JoVE Journal > Neuroscience
Özet
Abstract
Introduction
Protocol
Sonuçlar
Discussion
Açıklamalar
Acknowledgements
Materials
Referanslar
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Nörobilim

بين الدماغ Synchrony في التعلم التعاوني المفتوح : دراسة fNIRS - Hyperscanning

Published: July 21, 2021
doi:
10.3791/62777
, ,
1School of Psychology and Cognitive Science,East China Normal University, 2Shanghai Key Laboratory of Mental Health and Crisis Intervention,East China Normal University

Özet

ويرد في الخطوط العريضة بروتوكول لإجراء تجارب fNIRS hyperscanning على dyads التعلم التعاوني في بيئة التعلم الطبيعية. علاوة على ذلك ، يتم تقديم خط أنابيب لتحليل Synchrony بين الدماغ (IBS) من إشارات الهيموغلوبين المؤكسي (Oxy-Hb).

Abstract

يستخدم على نطاق واسع fNIRS hyperscanning للكشف عن الأسس العصبية البيولوجية للتفاعل الاجتماعي. مع هذه التقنية، والباحثين تأهيل نشاط الدماغ المتزامنة من اثنين أو أكثر من الأفراد التفاعلية مع مؤشر جديد يسمى التزامن بين الدماغ (IBS) (أي المرحلة و / أو محاذاة السعة من الإشارات العصبية أو الديناميكا الدموية عبر الزمن). يتم تقديم بروتوكول لإجراء تجارب fNIRS hyperscanning على dyads التعلم التعاوني في بيئة التعلم الطبيعية هنا. علاوة على ذلك ، يتم شرح خط أنابيب لتحليل IBS من إشارة الهيموغلوبين المؤكسي (Oxy-Hb). وعلى وجه التحديد، تناقش جميع التصميم التجريبي، وعملية تسجيل بيانات المعايير الوطنية للإبلاغ عن بعد، وأساليب تحليل البيانات، والاتجاهات المستقبلية. وعموما، فإن تنفيذ خط أنابيب موحد ل fNIRS للرواية المفرطة هو جزء أساسي من علم الأعصاب للشخص الثاني. كما أن هذا يتماشى مع الدعوة إلى العلم المفتوح للمساعدة في استنساخ البحوث.

Introduction

في الآونة الأخيرة ، للكشف عن نشاط الدماغ المتزامن عبر dyads التفاعلية أو أعضاء مجموعة ، يستخدم الباحثون نهج hyperscanning1،2. على وجه التحديد، يتم استخدام تخطيط كهربية الدماغ (EEG)، والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI)، والتحليل الطيفي الوظيفي القريب من الأشعة تحت الحمراء (fNIRS) لتسجيل الأنشطة العصبية والدماغ من موضوعين أو أكثر في وقت واحد3،4،5. يستخرج الباحثون مؤشرا عصبيا يستلزم اقتران الدماغ المتزامن استنادا إلى هذه التقنية ، والتي تشير إلى التزامن بين الدماغ (IBS) (أي محاذاة المرحلة و / أو السعة للإشارات العصبية أو الديناميكية الدموية عبر الزمن). وجدت مجموعة كبيرة ومتنوعة من البحوث hyperscanning IBS خلال التفاعل الاجتماعي بين أفراد متعددين (على سبيل المثال، لاعب الجمهور، المدرب المتعلم، وزعيم أتباع)6،7،8. وعلاوة على ذلك، يحمل IBS آثار محددة للتعلم الفعال والتعليم9،10،11،12،13،14. مع ارتفاع البحوث hyperscanning في سيناريوهات التعلم الطبيعي ، وإنشاء بروتوكول قياسي للتجارب hyperscanning وخطوط أنابيب تحليل البيانات في هذا المجال أمر ضروري.

