 0.4 से 0.6 हर्ट्ज के भीतर एक सीमांत महत्वपूर्ण संदर्भ प्रभाव देखा गया था, जो पुरुषों में से चार सेकंड से महिलाओं की तुलना में पिछड़ गया था। इसके विपरीत, आईएनएस पीडब्ल्यूटीसी के लिए, 0.4 से 0.6 हर्ट्ज के भीतर केवल महत्वपूर्ण संदर्भ प्रभाव जब पुरुषों की सेंसर और मोटर कॉर्टेक्स गतिविधि चार सेकंड तक महिलाओं की तुलना में पिछड़ गई थी।महिलाओं से पुरुषों तक दिशात्मक आईएनएस सहायक संदर्भों की तुलना में संघर्ष संदर्भों में काफी अधिक था। आईएनएस पीडब्ल्यूटीसी के परिणामों को ग्रेंजर कार्यकारणता विधि के साथ मान्य किया गया था। परिणामों से पता चला है कि आईएनएस जीसी ने आईएनएस पीडब्ल्यूटीसी के समान पैटर्न प्रदर्शित किया।महिलाओं से पुरुषों के लिए Granger कारण विश्लेषण द्वारा परिकलित दिशात्मक आईएनएस सहायक संदर्भों की तुलना में संघर्ष संदर्भों में काफी अधिक था। इस विधि का उपयोग करके तंत्रिका सिंक्रनाइज़ेशन की गणना करने के बाद, कई अन्य तरीकों का संचालन करना भी संभव है। उदाहरण के लिए, हम विभिन्न सामाजिक कनेक्शन संदर्भ और विभिन्न सामाजिक संबंधों में सामाजिक कनेक्शन के बीच इस दिशात्मक जानकारी प्रवाह की तुलना कर सकते हैं।और इसके अलावा, तंत्रिका सिंक्रनाइज़ेशन के लिए विभिन्न संचार व्यवहारों के योगदान को समझना संभव है। उदाहरण के लिए, चाहे वह मौखिक संचार या अशाब्दिक संचार हो, तंत्रिका सिंक्रनाइज़ेशन में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Using Informational Connectivity to Measure the Synchronous Emergence of fMRI Multi-voxel Information Across Time

समय के पार fMRI बहु voxel सूचना के तुल्यकालिक उभार उपाय करने के लिए सूचनात्मक कनेक्टिविटी का उपयोग

It is now appreciated that condition-relevant information can be present within distributed patterns of functional magnetic resonance imaging (fMRI) brain ...

Simultaneous Evaluation of Cerebral Hemodynamics and Light Scattering Properties of the In Vivo Rat Brain Using Multispectral Diffuse Reflectance Imaging

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सेरेब्रल hemodynamics और के प्रकाश बिखराव गुण के एक साथ मूल्यांकन<em&gt; में विवो</em&gt; चूहा मस्तिष्क multispectral फैलाना reflectance इमेजिंग का उपयोग करना

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Quadruple Immunostaining of the Olfactory Bulb for Visualization of Olfactory Sensory Axon Molecular Identity Codes

घृणित संवेदी अक्षीय आण्विक पहचान संहिताओं के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए घ्राण बल्ब का चौगुनी immunostaining

The mouse olfactory system is often used to study mechanisms of neural circuit formation&#12288;because of its simple anatomical structure. An Olfactory ...

Ocular Kinematics Measured by In Vitro Stimulation of the Cranial Nerves in the Turtle

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एक स्वतंत्र रूप से चलती चूहे से Cortical स्थानीय क्षेत्र क्षमता, इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम, Electromyogram, और श्वास लय के एक साथ रिकॉर्डिंग

Monitoring the physiological dynamics of the brain and peripheral tissues is necessary for addressing a number of questions about how the brain controls ...

A Volumetric Method for Quantification of Cerebral Vasospasm in a Murine Model of Subarachnoid Hemorrhage

अवजालतनिका नकसीर के एक Murine मॉडल में सेरेब्रल Vasospasm के ठहराव के लिए एक Volumetric विधि

Subarachnoid hemorrhage (SAH) is a subtype of hemorrhagic stroke. Cerebral vasospasm that occurs in the aftermath of the bleeding is an important factor ...

Retinal Vascular Reactivity as Assessed by Optical Coherence Tomography Angiography

रेटिना संवहनी प्रतिक्रियाशीलता के रूप में ऑप्टिकल जुटना टोमोग्राफी एंजियोग्राफी द्वारा मूल्यांकन

The vascular supply to the retina has been shown to dynamically adapt through vasoconstriction and vasodilation to accommodate the metabolic demands of ...

Reliable Acquisition of Electroencephalography Data during Simultaneous Electroencephalography and Functional MRI

एक साथ इलेक्ट्रोएंसेफलोग्राफी और कार्यात्मक एमआरआई के दौरान इलेक्ट्रोएंसेफलोग्राफी डेटा का विश्वसनीय अधिग्रहण

Simultaneous electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI), EEG-fMRI, combines the complementary properties of scalp EEG ...

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

ओपन एंडेड सहयोगी लर्निंग में इंटर-ब्रेन सिंक्रोनी: एक fNIRS-हाइपरस्कैनिंग अध्ययन

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

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

एक fNIRS हाइपरस्कैनिंग अध्ययन में इंटर-ब्रेन सिंक्रोनाइजेशन की गणना और मान्य कैसे करें

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