Hier stellen wir ein Protokoll vor, um die neurophysiologischen Korrelate verschiedener Meditationsformen, einschließlich des religiösen Chantens, zu untersuchen. Diese Methode integriert auf einzigartige Weise fMRT-Eigenvektorergebnisse für die Regionsauswahl bei der Analyse von Elektroenzephalogramm (EEG)-Quellen unter Verwendung von k-Means-Clustering. Die Ergebnisse ermöglichen ein tiefgreifendes Verständnis der neuronalen Prozesse, die an repetitiven religiösen Gesängen beteiligt sind.
Dieses Protokoll stellt einen multimodalen Neuroimaging-Ansatz vor, um die potenzielle Gehirnaktivität zu untersuchen, die mit sich wiederholendem religiösen Singen verbunden ist, einer weit verbreiteten Form des Geistestrainings sowohl in östlichen als auch in westlichen Kulturen. Das Elektroenzephalogramm (EEG) mit hoher Dichte ermöglicht mit seiner überlegenen zeitlichen Auflösung die Erfassung der dynamischen Veränderungen der Gehirnaktivität während des religiösen Gesangs. Durch Methoden zur Lokalisierung von Quellen können diese verschiedenen alternativen potenziellen Quellen der Hirnregion zugeordnet werden. Zwanzig Praktizierende des religiösen Singens wurden mit EEG gemessen. Allerdings ist die räumliche Auflösung des EEG im Vergleich zur funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) weniger genau. Daher unterzog sich ein sehr erfahrener Praktiker einer fMRT-Scan-Sitzung, um die Lokalisierung der Quelle genauer zu steuern. Die fMRT-Daten halfen bei der Auswahl der Lokalisierung der EEG-Quelle und machten die Berechnung der K-Mittel der Lokalisierung der EEG-Quelle in der Gruppe von 20 intermediären Praktikern präziser und zuverlässiger. Diese Methode verbesserte die Fähigkeit des EEG, die Gehirnregionen zu identifizieren, die während des religiösen Singens spezifisch beansprucht werden, insbesondere die kardinale Rolle des hinteren cingulären Kortex (PCC). Der PCC ist ein Gehirnbereich, der mit Fokus und selbstreferentieller Verarbeitung zusammenhängt. Diese multimodale Bildgebung und neurophysiologische Ergebnisse zeigen, dass wiederholtes religiöses Chanten im Vergleich zu nicht-religiösem Chanten und Ruhezuständen eine geringere Zentralität und eine höhere Delta-Wellen-Leistung induzieren kann. Die Kombination aus fMRT- und EEG-Quellenanalyse ermöglicht ein detaillierteres Verständnis der Reaktion des Gehirns auf sich wiederholende religiöse Gesänge. Das Protokoll leistet einen wichtigen Beitrag zur Erforschung der neuronalen Mechanismen religiöser und meditativer Praktiken, die heutzutage immer mehr an Bedeutung gewinnt. Die Ergebnisse dieser Studie könnten erhebliche Auswirkungen auf die Entwicklung zukünftiger Neurofeedback-Techniken und psychologischer Interventionen haben.
Religiöses Singen, eine sehr beliebte Praxis in östlichen Kulturen, wird in westlichen Gesellschaften oft mit dem Gebet verglichen1. Trotz seiner Prävalenz ist die wissenschaftliche Forschung zu den neuronalen Korrelaten religiöser Gesänge nach wie vor eher begrenzt. In dieser Studie wurden ausgefeilte multimodale elektrophysiologische und bildgebende Verfahren eingesetzt, um diese Wissenslücke zu schließen und die neuronalen Assoziationen des Chantens von Amitābha Buddha zu erforschen, einer der am weitesten verbreiteten und ältesten aktiv bewahrten religiösen Traditionen 2,3. Wiederholtes religiöses Chanten kann in der buddhistischen Beratung als effektive Technik dienen, um den Geist von turbulenten Gedanken und Emotionen zu befreien.
