Измерение направленного информационного потока в данных fNIRS-гиперсканирования с использованием метода когерентности с частичным вейвлет-преобразованием

Социальное взаимодействие имеет жизненно важное значение для людей ^1,2. Для понимания нейрокогнитивного механизма социального взаимодействия двойного мозга в последнее время широко используется подход гиперсканирования, показывающий, что паттерны межличностной нейронной синхронизации (INS) могут хорошо характеризовать процесс социального взаимодействия ^{3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 ,13,14}. Среди недавних исследований интересным открытием является то, что разница ролей людей в диаде может привести к замедленной во времени картине INS, то есть INS возникает, когда активность мозга одного человека отстает от активности мозга другого человека на секунды, например, от слушателей к динамикам ^5,9, от лидеров к последователям⁴, от учителей до учеников⁸, от матерей до детей^13,15, а от женщин до мужчин в романтической паре⁶. Самое главное, существует хорошее соответствие между интервалом запаздывающих во времени INS и поведения социального взаимодействия, например, между учителями, задающими вопросы, и учащимися, отвечающими^{на 8}, или между родительским поведением матерей и поведением соответствия детей¹⁵. Таким образом, запаздывающая во времени ИНС может отражать направленный информационный поток от одного человека к другому, как это предлагается в недавней иерархической модели межличностной вербальной^{коммуникации 16}.

Ранее замедленная по времени ИНС в основном рассчитывалась по функциональному сигналу ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS) из-за его относительно высокого пространственного разрешения, анатомической локализации звука и исключительно высокой толерантности артефактов движения¹⁷ при изучении натуралистических социальных взаимодействий. Более того, чтобы точно охарактеризовать соответствие между нейронным временным лагом и поведенческим временным лагом во время социального взаимодействия, важно получить силу INS для каждого временного лага (например, от отсутствия временного лага до временного лага 10 с). С этой целью ранее широко применялась процедура когерентности вейвлет-преобразования (ВТЦ) после смещения сигнала мозга одного индивидуума вперед или назад относительно сигнала другого индивидуума ^5,6,18. При использовании этой традиционной процедуры ЦМТ для сигналов fNIRS существует потенциальная проблема, поскольку наблюдаемая задержка во времени INS может быть спутана эффектом автокорреляции сигнала fNIRS для отдельного 19,20,21. Например, во время диадического процесса социального взаимодействия сигнал участника A в точке времени t может быть синхронизирован с сигналом участника B в той же точке времени. Между тем, сигнал участника A в точке времени t может быть синхронизирован с сигналом участника A в более поздней точке времени t+1 из-за эффекта автокорреляции. Таким образом, между сигналом участника A в точке времени t и сигналом участника B в точке времени t и сигналом участника B в точке времени t+1 может возникнуть ложная задержка во времени.

Миханович и его коллеги²² сначала представили метод, называемый когерентностью частичного вейвлет-преобразования (pWTC), а затем применили его в морской науке^23,24. Первоначальной целью этого метода было управление экзогенным смешанным шумом при оценке когерентности двух сигналов. Здесь, чтобы решить проблему автокорреляции в данных гиперсканирования fNIRS, метод pWTC был расширен для расчета ins с задержкой во времени на сигнале fNIRS. Точнее, запаздывающий во времени INS (и направленный поток информации) от участника A к участнику B может быть рассчитан с использованием уравнения ниже (уравнение 1)²³.

Здесь предполагается, что есть два сигнала, A и B, от участников A и B соответственно. Появление сигнала B всегда предшествует сигналу A с временным лагом n, где WTC (A_t, B_{t +n}) является традиционным WTC с задержкой во времени. ЦМТ (A_t, A_t+n) — автокоррелированный ЦМТ в участнике A. ЦМТ (A_t, B_t) — выровненный по времени ЦМТ в точке времени t между участником A и B. * — комплексный сопряженный оператор (рисунок 1A).

Рисунок 1: Обзор pWTC. (A) Логика pWTC. В диаде есть два сигнала А и В. Встречаемость A всегда следует за В с лагом n. Серый прямоугольник — это вейвлет-окно в определенной точке времени t или t+n. На основе уравнения pWTC (представленного на рисунке) необходимо рассчитать три WTC: ВТЦ с задержкой во времени A_t+n и B_t; автокоррелированный ЦМТ у участника A из A_t и A_t+n; и выровненный по времени ВТЦ в точке времени t, A_t и B_t. (Б) Компоновка комплектов оптодных зондов. CH11 был размещен в T3, а CH25 был размещен в T4 после международной системы 10-20^27,28. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Этот протокол впервые представил эксперимент по моделированию, чтобы продемонстрировать, насколько хорошо pWTC решает проблему автокорреляции. Затем он объяснил, как проводить pWTC шаг за шагом на основе эмпирического эксперимента натуралистических социальных взаимодействий. Здесь для введения метода использовался контекст коммуникации. Это связано с тем, что ранее задержка во времени INS обычно рассчитывалась в натуралистическом коммуникационном контексте ^{3,4,6,8,13,15,18}. Кроме того, было также проведено сравнение между pWTC и традиционным WTC и валидация с тестом причинности Грейнджера (GC).