Summary

Hiperexploración de EEG en el hogar para las interacciones sociales entre el bebé y el cuidador

Published: May 31, 2024
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Summary

Este protocolo describe cómo se capturaron electroencefalografías, electrocardiografías y registros conductuales sincronizados de díadas bebé-cuidador en un entorno hogareño.

Abstract

Los estudios previos de hiperexploración que registran las actividades cerebrales de los cuidadores y los niños al mismo tiempo se han realizado principalmente dentro de los límites del laboratorio, lo que limita la generalización de los resultados a entornos de la vida real. Aquí, se propone un protocolo integral para capturar electroencefalografías (EEG), electrocardiografías (ECG) y registros de comportamiento sincronizados de díadas lactante-cuidador durante diversas tareas interactivas en el hogar. Este protocolo demuestra cómo sincronizar los diferentes flujos de datos e informar sobre las tasas de retención de datos de EEG y los controles de calidad. Además, se discuten los problemas críticos y las posibles soluciones con respecto a la configuración experimental, las tareas y la recopilación de datos en el hogar. El protocolo no se limita a las díadas de lactantes-cuidadores, sino que puede aplicarse a varias constelaciones diádicas. En general, demostramos la flexibilidad de las configuraciones de hiperescaneo de EEG, que permiten realizar experimentos fuera del laboratorio para capturar las actividades cerebrales de los participantes en entornos ambientales más ecológicamente válidos. Sin embargo, el movimiento y otros tipos de artefactos aún restringen las tareas experimentales que se pueden realizar en el hogar.

Introduction

Con el registro simultáneo de las actividades cerebrales de dos o más sujetos que interactúan, también conocido como hiperescaneo, se ha hecho posible dilucidar la base neuronal de las interacciones sociales ensu dinámica compleja, bidireccional y de ritmo rápido. Esta técnica ha cambiado el enfoque del estudio de individuos en entornos aislados y estrictamente controlados al examen de interacciones más naturalistas, como las interacciones entre padres e hijos durante el juego libre 2,3, la resolución de acertijos4 y los juegos de computadora cooperativos 5,6. Estos estudios demuestran que las actividades cerebrales se sincronizan durante las interacciones sociales, es decir, muestran similitudes temporales, un fenómeno denominado sincronía neuronal interpersonal (INS). Sin embargo, la gran mayoría de los estudios de hiperexploración se han limitado a entornos de laboratorio. Si bien esto permite un mejor control experimental, puede ocurrir a expensas de perder cierta validez ecológica. Las conductas observadas en el laboratorio pueden no ser representativas de las conductas interactivas cotidianas típicas de los participantes debido al entorno desconocido y artificial y a la naturaleza de las tareas impuestas7.

Los avances recientes en dispositivos móviles de neuroimagen, como la electroencefalografía (EEG) o la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS), alivian estos problemas al eliminar el requisito de que los participantes permanezcan físicamente conectados a la computadora de registro. Así, permiten medir las actividades cerebrales de los participantes mientras interactúan libremente en el aula o en sus hogares 8,9. La ventaja del EEG en comparación con otras técnicas de neuroimagen, como el fNIRS, es que tiene una excelente resolución temporal, lo que lo hace particularmente adecuado para investigar dinámicas sociales aceleradas10. Sin embargo, viene con la advertencia de que la señal de EEG es altamente vulnerable al movimiento y otros artefactos fisiológicos y no fisiológicos.

A pesar de esto, los primeros estudios han implementado con éxito configuraciones de hiperescaneo de EEG en entornos y condiciones realistas. Por ejemplo, Dikker et al.12 midieron la señal de EEG de un grupo de estudiantes mientras participaban en diversas actividades en el aula, como asistir a conferencias, ver videos y participar en discusiones grupales. Este estudio, junto con otros estudios 8,9, ha utilizado predominantemente electrodos de EEG secos para facilitar el proceso de realización de mediciones en entornos no laboratorios. En comparación con los electrodos húmedos, que requieren la aplicación de gel o pasta conductora, los electrodos secos ofrecen notables ventajas en términos de usabilidad. Se ha demostrado que exhiben un rendimiento comparable al de los electrodos húmedos en poblaciones adultas y condiciones estacionarias; sin embargo, su rendimiento puede disminuir en escenarios relacionados con el movimiento debido al aumento de los niveles de impedancia13.

