Bebek-Bakıcının Sosyal Etkileşimleri için Ev Tabanlı EEG Hiper Tarama
Summary
Bu protokol, senkronize elektroensefalografi, elektrokardiyografi ve davranışsal kayıtların bir ev ortamında bebek bakıcısı ikililerinden nasıl yakalandığını açıklar.
Abstract
Bakıcıların ve çocukların beyin aktivitelerini aynı anda kaydeden önceki hiper tarama çalışmaları, öncelikle laboratuvarın sınırları içinde gerçekleştirilmiştir, bu nedenle sonuçların gerçek yaşam ortamlarına genellenebilirliğini sınırlamıştır. Burada, evde çeşitli etkileşimli görevler sırasında senkronize elektroensefalografi (EEG), elektrokardiyografi (EKG) ve bebek bakıcısı ikililerinden davranış kayıtlarını yakalamak için kapsamlı bir protokol önerilmektedir. Bu protokol, farklı veri akışlarının nasıl senkronize edileceğini ve EEG veri saklama oranlarının ve kalite kontrollerinin nasıl raporlanacağını gösterir. Ek olarak, ev ortamlarında deney düzeneği, görevler ve veri toplama ile ilgili kritik konular ve olası çözümler tartışılmaktadır. Protokol bebek bakıcısı ikilileri ile sınırlı değildir, ancak çeşitli ikili takımyıldızlara da uygulanabilir. Genel olarak, katılımcıların beyin aktivitelerini ekolojik olarak daha geçerli çevresel ortamlarda yakalamak için deneylerin laboratuvar dışında yapılmasına izin veren EEG hiper tarama kurulumlarının esnekliğini gösteriyoruz. Yine de, hareket ve diğer eser türleri, ev ortamında gerçekleştirilebilecek deneysel görevleri hala kısıtlamaktadır.
Introduction
Hiper tarama olarak da bilinen, birbiriyle etkileşime giren iki veya daha fazla deneğin beyin aktivitelerinin aynı anda kaydedilmesiyle, sosyal etkileşimlerin sinirsel temelini karmaşık, çift yönlü ve hızlı tempolu dinamiklerinde aydınlatmak mümkün hale gelmiştir1. Bu teknik, odağı izole, sıkı bir şekilde kontrol edilen ortamlarda bireyleri incelemekten, serbest oyun 2,3, bulmaca çözme4 ve işbirlikçi bilgisayar oyunları 5,6 sırasında ebeveyn-çocuk etkileşimleri gibi daha doğal etkileşimleri incelemeye kaydırmıştır. Bu çalışmalar, beyin aktivitelerinin sosyal etkileşimler sırasında senkronize olduğunu, yani kişilerarası nöral senkronizasyon (INS) olarak adlandırılan bir fenomen olan zamansal benzerlikler gösterdiğini göstermektedir. Bununla birlikte, hiper tarama çalışmalarının büyük çoğunluğu laboratuvar ortamlarıyla sınırlı kalmıştır. Bu, daha iyi deneysel kontrole izin verirken, bazı ekolojik geçerliliği kaybetme pahasına olabilir. Laboratuvarda gözlemlenen davranışlar, alışılmadık ve yapay ortam ve yüklenen görevlerin doğası nedeniyle katılımcıların tipik günlük etkileşimli davranışlarını temsil etmeyebilir7.
Elektroensefalografi (EEG) veya fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi (fNIRS) gibi mobil beyin görüntüleme cihazlarındaki son gelişmeler, katılımcıların kayıt bilgisayarına fiziksel olarak bağlı kalma gereksinimini ortadan kaldırarak bu sorunları hafifletir. Böylece, katılımcıların sınıfta veya evlerinde özgürce etkileşime girerken beyin aktivitelerini ölçmemize izin veriyorlar 8,9. EEG’nin fNIRS gibi diğer nörogörüntüleme tekniklerine kıyasla avantajı, mükemmel bir zamansal çözünürlüğe sahip olmasıdır, bu da onu hızlı tempolu sosyal dinamikleri araştırmak için özellikle uygun kılar10. Yine de, EEG sinyalinin harekete ve diğer fizyolojik ve fizyolojik olmayan artefaktlara karşı oldukça savunmasız olduğu uyarısı ile birlikte gelir11.