وهكذا ، توفر هذه الورقة بروتوكولا لإجراء فرط فحص الأجهزة التعليمية التعاونية القائم على fNIRS وخطوط أنابيب لتحليل IBS. fNIRS هي أداة تصوير بصري ، والتي تشع الضوء القريب من الأشعة تحت الحمراء لتقييم الامتصاص الطيفي للهيموجلوبين بشكل غير مباشر ، ومن ثم يقاس نشاط الديناميكا الدموية / الأكسجين15و16و17. بالمقارنة مع fMRI، fNIRS أقل عرضة للقطع الأثرية الحركة، مما يسمح القياسات من المواضيع الذين يقومون بتجارب الحياة الحقيقية (على سبيل المثال، التقليد، والحديث، والاتصال غير اللفظي)18،7،19. بالمقارنة مع تخطيط كهربية الدماغ، يحمل fNIRS دقة مكانية أعلى، مما يسمح للباحثين بالكشف عن موقع نشاط الدماغ20. وبالتالي، فإن هذه المزايا في الاستبانة المكانية، والخدمات اللوجستية، والجدوى تؤهل fNIRS لإجراء قياس فرط القياس1. باستخدام هذه التكنولوجيا، هيئة البحوث الناشئة بالكشف عن مصطلح مؤشر كما IBS-المحاذاة العصبية من اثنين (أو أكثر) نشاط الدماغ الناس في أشكال مختلفة من البيئات الاجتماعية الطبيعية9،10،11،12،13،14. وفي تلك الدراسات، تطبق أساليب مختلفة (أي تحليل الارتباط وتحليل تماسك تحويل الموجة) لحساب هذا المؤشر؛ وفي الوقت نفسه، فإن وجود خط أنابيب قياسي بشأن هذا التحليل أمر ضروري ولكنه يفتقر إليه. ونتيجة لذلك، يتم تقديم بروتوكول لإجراء فحص مفرط قائم على fNIRS و خط أنابيب باستخدام تحليل مركز التجارة العالمي لتحديد IBS في هذا العمل

تهدف هذه الدراسة إلى تقييم IBS في dyads التعلم التعاوني باستخدام تقنية fNIRS hyperscanning. أولا، يتم تسجيل استجابة ديناميكية في وقت واحد في كل المناطق قبل الجبهية واليسارية الصداعية خلال مهمة التعلم التعاوني. وقد تم تحديد هذه المناطق على أنها مرتبطة بالتدريس التفاعلي والتعلم9و10و11و12و13و14. ثانيا، يتم حساب IBS على كل قناة المقابلة. وتتألف عملية تسجيل البيانات في مجال الإبلاغ عن العوامل غير المشروعة من جزأين: دورة حالة الراحة والدورة التعاونية. تستمر جلسة الراحة لمدة 5 دقائق ، يطلب خلالها من المشاركين (الجلوس وجها لوجه ، بصرف النظر عن بعضهم البعض عن طريق طاولة (0.8 م)) البقاء ساكنين والاسترخاء. يتم تقديم جلسة عمل حالة الراحة هذه كخط أساس. ثم، في الجلسة التعاونية، يطلب من المشاركين دراسة المواد التعليمية بأكملها معا، واستخلاص الفهم، وتلخيص القواعد، والتأكد من إتقان جميع المواد التعليمية. وهنا، تعرض الخطوات المحددة لإجراء التجربة وتحليل بيانات ال FNIRS.

Protocol

وكان جميع المشاركين المعينين (40 دياد، ومتوسط العمر 22.1 ± 1.2 سنة؛ و100 في المائة باليد اليمنى؛ والرؤية العادية أو المصححة إلى الطبيعية) أصحاء. وقبل التجربة، أعطى المشاركون موافقة مستنيرة. وعوض المشاركون ماليا عن مشاركتهم. تمت الموافقة على الدراسة من قبل اللجنة الجامعية لحماية البحوث البشرية …

Representative Results

ويوضح الشكل 1 البروتوكول التجريبي وموقع المسبار. وتتكون عملية تسجيل البيانات fNIRS من جزأين: جلسة الراحة الدولة (5 دقائق) والدورة التعاونية (15-20 دقيقة). مطلوب dyads التعلم التعاوني للاسترخاء والحفاظ على ما زال في دورة الدولة يستريح. بعد ذلك ، يطلب من المشاركين المشاركة في تعلم الم…

