乳児と介護者の社会的相互作用のための在宅脳波ハイパースキャン
Summary
このプロトコルでは、同期脳波記録、心電図検査、および行動記録が、家庭環境で乳児と介護者のペアからどのようにキャプチャされたかについて説明します。
Abstract
介護者と子供の脳活動を同時に記録する以前のハイパースキャン研究は、主に実験室内で行われてきたため、結果の一般化可能性は実際の設定に限定されていました。ここでは、同期脳波計(EEG)、心電図(ECG)、および自宅でのさまざまなインタラクティブなタスク中の乳児介護者ペアからの行動記録をキャプチャするための包括的なプロトコルが提案されています。このプロトコルは、さまざまなデータストリームを同期し、EEGデータの保持率と品質チェックを報告する方法を示しています。さらに、実験のセットアップ、タスク、および家庭環境でのデータ収集に関する重要な問題と可能な解決策についても説明します。このプロトコルは、乳児と介護者のペアに限定されず、さまざまなダイアディックコンステレーションに適用できます。全体として、EEGハイパースキャンセットアップの柔軟性を実証しており、これにより、実験室の外で実験を行い、より生態学的に有効な環境環境で参加者の脳活動をキャプチャできます。それでも、動きやその他の種類の人工物は、家庭環境で実行できる実験タスクを依然として制約しています。
Introduction
2つ以上の相互作用する被験者の脳活動を同時に記録すること(ハイパースキャンとも呼ばれる)により、社会的相互作用の複雑で双方向の速いダイナミクス1の神経基盤を解明することが可能になりました。この手法は、孤立した厳しく管理された環境での個人の研究から、自由遊び中の親子の相互作用2,3、パズルを解く4、協力的なコンピューターゲーム5,6など、より自然な相互作用の調査に焦点を移しました。これらの研究は、脳活動が社会的相互作用中に同期する、すなわち時間的類似性を示すこと、つまり対人神経同期(INS)と呼ばれる現象を示しています。しかし、ハイパースキャン研究の大部分は実験室の設定に限定されています。これにより、実験的な制御が向上しますが、生態学的妥当性が失われる可能性があります。実験室で観察された行動は、なじみのない人工的な設定と課せられたタスクの性質のために、参加者の典型的な日常のインタラクティブな行動を代表していない可能性があります7。
脳波記録法(EEG)や機能的近赤外分光法(fNIRS)などのモバイルニューロイメージングデバイスの最近の進歩により、参加者が記録コンピューターに物理的に接続し続ける必要がなくなるため、これらの問題が軽減されます。したがって、彼らは、参加者が教室や自宅で自由に相互作用している間の参加者の脳活動を測定することを可能にする8,9。脳波は、fNIRSなどの他のニューロイメージング技術と比較した利点として、時間分解能が優れているため、ペースの速い社会動態の研究に特に適しています10。しかし、脳波信号は、運動やその他の生理学的および非生理学的アーチファクト11に対して非常に脆弱であるという注意点が伴う。
それにもかかわらず、最初の研究では、現実的な環境と条件でEEGハイパースキャンのセットアップを成功裏に実装しました。例えば、Dikkerら12は、講義への参加、ビデオの視聴、グループディスカッションへの参加など、さまざまな教室活動に従事する学生のグループのEEG信号を測定しました。この研究は、他の研究8,9とともに、主に乾燥したEEG電極を使用して、実験室以外の環境での測定の実施プロセスを容易にします。導電性ゲルやペーストを塗布する必要がある湿式電極と比較して、乾式電極は使いやすさの点で顕著な利点を提供します。それらは、成人集団および定常条件で湿式電極と同等の性能を示すことが示されています。ただし、インピーダンスレベル13の増加により、モーション関連のシナリオではパフォーマンスが低下する可能性があります。
ここでは、低密度の 7 チャネル液体ゲル EEG システムから同期記録をキャプチャするための作業プロトコルを示します 単一リード心電図 (ECG) に接続された 1 つのリード心電計 (ECG) は、自宅での乳児介護者ペアのペアです。能動電極は成人に使用されましたが、乳児には代わりに受動電極が使用されました。これは、後者が通常リング電極の形で提供され、ゲル塗布のプロセスを容易にするためです。さらに、EEG-ECGの記録は3台のカメラとマイクに同期され、参加者の行動をさまざまな角度からキャプチャしました。この研究では、生後8〜12か月の乳児とその介護者が、脳波、心電図、および行動が記録されている間、読書と遊びのタスクに従事しました。過度の動きが脳波信号の品質に与える影響を最小限に抑えるために、タスクはテーブルトップの設定で行われました(たとえば、キッチンテーブルと乳児用ハイチェアを利用する)ため、参加者はインタラクションタスク全体を通して座ったままでいる必要がありました。介護者には、年齢に応じた3冊の本と卓上玩具(転倒を防ぐための吸盤付き)が提供されました。彼らは約5分間子供に読み聞かせをするように指示され、その後、おもちゃを使った10分間の遊びのセッションが続きました。
このプロトコルは、読み取りおよび再生タスク中に同期したEEG-ECG、ビデオ、およびオーディオデータを収集する方法を詳しく説明しています。ただし、全体的な手順はこの研究デザインに固有のものではなく、さまざまな集団(親子ペア、友人ペアなど)や実験タスクに適しています。異なるデータストリームの同期方法が提示されます。さらに、Dikker et al.12 に基づく基本的な EEG 前処理パイプラインの概要を説明し、EEG データの保持率と品質管理メトリックを報告します。特定の分析の選択肢はさまざまな要因(タスクデザイン、研究課題、EEGモンタージュなど)に依存するため、ハイパースキャンEEG分析についてはこれ以上詳しく説明しませんが、代わりに、読者は既存のガイドラインとツールボックスを参照します(たとえば、ガイドラインについては14;15,16 ハイパースキャン解析ツールボックス用)。最後に、このプロトコルでは、家庭やその他の実世界でのEEG-ECGハイパースキャンの課題と潜在的な解決策について説明します。
Protocol
Representative Results
Discussion