Buna rağmen, ilk çalışmalar EEG hiper tarama kurulumlarını gerçekçi ortamlarda ve koşullarda başarıyla uygulamıştır. Örneğin, Dikker ve ark.12, bir grup öğrencinin derslere katılmak, video izlemek ve grup tartışmalarına katılmak da dahil olmak üzere çeşitli sınıf etkinliklerine katılırken EEG sinyalini ölçtü. Bu çalışma, diğer çalışmalarlabirlikte 8,9, laboratuvar dışı ortamlarda ölçüm yapma sürecini kolaylaştırmak için ağırlıklı olarak kuru EEG elektrotlarını kullanmıştır. İletken jel veya macun uygulaması gerektiren ıslak elektrotlarla karşılaştırıldığında, kuru elektrotlar kullanılabilirlik açısından dikkate değer avantajlar sunar. Yetişkin popülasyonlarda ve sabit koşullarda ıslak elektrotlarla karşılaştırılabilir performans sergiledikleri gösterilmiştir; Bununla birlikte, artan empedans seviyeleri13 nedeniyle hareketle ilgili senaryolarda performansları düşebilir.
Burada, ev ortamında bebek bakıcı dyadlarının aynı kablosuz amplifikatörüne (örnekleme hızı: 500 Hz) bağlı tek bir elektrokardiyografi (EKG) ile düşük yoğunluklu yedi kanallı sıvı jel EEG sisteminden senkronize kayıtları yakalamak için çalışan bir protokol sunuyoruz. Yetişkinler için aktif elektrotlar kullanılırken, bebekler için pasif elektrotlar kullanıldı, çünkü ikincisi tipik olarak halka elektrotlar şeklinde gelir ve böylece jel uygulama sürecini kolaylaştırır. Ek olarak, EEG-EKG kayıtları, katılımcıların davranışlarını farklı açılardan yakalamak için üç kamera ve mikrofonla senkronize edildi. Çalışmada, 8-12 aylık bebekler ve bakıcıları, EEG, EKG ve davranışları kaydedilirken okuma ve oyun görevi üstlendiler. Aşırı hareketin EEG sinyal kalitesi üzerindeki etkisini en aza indirmek için, görevler masa üstü bir ortamda (örneğin, mutfak masası ve bebek mama sandalyesi kullanılarak) gerçekleştirildi ve katılımcıların etkileşim görevi boyunca oturmalarını gerektirdi. Bakıcılara yaşa uygun üç kitap ve masa üstü oyuncaklar (düşmelerini önlemek için vantuzlarla donatılmış) sağlandı. Çocuklarına yaklaşık 5 dakika okumaları ve ardından oyuncaklarla 10 dakikalık bir oyun seansı yapmaları talimatı verildi.
Bu protokol, okuma ve oynatma görevleri sırasında senkronize EEG-EKG, video ve ses verilerini toplama yöntemlerini detaylandırır. Bununla birlikte, genel prosedür bu araştırma tasarımına özgü değildir, ancak farklı popülasyonlar (örneğin, ebeveyn-çocuk çiftleri, arkadaş çiftleri) ve deneysel görevler için uygundur. Farklı veri akışlarının senkronizasyon yöntemi sunulacaktır. Ayrıca, Dikker ve ark.12’ye dayanan temel bir EEG ön işleme hattı ana hatlarıyla belirtilecek ve EEG veri saklama oranları ve kalite kontrol metrikleri rapor edilecektir. Spesifik analitik seçimler çeşitli faktörlere (görev tasarımı, araştırma soruları, EEG montajı gibi) bağlı olduğundan, hiper tarama-EEG analizi daha fazla detaylandırılmayacak, bunun yerine okuyucu mevcut kılavuzlara ve araç kutularına yönlendirilecektir (örneğin, kılavuzlar için 14;Hiper tarama analizi araç kutuları için 15,16). Son olarak, protokol, evde ve diğer gerçek dünya ortamlarında EEG-EKG hiper taraması için zorlukları ve potansiyel çözümleri tartışır.
Protocol
Representative Results
Discussion
Bu protokolde, katılımcıların evlerinde, bebeklerin ve bakıcıların kendilerini daha rahat hissedebilecekleri ve davranışlarının laboratuvar ortamının aksine gerçek yaşam etkileşimlerini daha iyi temsil edebileceği ölçümler yapıyoruz, böylece ekolojik geçerliliği artırıyoruz7. Ayrıca, ev ortamındaki kayıtlar, örneğin seyahat süreleri ile ilgili olarak katılımcıların üzerindeki yükü hafifletebilir ve böylece belirli katılımcı gruplarını daha erişilebilir…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Çalışma, Nanyang Teknoloji Üniversitesi’nden VR’ye verilen Başkanlık Doktora Sonrası Burs Hibesi ile finanse edildi.
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 |
Riferimenti
- 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).