Discussion

أولا، في هذا البروتوكول، يتم ذكر الخطوات المحددة لإجراء تجارب فحص مفرط fNIRS في سيناريو التعلم التعاوني. ثانيا، يتم أيضا عرض خط أنابيب تحليل البيانات الذي يقيم IBS للإشارات الديناميكية الدموية في dyads التعلم التعاوني. ومن شأن العملية التفصيلية المتعلقة بإجراء تجارب الإفراط في فحص الأجهزة ذات …

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

ويدعم هذا العمل برنامج تعزيز الابتكار الأكاديمي ECNU لطلاب الدكتوراه الممتازين (YBNLTS2019-025) والمؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (31872783 71942001).

Materials

EEG caps Compumedics Neuroscan,Charlotte,USA 64-channel Quik-Cap We choose two sizes of cap(i.e.medium and large).
NIRS measurement system with probe sets and probe holder grids Hitachi Medical Corporation, Tokyo, Japan ETG-7100 Optical Topography System The current study protocol requires an optional second adult probe set for 92 channels of measurement in total.
Numeric computing platform The MathWorks, Inc., Natick, MA MATLAB R2020a Serves as base for Psychophysics Toolbox extensions (stimulus presentation), Homer2  (fNIRS preprocess analysis), and "wtc" function(WTC computation).
Psychology software psychology software tools,Sharpsburg, PA,USA E-prime 2.0 we apply E-prime to start the fNIRS measurement system and send triggers which marking the rest phase and collaborative learning phase for fNIRS recording data
Swimming caps Zoke corporation,Shanghai,China 611503314 We first placed the standard 10-20 EEG cap on the head mold, and placed the swimming cap on the EEG cap. Second, we marked (inion, Cz, T3, T4, PFC and P5) with chalk.
Three-dimensional (3-D) digitizer Polhemus, Colchester, VT, USA; Three-dimensional (3-D) digitizer Anatomical locations of optodes in relation to standard head landmarks were determined for each participant using a Patriot 3D Digitizer
DOWNLOAD MATERIALS LIST

