Summary

Hyperbalayage EEG à domicile pour les interactions sociales entre le nourrisson et le soignant

Published: May 31, 2024
doi:

Summary

Ce protocole décrit comment l’électroencéphalographie, l’électrocardiographie et les enregistrements comportementaux synchronisés ont été capturés à partir de dyades de nourrissons-soignants à domicile.

Abstract

Les études antérieures par hyperbalayage qui enregistrent les activités cérébrales des soignants et des enfants en même temps ont été principalement menées dans les limites du laboratoire, limitant ainsi la généralisabilité des résultats à des contextes réels. Ici, un protocole complet pour capturer l’électroencéphalographie synchronisée (EEG), l’électrocardiographie (ECG) et les enregistrements comportementaux des dyades nourrissons-soignants pendant diverses tâches interactives à la maison est proposé. Ce protocole montre comment synchroniser les différents flux de données et rapporter les taux de rétention des données EEG et les contrôles de qualité. De plus, les problèmes critiques et les solutions possibles en ce qui concerne la configuration expérimentale, les tâches et la collecte de données à domicile sont discutés. Le protocole n’est pas limité aux dyades nourrissons-soignants, mais peut être appliqué à diverses constellations dyadiques. Dans l’ensemble, nous démontrons la flexibilité des configurations d’hyperbalayage EEG, qui permettent de mener des expériences en dehors du laboratoire pour capturer les activités cérébrales des participants dans des environnements plus écologiquement valides. Pourtant, le mouvement et d’autres types d’artefacts limitent encore les tâches expérimentales qui peuvent être effectuées à la maison.

Introduction

Avec l’enregistrement simultané des activités cérébrales de deux ou plusieurs sujets en interaction, également connu sous le nom d’hyperscanning, il est devenu possible d’élucider la base neuronale des interactions sociales dans leur dynamique complexe, bidirectionnelle et rapide1. Cette technique a déplacé l’attention de l’étude des individus dans des environnements isolés et étroitement contrôlés vers l’examen d’interactions plus naturalistes, telles que les interactions parent-enfant pendant le jeu libre 2,3, la résolution d’énigmes 4 et les jeux informatiques coopératifs 5,6. Ces études démontrent que les activités cérébrales se synchronisent pendant les interactions sociales, c’est-à-dire qu’elles présentent des similitudes temporelles, un phénomène appelé synchronie neuronale interpersonnelle (SNI). Cependant, la grande majorité des études d’hyperbalayage ont été confinées à des laboratoires. Bien que cela permette un meilleur contrôle expérimental, cela peut se faire au prix d’une perte de validité écologique. Les comportements observés en laboratoire peuvent ne pas être représentatifs des comportements interactifs quotidiens typiques des participants en raison du cadre inconnu et artificiel et de la nature des tâches imposées7.

Les progrès récents des appareils mobiles de neuroimagerie, tels que l’électroencéphalographie (EEG) ou la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS), atténuent ces problèmes en supprimant la nécessité pour les participants de rester physiquement connectés à l’ordinateur d’enregistrement. Ainsi, ils nous permettent de mesurer les activités cérébrales des participants lorsqu’ils interagissent librement en classe ou à leur domicile 8,9. L’avantage de l’EEG par rapport à d’autres techniques de neuroimagerie, telles que la fNIRS, est qu’il a une excellente résolution temporelle, ce qui le rend particulièrement adapté à l’étude de dynamiques sociales rapides10. Pourtant, il s’accompagne d’une mise en garde selon laquelle le signal EEG est très vulnérable au mouvement et à d’autres artefacts physiologiques et non physiologiques11.

Malgré cela, les premières études ont réussi à mettre en œuvre des configurations d’hyperbalayage EEG dans des environnements et des conditions réalistes. Par exemple, Dikker et al.12 ont mesuré le signal EEG d’un groupe d’étudiants alors qu’ils participaient à diverses activités en classe, notamment en assistant à des cours, en regardant des vidéos et en participant à des discussions de groupe. Cette étude, ainsi que d’autres études 8,9, a principalement utilisé des électrodes EEG sèches pour faciliter le processus de réalisation de mesures dans des environnements non laboratoires. Par rapport aux électrodes humides, qui nécessitent l’application d’un gel ou d’une pâte conductrice, les électrodes sèches offrent des avantages notables en termes de facilité d’utilisation. Il a été démontré qu’elles présentent des performances comparables à celles des électrodes humides dans des populations adultes et des conditions stationnaires ; Cependant, leurs performances peuvent diminuer dans les scénarios liés au mouvement en raison de l’augmentation des niveaux d’impédance13.

