Name: measurement of the directional information flow in fnirs-hyperscanning data using the partial wavelet transform coherence method
Uploaded: 2021-09-03T14:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Measurement of the Directional Information Flow in fNIRS-Hyperscanning Data using the Partial Wavelet Transform Coherence Method at JoVE.com

Эта работа была поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (61977008) и программой Young Top Notch Talents of Ten Thousand Talent Program.

Протокол эксперимента на людях был одобрен Советом по институциональному обзору и Комитетом по этике Государственной ключевой лаборатории когнитивной неврологии и обучения в Пекинском педагогическом университете. Все участники дали письменное информированное согласие до начала эк...

В исследованиях гиперсканирования обычно важно описать направленные и временные закономерности информационного потока между людьми. Большинство предыдущих исследований гиперсканирования fNIRS использовали традиционный WTC25 для вывода этих характеристик путем расчета INS ?...

Социальное взаимодействие имеет жизненно важное значение для людей 1,2. Для понимания нейрокогнитивного механизма социального взаимодействия двойного мозга в последнее время широко используется подход гиперсканирования, показывающий, что паттерны межличностной нейронной синхронизации (INS) могут хорошо характеризовать процесс социального взаимодействия 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 ,13,14. Среди недавних исследований интересным открытием является то, что разница ролей людей в диаде может привести к замедленной во времени картине INS, то есть INS возникает, когда активность мозга одного человека отстает от активности мозга другого человека на секунды, например, от слушателей к динамикам 5,9, от лидеров к последователям4, от учителей до учеников8, от матерей до детей13,15, а от женщин до мужчин в романтической паре6. Самое главное, существует хорошее соответствие между интервалом запаздывающих во времени INS и поведения социального взаимодействия, например, между учителями, задающими вопросы, и учащимися, отвечающимина 8, или между родительским поведением матерей и поведением соответствия детей15. Таким образом, запаздывающая во времени ИНС может отражать направленный информационный поток от одного человека к другому, как это предлагается в недавней иерархической модели межличностной вербальнойкоммуникации 16.
Ранее замедленная по времени ИНС в основном рассчитывалась по функциональному сигналу ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS) из-за его относительно высокого пространственного разрешения, анатомической локализации звука и исключительно высокой толерантности артефактов движения17 при изучении натуралистических социальных взаимодействий. Более того, чтобы точно охарактеризовать соответствие между нейронным временным лагом и поведенческим временным лагом во время социального взаимодействия, важно получить силу INS для каждого временного лага (например, от отсутствия временного лага до временного лага 10 с). С этой целью ранее широко применялась процедура когерентности вейвлет-преобразования (ВТЦ) после смещения сигнала мозга одного индивидуума вперед или назад относительно сигнала другого индивидуума 5,6,18. При использовании этой традиционной процедуры ЦМТ для сигналов fNIRS существует потенциальная проблема, поскольку наблюдаемая задержка во времени INS может быть спутана эффектом автокорреляции сигнала fNIRS для отдельного 19,20,21. Например, во время диадического процесса социального взаимодействия сигнал участника A в точке времени t может быть синхронизирован с сигналом участника B в той же точке времени. Между тем, сигнал участника A в точке времени t может быть синхронизирован с сигналом участника A в более поздней точке времени t+1 из-за эффекта автокорреляции. Таким образом, между сигналом участника A в точке времени t и сигналом участника B в точке времени t и сигналом участника B в точке времени t+1 может возникнуть ложная задержка во времени.
Миханович и его коллеги22 сначала представили метод, называемый когерентностью частичного вейвлет-преобразования (pWTC), а затем применили его в морской науке23,24. Первоначальной целью этого метода было управление экзогенным смешанным шумом при оценке когерентности двух сигналов. Здесь, чтобы решить проблему автокорреляции в данных гиперсканирования fNIRS, метод pWTC был расширен для расчета ins с задержкой во времени на сигнале fNIRS. Точнее, запаздывающий во времени INS (и направленный поток информации) от участника A к участнику B может быть рассчитан с использованием уравнения ниже (уравнение 1)23.
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/62927/62927eq01.jpg">
Здесь предполагается, что есть два сигнала, A и B, от участников A и B соответственно. Появление сигнала B всегда предшествует сигналу A с временным лагом n, где WTC (At, Bt +n) является традиционным WTC с задержкой во времени. ЦМТ (At, At+n) — автокоррелированный ЦМТ в участнике A. ЦМТ (At, Bt) — выровненный по времени ЦМТ в точке времени t между участником A и B. * — комплексный сопряженный оператор (рисунок 1A).
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62927/62927fig01.jpg"> Рисунок 1: Обзор pWTC. (A) Логика pWTC. В диаде есть два сигнала А и В. Встречаемость A всегда следует за В с лагом n. Серый прямоугольник — это вейвлет-окно в определенной точке времени t или t+n. На основе уравнения pWTC (представленного на рисунке) необходимо рассчитать три WTC: ВТЦ с задержкой во времени At+n и Bt; автокоррелированный ЦМТ у участника A из At и At+n; и выровненный по времени ВТЦ в точке времени t, At и Bt. (Б) Компоновка комплектов оптодных зондов. CH11 был размещен в T3, а CH25 был размещен в T4 после международной системы 10-2027,28. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62927/62927fig01large.jpg" target="_blank">Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.</a>
Этот протокол впервые представил эксперимент по моделированию, чтобы продемонстрировать, насколько хорошо pWTC решает проблему автокорреляции. Затем он объяснил, как проводить pWTC шаг за шагом на основе эмпирического эксперимента натуралистических социальных взаимодействий. Здесь для введения метода использовался контекст коммуникации. Это связано с тем, что ранее задержка во времени INS обычно рассчитывалась в натуралистическом коммуникационном контексте 3,4,6,8,13,15,18. Кроме того, было также проведено сравнение между pWTC и традиционным WTC и валидация с тестом причинности Грейнджера (GC).