Aufgrund der hohen räumlichen Auflösung der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) kann sie eingesetzt werden, um die Einschränkungen traditioneller EEG-Studien zu überwinden4. Durch die Kombination von fMRT und Elektroenzephalogramm (EEG) Quellen-Clustering über unabhängige Komponentenanalyse (ICA) identifiziert und gruppiert die Studie unabhängige Komponenten der Gehirnaktivität bei den Teilnehmern. Diese Methode führt eine neuartige Strategie zur Identifizierung von Signalen von gemischten EEG-Quellen oder unterschiedlichen Quellen bei den Teilnehmern ein, die aufgrund von Unterschieden in der Gehirnanatomie und der Elektrodenplatzierung eine Herausforderung darstellt.
Die Form des sich wiederholenden religiösen Chantens, die mit diesem Protokoll untersucht wurde, beinhaltet die wiederholte Rezitation des Namens von Amitābha Buddha. Es ist auch eine meditative Praxis, von der berichtet wird, dass sie glückselige Empfindungen und transzendentale Erfahrungen hervorruft. Unter den verschiedenen buddhistischen Praktiken ist die Praxis des Chantens von Amitābha Buddha einfach und leicht zugänglich. Diese Praxis verspricht eine Wiedergeburt im Reinen Land für alle, die aufrichtig diesen Namen anrufen, der Ähnlichkeiten mit bestimmten Traditionen in der westlichen Religion aufweist 1,3.
Durch multimodale Neurobildgebung zielt diese Studie darauf ab, ein umfassendes Verständnis der neuronalen Korrelate von sich wiederholenden religiösen Gesängen zu erlangen. Das Protokoll kann zu dem boomenden Forschungsfeld über die neurophysiologischen Wirkungen verschiedener religiöser und meditativer Praktiken beitragen.
Die Studie stellte die Hypothese auf, dass wiederholtes religiöses Singen zu signifikanten Signalveränderungen in Gehirnregionen führen würde, die für selbstbezogene Prozesse verantwortlich sind. Darüber hinaus stellten wir angesichts der positiven Emotionen, die Amitābha Buddha zugeschrieben werden, die Hypothese auf, dass emotionale Verschiebungen während des religiösen Chantens auftreten würden. Diese effektiven Veränderungen fallen wahrscheinlich mit Veränderungen peripherer physiologischer Indikatoren zusammen, wie z. B. Schwankungen der Multiband-Herzfrequenzvariabilitätsindizes (HRV) und der Atemfrequenz5.
Obwohl es sich bei dem verwendeten 128-Kanal-EEG-System um ein EEG-System mit hoher Dichte handelte, bleibt die räumliche Auflösung des EEG im Vergleich zu fMRT relativ gering, und dieses Manko wirkt sich auch auf die Genauigkeit der Lokalisierung der EEG-Quelle aus, insbesondere wenn mehrere Kandidaten für Hirnregionen plausibel sind. Somit kann die tiefere und höhere räumliche Auflösung der MRT die räumliche Genauigkeit der EEG-Quellenanalyse6 signifikant verbessern und die Auswahl der wichtigsten Cluster für die weitere Analyse leiten. Das vorliegende Protokoll verwendet multimodale Neuroimaging-Werkzeuge, einschließlich EEG-, EKG- und fMRT-Datenerfassungs- und Analysemethoden. Es zeigt einen umfassenden Ansatz zur Erforschung der neurophysiologischen Korrelate von religiösem Chanten und möglicherweise anderen Formen des Geistestrainings. Ein kritischer Schritt im Protokoll ist die Anwendung von fMRT-Ergebnissen bei der Analyse der EEG-Quellen. Die Qualität der gewonnenen EEG-Daten bleibt entscheidend für die anschließende Analyse und Interpretation der Ergebnisse. Die Verwendung von ICA- und k-Means-Clustering in der EEG-Datenanalyse in Verbindung mit fMRT-Ergebnissen ermöglicht ein differenzierteres Verständnis der Daten 7,8. Die beobachtete Modulation der Delta-Band-Leistung während religiöser Gesänge stimmt mit der Literatur überein, die darauf hindeutet, dass Delta-Rhythmen das Verhalten durch die Synchronisation der neuronalen Aktivität regulieren können. Die Delta-Welle kann die fokussierte Aufmerksamkeit und eine potenzielle Verringerung des selbstreferentiellen Denkens fördern, das mit dem Default-Mode-Netzwerk verbunden ist. Diese erhöhte Delta-Aktivität, die auf zutiefst erholsame Zustände hinweist, könnte die therapeutische Wirkung des Chantens untermauern, indem sie die kognitive und emotionale Verarbeitung verstärkt9.