このプロトコルでは、乳児や介護者がより快適に感じ、彼らの行動が実験室の設定とは対照的に実際の相互作用をより代表している可能性のある参加者の家で測定を行い、したがって、生態学的妥当性を高めます7。さらに、自宅環境での録音は、参加者の負担、例えば移動時間に関して軽減し、したがって、特定の参加者グループをよりアクセスしやすくすることができる…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
この研究は、VRに授与された南洋理工大学の大統領博士研究員助成金によって資金提供されました。
Materials
| 10 cc Luer Lock Tip syringe without Needle | Terumo Corporation | ||
| actiCAP slim 8-channel electrode set (LiveAMP8) | Brain Products GmbH | ||
| Arduino Software (IDE) | Arduino | Arduino IDE 1.8.19 | The software used to write the code for the Arduino microcontroller. Alternate programming software may be used to accompany the chosen microcontroller unit. |
| Arduino Uno board | Arduino | Used for building the circuit of the trigger box. Alternate microcontroller boards may be used. | |
| BNC connectors | BNC connectors to connect the various parts of the trigger box setup. | ||
| BNC Push button | Brain Products GmbH | BP-345-9000 | BNC trigger push button to send triggers. |
| BNC to 2.5 mm jack trigger cable (80 cm) | Brain Products GmbH | BP-245-1200 | BNC cables connecting the 2 LiveAmps to the trigger box. |
| BrainVision Analyzer Version 2.2.0.7383 | Brain Products GmbH | EEG analysis software. | |
| BrainVision Recorder License with dongle | Brain Products GmbH | S-BP-170-3000 | |
| BrainVision Recorder Version 1.23.0003 | Brain Products GmbH | EEG recording software. | |
| Custom 8Ch LiveAmp Cap passive (infant EEG caps) | Brain Products GmbH | LC-X6-SAHS-44, LC-X6-SAHS-46, LC-X6-SAHS-48 | For infant head sizes 44, 46, 48 . Alternate EEG caps may be used. |
| Dell Latitude 3520 Laptops | Dell | Two laptops, one for adult EEG recording and one for infant EEG recording. Alternate computers may be used. | |
| Dental Irrigation Syringes | |||
| LiveAmp 8-CH wireless amplifier | BrainProducts GmbH | BP-200-3020 | Two LiveAmps, one for adult EEG and one for infant EEG. Alternate amplifier may be used. |
| Manfrotto MT190X3 Tripod with 128RC Micro Fluid Video Head | Manfrotto | MT190X3 | Alternate tripods may be used. |
| Matlab Software | The MathWorks, Inc. | R2023a | Alternate analysis and presentation software may be used. |
| Power bank (10000 mAh) | Philips | DLP6715NB/69 | Alternate power banks may be used. |
| Raw EEG caps | EASYCAP GmbH | For Adult head sizes 52, 54, 56, 58. Alternate EEG caps may be used. | |
| Rode Wireless Go II Single Set | Røde Microphones | Alternate microphones may be used. | |
| Sony FDR-AX700 Camcorder | Sony | FDR-AX700 | Alternate camcorders or webcams may be used. |
| SuperVisc High-Viscosity Gel | EASYCAP GmbH | NS-7907 |
References
- Hari, R., Henriksson, L., Malinen, S., Parkkonen, L. Centrality of social interaction in human brain function. Neuron. 88 (1), 181-193 (2015).