<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

Социальное взаимодействие имеет жизненно важное значение для людей. В то время как подход гиперсканирования широко используется для изучения межличностной нейронной синхронизации (INS) во время социальных взаимодействий, функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (fNIRS) является одним из самых популярных методов гиперсканирования натуралистических социальных взаимодействий из-за его относительно высокого пространственного разрешения, звуковой анатомической локализации и исключительно высокой толерантности к артефактам движения. Предыдущие исследования гиперсканирования на основе fNIRS обычно вычисляют запаздывающую во времени INS с использованием когерентности вейвлет-преобразования (WTC) для описания направления и временной структуры информационного потока между людьми. Однако результаты этого метода могут быть сбиты с толку автокорреляционным эффектом сигнала fNIRS каждого человека. Для решения этой проблемы был введен метод, называемый когерентностью частичного вейвлет-преобразования (pWTC), который был направлен на устранение эффекта автокорреляции и поддержание высокого разрешения временного спектра сигнала fNIRS. В этом исследовании сначала был проведен симуляционный эксперимент, чтобы показать эффективность pWTC в устранении влияния автокорреляции на INS. Затем было предложено пошаговое руководство по работе pWTC на основе набора данных fNIRS из эксперимента по социальному взаимодействию. Кроме того, было проведено сравнение между методом pWTC и традиционным методом WTC, а также сравнение между методом pWTC и методом причинности Грейнджера (GC). Результаты показали, что pWTC может быть использован для определения разницы INS между различными экспериментальными условиями и направленной и временной картины INS между людьми во время натуралистических социальных взаимодействий. Кроме того, он обеспечивает лучшее временное и частотное разрешение, чем традиционный ЦМТ, и лучшую гибкость, чем метод GC. Таким образом, pWTC является сильным кандидатом для вывода направления и временной модели информационного потока между людьми во время натуралистических социальных взаимодействий.

Результаты моделирования Результаты показали, что запаздывающий по времени INSWTC с автокорреляцией был значительно выше, чем INSWTC без автокорреляции (t(1998) = 4,696, p < 0,001) и inspWTC (t(1998) = 5,098, p < 0,001). Кроме того, не было существенной разницы между запаздыва...