Die Ergebnisse dieser Studie unterstreichen eine signifikante Zunahme der Delta-Band-Leistung während des religiösen Chantens im Vergleich zu nicht-religiösen Gesangen. Die fMRT-Ergebnisse deuten auf eine starke Abnahme der Zentralität in Gehirnregionen hin, die mit der selbstbezogenen Verarbeitung10 während des religiösen Gesangs verbunden sind. Die Ergebnisse physiologischer Daten zeigen auch, dass sich die Auswirkungen des religiösen Singens von denen des nicht-religiösen Singens unterscheiden und andere potenzielle Störfaktoren ausschließen, einschließlich Unterschiede aufgrund der Sprachverarbeitung oder der Herzaktivität. Insgesamt implizieren die Ergebnisse einen vielversprechenden Weg zur klinischen Anwendung religiösen Chantens durch buddhistische Beratung, um die Förderung von “Nicht-Anhaftung” zu erleichtern1,11,12.
Zu den Einschränkungen gehört, dass die fMRT- und EEG-Daten von verschiedenen Probanden erhoben wurden13. Zweitens wäre es angesichts der erheblichen Unterschiede zwischen den Probanden in Bezug auf ihre Erfahrung mit religiösen Gesängen 1,14 vorzuziehen, wenn alle Probanden auch einer fMRT-Untersuchung unterzogen worden wären. Unsere zukünftige Forschung wird darauf abzielen, diese Einschränkungen zu überwinden und die neurophysiologischen Auswirkungen verschiedener religiöser und meditativer Praktiken weiter zu erforschen.
Trotz dieser Einschränkungen ist dieses Protokoll einzigartig, da es multimodale Neuroimaging und physiologische Messinstrumente, einschließlich EEG-, EKG- und fMRT-Daten, kombiniert, um einen umfassenderen Überblick über die neurophysiologischen Korrelate des religiösen Gesangs zu erhalten. Dieser multimodale Neuroimaging-Ansatz ermöglicht ein tieferes Verständnis religiöser und meditativer Praktiken, was mit Methoden, die sich ausschließlich auf eine einzige Art von Daten stützen, nicht möglich wäre15,16.
The authors have nothing to disclose.
Die Forschung wurde unterstützt von der Nationalen Naturwissenschaft
Gründung Chinas (NSFC.61841704).
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EEGLAB | Swartz Center for Computational Neuroscience | 13.6.5b | EEG analysis software |
Electroencephalogram (EEG) system | Electrical Geodesics, Inc. (EGI) | GES 200 | EEG acquisition device |
HRVAS | Ramshur, J. | Version 1 | Plug-in for EEGLAB to process ECG data |
HydroCel GSN 128 channels | Electrical Geodesics, Inc. (EGI) | GSN 130 | EEG cap |
iMac 27" | Apple | Version 10.8 | Running the Netstation software |
LabChart | ADInstruments | Version 8 | Physiological data acquisition software |
LIPSIA | Max-Planck-Institute for Human Cognitive and Brain Sciences | Version 2.2.7 | fMRI data analysis software |
Matlab | MathWorks | R2011a | EEGLAB is based on Matlab, statistical analysis tool for EEG data |
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PowerLab 8/35 | ADInstruments | PL3508 | Physiological data acquisition hardware |
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Windows PC | Dell | Version 8 | Running the LabChart software |