La dinámica entre los cerebros acoplados de los individuos ha sido representada cada vez más por la sincronización intercerebral (SII) cuando se coordinan entre sí, principalmente utilizando señales de registro simultáneo de cerebros (es decir, hiperescaneo) con fNIRS. En los estudios de hiperescaneo de fNIRS, el SII se ha evaluado comúnmente a través del método de coherencia de transformada de wavelet (WTC) debido a su ventaja en la expansión de series de tiempo en el espacio de frecuencia de tiempo donde las oscilaciones se pueden ver de una manera altamente intuitiva. El SII observado se puede validar aún más a través del emparejamiento aleatorio basado en permutación del ensayo, la pareja y la condición. Aquí, se presenta un protocolo para describir cómo obtener señales cerebrales a través de la tecnología fNIRS, calcular el SII a través del método WTC y validar el SII por permutación en un estudio de hiperescaneo. Además, discutimos los problemas críticos al usar los métodos anteriores, incluida la elección de señales fNIRS, métodos de preprocesamiento de datos y parámetros opcionales de cálculos. En resumen, el uso del método WTC y la permutación es una tubería potencialmente estándar para analizar el SII en estudios de hiperescaneo fNIRS, lo que contribuye tanto a la reproducibilidad como a la confiabilidad del SII.
La dinámica entre los cerebros acoplados de los individuos ha sido representada cada vez más por la sincronización intercerebral (SII) cuando se coordinan entre sí, principalmente utilizando señales de registro simultáneo de cerebros (es decir, hiperescaneo) con fNIRS. En los estudios de hiperescaneo de fNIRS, el SII se ha evaluado comúnmente a través del método de coherencia de transformada de wavelet (WTC) debido a su ventaja en la expansión de series de tiempo en el espacio de frecuencia de tiempo donde las oscilaciones se pueden ver de una manera altamente intuitiva. El SII observado se puede validar aún más a través del emparejamiento aleatorio basado en permutación del ensayo, la pareja y la condición. Aquí, se presenta un protocolo para describir cómo obtener señales cerebrales a través de la tecnología fNIRS, calcular el SII a través del método WTC y validar el SII por permutación en un estudio de hiperescaneo. Además, discutimos los problemas críticos al usar los métodos anteriores, incluida la elección de señales fNIRS, métodos de preprocesamiento de datos y parámetros opcionales de cálculos. En resumen, el uso del método WTC y la permutación es una tubería potencialmente estándar para analizar el SII en estudios de hiperescaneo fNIRS, lo que contribuye tanto a la reproducibilidad como a la confiabilidad del SII.
Cuando las personas se coordinan con los demás, sus cerebros y cuerpos se convierten en una unidad acoplada a través de la adaptación mutua continua. El acoplamiento entre cerebros puede ser representado por la sincronización intercerebral (SII) a través del enfoque de hiperescaneo, que registra simultáneamente las señales cerebrales de dos o más individuos1. De hecho, un creciente cuerpo de estudios de hiperescaneo fNIRS / EEG ha encontrado SII en varios contextos de colaboración, incluyendo tocar con los dedos2,caminar en grupo3,tocar la batería4,tocar la guitarra5y cantar / tararear6. fNIRS es ampliamente utilizado para la investigación del SII durante la interacción social, ya que restringe menos los movimientos de la cabeza / cuerpo en entornos relativamente naturales (en comparación con fMRI / EEG)7.
El artículo presenta un protocolo para calcular el SII a través del método de coherencia de la transformada de wavelet (WTC) en un estudio de hiperescaneo fNIRS. WTC es un método para evaluar la correlación cruzada entre dos señales de movimiento en el plano tiempo-frecuencia y, por lo tanto, puede proporcionar más información que el análisis de correlación tradicional (por ejemplo, correlación de Pearson y correlación cruzada), que es solo en el dominio del tiempo8. Además, las señales hemodinámicas se transforman en componentes de wavelet, que pueden eliminar eficazmente el ruido de baja frecuencia. Aunque wtC consume mucho tiempo, ha sido el método más utilizado para calcular el SII en la imitación de acción9,el comportamiento cooperativo10,la comunicación verbal11,la toma de decisiones12y el aprendizaje interactivo13.
El artículo también presenta cómo validar el SII con el análisis aleatorio basado en la permutación de ensayos, afecciones y participantes. El SII en estudios de hiperescaneo siempre se propone para rastrear la interacción social en línea entre individuos, mientras que también puede interpretarse por otras explicaciones, como la similitud de estímulo, similitud de movimiento o similitud de condición14. La prueba de permutación, también llamada prueba de aleatorización, se puede aprovechar para probar las hipótesis nulas mencionadas anteriormente mediante el remuestreo de los datos observados15. Mediante el uso de la permutación, es útil investigar si el SII identificado es específico del comportamiento interactivo, que va desde la modulación del SII dentro de las díadas hasta entre grupos de socios16.
El protocolo descrito aquí detalla cómo obtener señales cerebrales a través de la tecnología fNIRS, calcular el SII a través del método WTC y validar el SII mediante pruebas de permutación en un estudio de hiperescaneo. Este estudio tiene como objetivo examinar si el SII privilegiado es provocado por los medidores de música durante la coordinación social. Las señales cerebrales se registraron en la corteza frontal, basándose en la ubicación del SII en un hallazgo previo1. La tarea experimental fue desarrollada originalmente por Konvalinka y sus universidades17,en la que se pidió a los participantes que tocaran sus dedos con la retroalimentación auditiva de la pareja o de ellos mismos después de escuchar los estímulos del medidor o no medidor.
Este protocolo proporciona un procedimiento paso a paso para calcular y validar el SII, utilizando el enfoque de hiperescaneo fNIRS para recopilar simultáneamente las señales cerebrales de dos participantes. A continuación se analizan algunas cuestiones críticas relacionadas con el preprocesamiento de datos de fNIRS, el cálculo de IBS, las estadísticas y la validación de IBS.
Preprocesamiento de datos
Es necesario preprocesar los datos fNIRS en estudios de hiperescan…
The authors have nothing to disclose.
Esta investigación fue apoyada por: Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (31872783, 31800951).
Computer | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | HP S01-pF157mcn | |
Earphone | Royal Philips Electronics, Eindhoven, The Netherlands | SHE2405BK/00 | |
EEG cap | Compumedics Neuroscan, Charlotte, USA | 64-channel Quik-Cap | |
E-Prime software | Psychology Software Tools, Inc., Pittsburgh, USA | E-Prime 3 | |
fNIRS system | Hitachi Medical Corporation, Tokyo, Japan | ETG-7100 Optical Topography System | |
MATLAB 2014b | The MathWorks, Inc., Natick, MA | MATLAB 2014b | |
MuseScore | Musescore Company, Belgium | MuseScore 3.6.2.548021803 | |
Swimming cap | Decathlon Group, Villeneuve-d'Ascq, France | 1681552 |