Watch this Scientific Journal Video about Measurement of the Directional Information Flow in fNIRS-Hyperscanning Data using the Partial Wavelet Transform Coherence Method at JoVE.com

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

Этот протокол описывает когерентность частичного вейвлет-преобразования (pWTC) для вычисления запаздывающего во времени паттерна межличностной нейронной синхронизации (INS) для вывода направления и временного паттерна информационного потока во время социального взаимодействия. Эффективность pWTC в устранении путаницы автокорреляции сигнала на INS была доказана двумя экспериментами.

Измерение направленного информационного потока в данных fNIRS-гиперсканирования с использованием метода когерентности с частичным вейвлет-преобразованием

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

Гиперсканирование является многообещающим методом описания отношений между людьми, и в этом исследовании обнаруживается нейронная синхронизация между людьми. И самый важный вопрос заключается в том, чтобы определить, кто с кем синхронизируется. И метод, который мы здесь предлагаем, заключается в определении направления информационного потока между индивидами.По сравнению с другими методами, наиболее значительным преимуществом этого метода является удаление различных смешанных факторов из нейронной синхронизации. Например, автокорреляция в каждом сигнале. А между тем, мы можем поддерживать высокое пространственное анатомическое разрешение каждого сигнала.Начните предварительную обработку данных с экспорта файлов данных об изменениях концентрации гемоглобина из оборудования и передачи файлов в читаемый формат MATLAB. Затем удалите первые и последние 15 секунд данных для каждого сеанса, чтобы избежать временных ответов, и используйте встроенную функцию MATLAB decimate для понижения выборки данных с 55,6 герц до 11,1 герц. Для коррекции артефактов движения примените метод дискретного вейвлет-преобразования с соответствующей функцией фильтрации.Используйте встроенную функцию PCA для удаления глобального физиологического шума. Затем удалите верхние 80% дисперсии из сигналов. После удаления начальных двух секунд данных от женщин и последних двух секунд данных от мужчин, рассчитайте с уравнением двухсекундное значение INS WTC под руководством женщин.Аналогичным образом, после удаления начальных двух секунд данных у мужчин и последних двух секунд данных у женщин, рассчитайте двухсекундное значение INS WTC под руководством мужчин. Повторите процедуру с различными временными лагами, N, например, N, равно четырем, шести или восьми секундам, по потенциальным парам 676 CH и рассчитайте силу женщин и мужчин с задержкой во времени INS WTC с уравнением, как описано выше. Рассчитайте INS pWTC с помощью pWTC таким же образом, используя уравнение.Сгенерируйте замедленные по времени временные ряды сигналов fNIRS между мужчинами и женщинами и рассчитайте значения запаздывающего во времени ЦМТ при разных временных лагах. Генерируйте автокоррелированные временные ряды мужских сигналов fNIRS, удаляя первые две секунды и последние две секунды данных у мужчин. Затем рассчитайте двухсекундное автокоррелированное значение для мужчин.Затем оцените автокоррелированные значения ЦМТ на разных временных лагах. Таким же образом, создайте выровненный по времени временной ряд сигналов fNIRS, удалив первые две секунды данных у мужчин и женщин. Затем рассчитайте двухсекундный выровненный по времени ЦМТ.Затем оцените выровненные по времени значения ЦМТ при разных временных лагах. Введите выровненные по времени значения ЦМТ, ЦМТ с задержкой по времени и автокоррелированные значения ЦМТ при разном временном лаге в уравнения pWTC, генерируя INS pWTC. При обработке данных fNIRS второго уровня удаляют физиологические шумы и полосы частот каждого сигнала выше 0,7 герц.Затем удалите полосы частот каждого сигнала ниже 0,01 герца и в пределах от 0,15 до 0,3 герц, чтобы отфильтровать очень низкие колебания частоты. Преобразуйте INS с помощью Z-преобразования Фишера, а затем усредните INS во временной размерности. Для усредненных INS при каждом временном лаге проводят парный t-тест с двумя образцами на каждой паре CH в диапазоне частот.Затем определите все значимые частотные кластеры. Переназначьте диадические отношения, случайным образом назначив участников новым парам из двух членов, как участники диада, которые никогда не общались друг с другом. Проведите тест перестановки на основе кластера, чтобы установить пороговое значение для результатов.Пересчитайте INS за каждый временной лаг. Выполните парные t-тесты в новом образце и определите значительные частотные кластеры. Затем выберите кластер с наибольшим суммированным значением T, прежде чем повторять процедуры 1000 раз, чтобы создать нулевое распределение максимальных ложных срабатывающих значений T.Сравните суммированное значение T каждого идентифицированного частотного кластера в исходной выборке с нулевым распределением для получения значимых статистических результатов. В ходе исследования был проведен симуляционный анализ. Репрезентативный анализ показывает, что запаздывающий по времени INS WTC с автокорреляцией был значительно выше, чем INS WTC без автокорреляции и ins pWTC с задержкой во времени.Кроме того, не было существенной разницы между запаздывающим по времени INS WTC без автокорреляции и INS pWTC, что указывает на эффективность pWTC в устранении влияния автокорреляционного эффекта на INS. Незначительный значимый контекстный эффект наблюдался в пределах от 0,4 до 0,6 герц, что у мужчин отставало от женщин на четыре секунды. Напротив, для INS pWTC наблюдался только значительный контекстный эффект в пределах от 0,4 до 0,6 герц, когда активность датчика и моторной коры головного мозга мужчин отставала от активности женщин на четыре секунды.Направление СИН от женщин к мужчинам было значительно выше в контексте конфликта, чем в контексте поддержки. Результаты INS pWTC были проверены с помощью метода причинно-следственной связи Грейнджера. Результаты показали, что INS GC демонстрирует аналогичную картину с INS pWTC.Направленные СИН, рассчитанные на основе анализа причинно-следственной связи Грейнджера от женщин к мужчинам, были значительно выше в контексте конфликта, чем в поддерживающих контекстах. После вычисления нейронной синхронизации с помощью этого метода также можно провести множество других методов. Например, мы можем сравнить этот направленный информационный поток между различным контекстом социальных связей и социальной связью в разных социальных отношениях.А также, можно понять вклад различных коммуникационных поведений в нейронную синхронизацию. Например, будь то вербальное общение или невербальное общение, играет более важную роль в нейронной синхронизации.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