Aquí, presentamos un protocolo de trabajo para capturar grabaciones sincronizadas de un sistema de EEG de gel líquido de siete canales de baja densidad con un electrocardiograma (ECG) de una sola derivación conectado al mismo amplificador inalámbrico (frecuencia de muestreo: 500 Hz) de díadas de lactantes-cuidadores en un entorno doméstico. Mientras que los electrodos activos se utilizaron para los adultos, los electrodos pasivos se utilizaron en cambio para los bebés, ya que estos últimos suelen presentarse en forma de electrodos anulares, lo que facilita el proceso de aplicación del gel. Además, las grabaciones de EEG-ECG se sincronizaron con tres cámaras y micrófonos para capturar los comportamientos de los participantes desde diferentes ángulos. En el estudio, los bebés de 8 a 12 meses de edad y sus cuidadores participaron en una tarea de lectura y juego mientras se registraban su EEG, ECG y comportamientos. Para minimizar el impacto del movimiento excesivo en la calidad de la señal de EEG, las tareas se llevaron a cabo en un entorno de mesa (por ejemplo, utilizando la mesa de la cocina y una silla alta para bebés), lo que requirió que los participantes permanecieran sentados durante toda la tarea de interacción. A los cuidadores se les proporcionaron tres libros apropiados para su edad y juguetes de mesa (equipados con ventosas para evitar que se cayeran). Se les indicó que leyeran a su hijo durante aproximadamente 5 minutos, seguido de una sesión de juego de 10 minutos con los juguetes.

Este protocolo detalla los métodos para recopilar datos sincronizados de EEG-ECG, video y audio durante las tareas de lectura y reproducción. Sin embargo, el procedimiento general no es específico de este diseño de investigación, sino que es apropiado para diferentes poblaciones (por ejemplo, díadas padre-hijo, díadas amigas) y tareas experimentales. Se presentará el método de sincronización de diferentes flujos de datos. Además, se esbozará un proceso básico de preprocesamiento de EEG basado en Dikker et al.12, y se informarán las tasas de retención de datos de EEG y las métricas de control de calidad. Dado que las opciones analíticas específicas dependen de una variedad de factores (como el diseño de la tarea, las preguntas de investigación, el montaje del EEG), el análisis de hiperescaneo de EEG no se detallará más, sino que se remitirá al lector a las pautas y cajas de herramientas existentes (p. ej.,14 para las pautas;15,16 para las cajas de herramientas de análisis de hiperescaneo). Por último, el protocolo analiza los desafíos y las posibles soluciones para el hiperescaneo de EEG-ECG en el hogar y otros entornos del mundo real.

Protocol

El protocolo descrito ha sido aprobado por la Junta de Revisión Institucional (IRB) de la Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur. Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes adultos y de los padres en nombre de sus bebés. 1. Consideraciones sobre el equipo y el espacio en las sesiones en casa Prepárese para diferentes condiciones de humedad y temperatura según el país y la temporada. Para ambientes con altos niveles de temperatura y h…

Representative Results

Los participantes incluidos en este estudio eran bebés de 8 a 12 meses de edad, con desarrollo típico, y su madre y/o abuela que hablaban inglés o inglés y un segundo idioma en casa. Los electroencefalogramas de 7 electrodos y un electrocardiograma de una sola derivación de adultos y lactantes, así como grabaciones de video y audio de tres cámaras y micrófonos, se adquirieron simultáneamente durante las tareas. Las actividades neuronales se midieron en F3, F4, C3, Cz, C4, P3 y P4 según el sistema internacional …

