Messung des direktionalen Informationsflusses in fNIRS-Hyperscanning-Daten mit der Partial-Wavelet-Transformationskohärenzmethode

Soziale Interaktion ist für den Menschen von entscheidender Bedeutung ^1,2. Um den neurokognitiven Dual-Brain-Mechanismus der sozialen Interaktion zu verstehen, wurde der Hyperscanning-Ansatz in letzter Zeit ausgiebig verwendet, um zu zeigen, dass die Muster der zwischenmenschlichen neuronalen Synchronisation (INS) den sozialen Interaktionsprozess gut charakterisieren^können 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 ,^13,14 Unter neueren Studien ist ein interessantes Ergebnis, dass der Rollenunterschied von Individuen in einer Dyade zu einem zeitverzögerten Muster von INS führen kann, d.h. INS tritt auf, wenn die Gehirnaktivität eines Individuums um Sekunden hinter der eines anderen Individuums zurückbleibt, wie z.B. die von Zuhörern zu Sprechern^5,9, von Führern zu ^{Anhängern 4}, Von Lehrern zu Schülern⁸, von Müttern zu Kindern^13,15 und von Frauen zu Männern in einem romantischen Paar⁶. Am wichtigsten ist, dass es eine gute Übereinstimmung zwischen dem Intervall des zeitverzögerten INS und dem des sozialen Interaktionsverhaltens gibt, z. B. zwischen Lehrern, die Fragen stellen, und Schülern, die^{8 antworten,} oder zwischen dem Erziehungsverhalten von Müttern und dem Compliance-Verhalten von Kindern¹⁵. Daher können zeitverzögerte INS einen direktionalen Informationsfluss von einer Person zur anderen widerspiegeln, wie es in einem neueren hierarchischen Modell für zwischenmenschliche verbale Kommunikation^{vorgeschlagen wird 16}.

Zuvor wurde das zeitverzögerte INS hauptsächlich auf dem funktionellen Nahinfrarot-Spektroskopie-Signal (fNIRS) berechnet, da es bei der Untersuchung naturalistischer sozialer Interaktionen relativ hohe räumliche Auflösung^{, anatomische} Lokalisation des Schalls und außergewöhnlich hohe Toleranz von Bewegungsartefakten 17 aufweist. Um die Korrespondenz zwischen der neuronalen Zeitverzögerung und der Verhaltenszeitverzögerung während der sozialen Interaktion genau zu charakterisieren, ist es außerdem wichtig, die INS-Stärke für jede Zeitverzögerung zu erhalten (z. B. von keiner Zeitverzögerung zu einer Zeitverzögerung von 10 s). Zu diesem Zweck wurde zuvor das WTC-Verfahren (Wavelet Transform Coherence) umfassend angewendet, nachdem das Gehirnsignal eines Individuums nach vorne oder hinten relativ zu dem eines anderen Individuums ^5,6,18 verschoben wurde. Bei der Verwendung dieses traditionellen WTC-Verfahrens für fNIRS-Signale besteht eine potenzielle Herausforderung, da das beobachtete zeitverzögerte INS durch den Autokorrelationseffekt des fNIRS-Signals für ein Individuum 19,20,21 verwirrt werden kann. Zum Beispiel kann während eines dyadischen sozialen Interaktionsprozesses das Signal von Teilnehmer A zum Zeitpunkt t mit dem von Teilnehmer B zum gleichen Zeitpunkt synchronisiert werden. In der Zwischenzeit kann das Signal von Teilnehmer A zum Zeitpunkt t aufgrund des Autokorrelationseffekts mit dem von Teilnehmer A zu einem späteren Zeitpunkt t+1 synchronisiert werden. Daher kann ein unechtes zeitverzögertes INS zwischen dem Signal von Teilnehmer A zum Zeitpunkt t und dem von Teilnehmer B zum Zeitpunkt t+1 auftreten.

Mihanović und seine Kollegen 22 führten zunächst eine Methode ein, die als partielle Wavelet-Transformationskohärenz (pWTC) bezeichnet wird, und^wandten sie dann in der Meereswissenschaft^{an 23,24}. Der ursprüngliche Zweck dieser Methode bestand darin, das exogene Störrauschen bei der Abschätzung der Kohärenz zweier Signale zu kontrollieren. Um das Autokorrelationsproblem in den fNIRS-Hyperscanning-Daten zu beheben, wurde die pWTC-Methode erweitert, um zeitverzögerte INS auf dem fNIRS-Signal zu berechnen. Genau genommen kann ein zeitverzögertes INS (und ein direktionaler Informationsfluss) von Teilnehmer A zu Teilnehmer B mit der folgenden Gleichung (Gleichung 1)²³ berechnet werden.

Hier wird angenommen, dass es zwei Signale, A und B, von den Teilnehmern A bzw. B gibt. Das Auftreten von Signal B geht immer dem von Signal A mit einer Zeitverzögerung von n voraus, wobei WTC (A_{t, B t + n)} das traditionelle zeitverzögerte WTC ist. WTC (A t, A_t+n) ist das autokorrelierte WTC in Teilnehmer A. WTC (A t, B t) ist das zeitlich ausgerichtete WTC zum Zeitpunkt t zwischen Teilnehmer A und B. * ist der komplexe konjugierte Operator (Abbildung 1A).

Abbildung 1: Übersicht über pWTC. (A) Die Logik des pWTC. Es gibt zwei Signale A und B innerhalb einer Dyade. Das Vorkommen von A folgt immer dem von B mit einer Verzögerung n. Eine graue Box ist ein Wavelet-Fenster zu einem bestimmten Zeitpunkt t oder t + n. Basierend auf der pWTC-Gleichung (dargestellt in der Abbildung) müssen drei WTCs berechnet werden: der zeitversetzte WTC von A_t+n und B_t; das autokorrelierte WTC in Teilnehmer A von A_t und A_t+n; und das zeitlich ausgerichtete WTC zum Zeitpunkt t, A t und B_t. (B) Das Layout von Optodensondensätzen. CH11 wurde auf T3 und CH25 auf T4 nach dem internationalen 10-20-System^27,28 platziert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Dieses Protokoll führte zunächst ein Simulationsexperiment ein, um zu demonstrieren, wie gut das pWTC die Autokorrelationsherausforderung löst. Dann wurde erklärt, wie man pWTC Schritt für Schritt durchführt, basierend auf einem empirischen Experiment naturalistischer sozialer Interaktionen. Hier wurde ein Kommunikationskontext verwendet, um die Methode einzuführen. Dies liegt daran, dass zuvor das zeitverzögerte INS normalerweise in einem naturalistischen Kommunikationskontext 3,4,6,8,13,15,18 berechnet wurde. Zusätzlich wurden ein Vergleich zwischen dem pWTC und dem traditionellen WTC sowie eine Validierung mit dem Granger-Kausalitätstest (GC) durchgeführt.