Использование Информационный Connectivity измерить синхронной Появление МРТ Multi-воксельном информация во времени

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

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

Одновременная оценка церебральной гемодинамики и свойств рассеяния света<em&gt; В Vivo</em&gt; Мозга крысы с помощью мультиспектральных диффузной отражательной визуализации

The simultaneous evaluation of cerebral hemodynamics and the light scattering properties of in vivo rat brain tissue is demonstrated using a conventional ...

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

Четырёхкратное иммуноокрашивание обонятельной луковицы для визуализации обонятельных сенсорных аксонов Молекулярные коды идентичности

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

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

Глазной кинематики, измеряется в Vitro стимуляции черепных нервов в черепаха

After animals are euthanized, their tissues begin to die. Turtles offer an advantage because of a longer survival time of their tissues, especially when ...

Simultaneous Recordings of Cortical Local Field Potentials, Electrocardiogram, Electromyogram, and Breathing Rhythm from a Freely Moving Rat

Одновременной записи корковых местных потенциалов поля, электрокардиограмма, электромиограммы и дыхательный ритм от свободно движущихся крыса

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

Объемный метод количественного определения церебрального спазм сосудов в мышиных модели субарахноидальное кровоизлияние

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

Реактивность сосудов в области половой жизни, оцениваемый по оптической согласованности томографии Ангиография

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

Достоверная получение данных электроэнцефалографии при одновременной электроэнцефалографии и функциональной МРТ

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

Межмозговая синхронность в открытом совместном обучении: исследование fNIRS-гиперсканирования

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

Как рассчитать и проверить синхронизацию между мозгами в исследовании гиперсканирования fNIRS

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