Discussion

En este protocolo, realizamos mediciones en los hogares de los participantes, donde los bebés y los cuidadores pueden sentirse más cómodos y sus comportamientos pueden ser más representativos de sus interacciones en la vida real en comparación con un entorno de laboratorio, aumentando así la validez ecológica7. Además, las grabaciones en el entorno doméstico pueden aliviar la carga de los participantes, por ejemplo, con respecto a los tiempos de viaje y, por lo tanto, pueden hacer que cie…

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

El trabajo fue financiado por una beca presidencial postdoctoral de la Universidad Tecnológica de Nanyang que fue otorgada a VR.

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

Referencias

  1. Hari, R., Henriksson, L., Malinen, S., Parkkonen, L. Centrality of social interaction in human brain function. Neuron. 88 (1), 181-193 (2015).
  2. Endevelt-Shapira, Y., Djalovski, A., Dumas, G., Feldman, R. Maternal chemosignals enhance infant-adult brain-to-brain synchrony. Sci Adv. 7 (50), (2021).
  3. Santamaria, L., et al. Emotional valence modulates the topology of the parent-infant inter-brain network. NeuroImage. 207, 116341 (2020).
  4. Nguyen, T., et al. The effects of interaction quality on neural synchrony during mother-child problem solving. Cortex. 124, 235-249 (2020).
  5. 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).
  6. Reindl, V., et al. Conducting hyperscanning experiments with functional near-infrared spectroscopy. J Vis Exp. (143), e58807 (2019).
  7. 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).
  8. Xu, J., Zhong, B. Review on portable EEG technology in educational research. Comput Hum Behav. 81, 340-349 (2018).
  9. 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).
  10. 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).
  11. Georgieva, S., et al. Toward the understanding of topographical and spectral signatures of infant movement artifacts in naturalistic EEG. Front Neurosci. 14, 452947 (2020).
  12. Dikker, S., et al. Brain-to-brain synchrony tracks real-world dynamic group interactions in the classroom. Curr Biol. 27 (9), 1375-1380 (2017).
  13. 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).
  14. 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).
  15. Kayhan, E., et al. A dual EEG pipeline for developmental hyperscanning studies. Dev Cogn Neurosci. 54, 101104 (2022).
  16. Ayrolles, A., et al. HyPyP: a Hyperscanning Python pipeline for inter-brain connectivity analysis. Soc Cogn Affect Neurosci. 16 (1-2), 72-83 (2021).
  17. Delorme, S., Makeig, S. EEGLAB: an open-source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics. J Neurosci Meth. 134, 9-21 (2004).
  18. Nathan, K., Contreras-Vidal, J. L. Negligible motion artifacts in scalp electroencephalography (EEG) during treadmill walking. Front Hum Neurosci. 9, 708 (2016).
  19. 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).
  20. 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).
  21. Ng, B., Reh, R. K., Mostafavi, S. A practical guide to applying machine learning to infant EEG data. Dev Cogn Neurosci. 54, 101096 (2022).
  22. vander Velde, B., Junge, C. Limiting data loss in infant EEG: putting hunches to the test. Dev Cogn Neurosci. 45, 100809 (2020).
  23. Bell, M. A., Cuevas, K. Using EEG to study cognitive development: Issues and practices. J Cogn Dev. 13 (3), 281-294 (2012).
  24. Lopez, K. L., et al. HAPPILEE: HAPPE in low electrode electroencephalography, a standardized pre-processing software for lower density recordings. NeuroImage. 260, 119390 (2022).

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Citar este artículo
Ramanarayanan, V., Oon, Q. C., Devarajan, A. V., Georgieva, S., Reindl, V. Home-Based EEG Hyperscanning for Infant-Caregiver Social Interactions. J. Vis. Exp. (207), e66655, doi:10.3791/66655 (2024).

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