Ici, nous présentons un protocole de travail pour capturer des enregistrements synchronisés à partir d’un système EEG à gel liquide à sept canaux à faible densité avec une électrocardiographie (ECG) à une seule sonde connectée au même amplificateur sans fil (fréquence d’échantillonnage : 500 Hz) des dyades nourrissons-soignants dans un cadre domestique. Alors que les électrodes actives étaient utilisées pour les adultes, les électrodes passives étaient plutôt utilisées pour les nourrissons, car ces dernières se présentent généralement sous la forme d’électrodes annulaires, facilitant ainsi le processus d’application du gel. De plus, les enregistrements EEG-ECG ont été synchronisés avec trois caméras et microphones pour capturer les comportements des participants sous différents angles. Dans l’étude, des nourrissons de 8 à 12 mois et leurs soignants se sont livrés à une tâche de lecture et de jeu pendant que leur EEG, leur ECG et leurs comportements étaient enregistrés. Pour minimiser l’impact d’un mouvement excessif sur la qualité du signal EEG, les tâches ont été effectuées sur une table (par exemple, en utilisant la table de la cuisine et une chaise haute pour bébé), obligeant les participants à rester assis tout au long de la tâche d’interaction. Les soignants ont reçu trois livres adaptés à leur âge et des jouets de table (équipés de ventouses pour les empêcher de tomber). On leur a demandé de lire à leur enfant pendant environ 5 minutes, suivie d’une séance de jeu de 10 minutes avec les jouets.

Ce protocole détaille les méthodes de collecte synchronisées de données EEG-ECG, vidéo et audio pendant les tâches de lecture et de lecture. Cependant, la procédure globale n’est pas spécifique à ce modèle de recherche, mais convient à différentes populations (p. ex., dyades parent-enfant, dyades d’amis) et à différentes tâches expérimentales. La méthode de synchronisation des différents flux de données sera présentée. De plus, un pipeline de prétraitement EEG de base basé sur Dikker et al.12 sera décrit, et les taux de rétention des données EEG et les mesures de contrôle de la qualité seront rapportés. Étant donné que les choix analytiques spécifiques dépendent de divers facteurs (tels que la conception des tâches, les questions de recherche, le montage EEG), l’analyse EEG hyperscanning ne sera pas plus détaillée, mais le lecteur sera plutôt renvoyé aux lignes directrices et aux boîtes à outils existantes (par exemple, 14 pour les lignes directrices ;15,16 pour les boîtes à outils d’analyse d’hyperbalayage). Enfin, le protocole aborde les défis et les solutions potentielles pour l’hyperbalayage EEG-ECG à domicile et dans d’autres contextes réels.

Protocol

Le protocole décrit a été approuvé par l’Institutional Review Board (IRB) de l’Université technologique de Nanyang, à Singapour. Le consentement éclairé a été obtenu de tous les participants adultes et des parents au nom de leurs nourrissons. 1. Considérations relatives à l’équipement et à l’espace lors des séances à domicile Préparez-vous à des conditions d’humidité et de température différentes selon le pays et la saison. Pour les env…

Representative Results

Les participants inclus dans cette étude étaient des nourrissons âgés de 8 à 12 mois, généralement en développement, et leur mère et/ou grand-mère qui parlaient l’anglais ou l’anglais et une deuxième langue à la maison. Les EEG à 7 électrodes et un ECG à dérivation unique d’adultes et de nourrissons, ainsi que des enregistrements vidéo et audio de trois caméras et microphones, ont été acquis simultanément au cours des tâches. Les activités neuronales ont été mesurées sur F3, F4, C3, Cz, C4…

Discussion

Dans ce protocole, nous effectuons des mesures dans les maisons des participants où les nourrissons et les soignants peuvent se sentir plus à l’aise et leurs comportements peuvent être plus représentatifs de leurs interactions dans la vie réelle par opposition à un laboratoire, augmentant ainsi la validité écologique7. De plus, les enregistrements dans l’environnement familial peuvent alléger le fardeau des participants, par exemple en ce qui concerne les temps de déplacement, et peu…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Le travail a été financé par une bourse postdoctorale présidentielle de l’Université technologique de Nanyang qui a été attribuée à 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

References

  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).

Play Video

Cite This Article
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).

View Video