- Endevelt-Shapira, Y., Djalovski, A., Dumas, G., Feldman, R. Maternal chemosignals enhance infant-adult brain-to-brain synchrony. Sci Adv. 7 (50), (2021).
- Santamaria, L., et al. Emotional valence modulates the topology of the parent-infant inter-brain network. NeuroImage. 207, 116341 (2020).
- Nguyen, T., et al. The effects of interaction quality on neural synchrony during mother-child problem solving. Cortex. 124, 235-249 (2020).
- Reindl, V., Gerloff, C., Scharke, W., Konrad, K. Brain-to-brain synchrony in parent-child dyads and the relationship with emotion regulation revealed by fNIRS-based hyperscanning. NeuroImage. 178, 493-502 (2018).
- Reindl, V., et al. Conducting hyperscanning experiments with functional near-infrared spectroscopy. J Vis Exp. (143), e58807 (2019).
- Gardner, F. Methodological issues in the direct observation of parent-child interaction: Do observational findings reflect the natural behavior of participants. Clin Child Fam Psychol Rev. 3, 185-198 (2000).
- Xu, J., Zhong, B. Review on portable EEG technology in educational research. Comput Hum Behav. 81, 340-349 (2018).
- Troller-Renfree, S. V., et al. Feasibility of assessing brain activity using mobile, in-home collection of electroencephalography: methods and analysis. Dev Psychobiol. 63 (6), e22128 (2021).
- Bögels, S., Levinson, S. C. The brain behind the response: Insights into turn-taking in conversation from neuroimaging. Res Lang Soc. 50 (1), 71-89 (2017).
- Georgieva, S., et al. Toward the understanding of topographical and spectral signatures of infant movement artifacts in naturalistic EEG. Front Neurosci. 14, 452947 (2020).
- Dikker, S., et al. Brain-to-brain synchrony tracks real-world dynamic group interactions in the classroom. Curr Biol. 27 (9), 1375-1380 (2017).
- Oliveira, A. S., Bryan, R. S., Hairston, W. D., Peter, K., Daniel, P. F. Proposing metrics for benchmarking novel EEG technologies towards real-world measurements. Front Hum Neurosci. 10, 188 (2016).
- Turk, E., Endevelt-Shapira, Y., Feldman, R., vanden Heuvel, M. I., Levy, J. Brains in sync: Practical guideline for parent-infant EEG during natural interaction. Front Psychol. 13, 833112 (2022).
- Kayhan, E., et al. A dual EEG pipeline for developmental hyperscanning studies. Dev Cogn Neurosci. 54, 101104 (2022).
- Ayrolles, A., et al. HyPyP: a Hyperscanning Python pipeline for inter-brain connectivity analysis. Soc Cogn Affect Neurosci. 16 (1-2), 72-83 (2021).
- Delorme, S., Makeig, S. EEGLAB: an open-source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics. J Neurosci Meth. 134, 9-21 (2004).
- Nathan, K., Contreras-Vidal, J. L. Negligible motion artifacts in scalp electroencephalography (EEG) during treadmill walking. Front Hum Neurosci. 9, 708 (2016).
- Stone, D. B., Tamburro, G., Fiedler, P., Haueisen, J., Comani, S. Automatic removal of physiological artifacts in EEG: The optimized fingerprint method for sports science applications. Front Hum Neurosci. 12, 96 (2018).
- Noreika, V., Georgieva, S., Wass, S., Leong, V. 14 challenges and their solutions for conducting social neuroscience and longitudinal EEG research with infants. Infant Behav Dev. 58, 101393 (2020).
- Ng, B., Reh, R. K., Mostafavi, S. A practical guide to applying machine learning to infant EEG data. Dev Cogn Neurosci. 54, 101096 (2022).
- vander Velde, B., Junge, C. Limiting data loss in infant EEG: putting hunches to the test. Dev Cogn Neurosci. 45, 100809 (2020).
- Bell, M. A., Cuevas, K. Using EEG to study cognitive development: Issues and practices. J Cogn Dev. 13 (3), 281-294 (2012).
- Lopez, K. L., et al. HAPPILEE: HAPPE in low electrode electroencephalography, a standardized pre-processing software for lower density recordings. NeuroImage. 260, 119390 (2022).