Referanslar

  1. Babiloni, F., Astolfi, L. Social neuroscience and hyperscanning techniques: past, present and future. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 44, 76-93 (2014).
  2. Schilbach, L., et al. Toward a second-person neuroscience. Behavior Brain Science. 36, 393-414 (2013).
  3. Montague, P. Hyperscanning: simultaneous fMRI during linked social interactions. NeuroImage. 16, 1159-1164 (2002).
  4. Cui, X., Bryant, D. M., Reiss, A. L. NIRS-based hyperscanning reveals increased interpersonal coherence in superior frontal cortex during cooperation. NeuroImage. 59 (3), 2430-2437 (2012).
  5. Dikker, S., et al. Brain-to-brain synchrony tracks real-world dynamic group interactions in the classroom. Current Biology. 27 (9), 1375-1380 (2017).
  6. Abrams, D. A., et al. Inter-subject synchronization of brain responses during natural music listening. European Journal of Neuroscience. 37 (9), 1458-1469 (2013).
  7. Pan, Y., et al. Instructor-learner brain coupling discriminates between instructional approaches and predicts learning. NeuroImage. 211, 116657 (2020).
  8. Jiang, J., et al. Leader emergence through interpersonal neural synchronization. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112 (14), 4274-4279 (2015).
  9. Bevilacqua, D., et al. Brain-to-brain synchrony and learning outcomes vary by student-teacher dynamics: Evidence from a real-world classroom electroencephalography study. Journal of Cognitive Neuroscience. 31 (3), 401-411 (2019).
  10. Dikker, S., et al. Morning brain: real-world neural evidence that high school class times matter. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 15 (11), 1193-1202 (2020).
  11. Pan, Y., Guyon, C., Borragán, G., Hu, Y., Peigneux, P. Interpersonal brain synchronization with instructor compensates for learner’s sleep deprivation in interactive learning. Biochemical Pharmacology. , 114111 (2020).
  12. Pan, Y., Novembre, G., Song, B., Li, X., Hu, Y. Interpersonal synchronization of inferior frontal cortices tracks social interactive learning of a song. NeuroImage. 183, 280-290 (2018).
  13. Zheng, L., et al. Enhancement of teaching outcome through neural prediction of the students’ knowledge state. Human Brain Mapping. 39 (7), 3046-3057 (2018).
  14. Zheng, L., et al. Affiliative bonding between teachers and students through interpersonal synchronisation in brain activity. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 15 (1), 97-109 (2020).
  15. Kleinschmidt, A., et al. Simultaneous recording of cerebral blood oxygenation changes during human brain activation by magnetic resonance imaging and near-infrared spectroscopy. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 16 (5), 817-826 (1996).
  16. Strangman, G., Culver, J. P., Thompson, J. H., Boas, D. A. A quantitative comparison of simultaneous BOLD fMRI and NIRS recordings during functional brain activation. NeuroImage. 17 (2), 719-731 (2002).
  17. Huppert, T. J., Hoge, R. D., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. A temporal comparison of BOLD, ASL, and NIRS hemodynamic responses to motor stimuli in adult humans. NeuroImage. 29 (2), 368-382 (2006).
  18. Holper, L., Scholkmann, F., Wolf, M. Between-brain connectivity during imitation measured by fNIRS. NeuroImage. 63, 212-222 (2012).
  19. Hirsch, J., Zhang, X., Noah, J. A., Ono, Y. Frontal temporal and parietal systems synchronize within and across brains during live eye-to-eye contact. NeuroImage. 157, 314-330 (2017).
  20. Wilcox, T., Biondi, M. fNIRS in the developmental sciences. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science. 6 (3), 263-283 (2015).
  21. Ye, J. C., Tak, S., Jang, K. E., Jung, J., Jang, J. NIRS-SPM: statistical parametric mapping for nearinfrared spectroscopy. NeuroImage. 44 (2), 428-447 (2009).
  22. Huppert, T. J., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. HomER: A review of time-series analysis methods for near-infrared spectroscopy of the brain. Applied Optics. 48 (10), 280-298 (2009).
  23. Santosa, H., Zhai, X., Fishburn, F., Huppert, T. The NIRS Brain AnalyzIR toolbox. Algorithms. 11 (5), 73 (2018).
  24. Xu, Y., Graber, H. L., Barbour, R. L. nirsLAB: a computing environment for fNIRS neuroimaging data analysis. Biomedical Optics. , (2014).
  25. Cope, M., Delpy, D. T. System for long-term measurement of cerebral blood and tissue oxygenation on newborn infants by near infra-red transillumination. Medical and Biological Engineering and Computing. 26 (3), 289-294 (1988).
  26. Hoshi, Y. Functional near-infrared spectroscopy: current status and future prospects. Journal of Biomedical Optics. 12 (6), 062106 (2007).
  27. Molavi, B., Dumont, G. A. Wavelet-based motion artifact removal for functional near-infrared spectroscopy. Physiological Measurement. 33 (2), 259 (2012).
  28. Cooper, R., et al. A systematic comparison of motion artifact correction techniques for functional near-infrared spectroscopy. Frontiers in Neuroscience. 6, 147 (2012).
  29. Zhang, X., Noah, J. A., Hirsch, J. Separation of the global and local components in functional near-infrared spectroscopy signals using principal component spatial filtering. Neurophotonics. 3 (1), 015004 (2016).
  30. Grinsted, A., Moore, J. C., Jevrejeva, S. Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series. Nonlinear Processes in Geophysics. 11, 561-566 (2004).
  31. Maris, E., Oostenveld, R. Nonparametric statistical testing of EEG-and MEG-data. Journal of Neuroscience Methods. 164 (1), 177-190 (2007).
  32. Nozawa, T., Sasaki, Y., Sakaki, K., Yokoyama, R., Kawashima, R. Interpersonal frontopolar neural synchronization in group communication: an exploration toward fNIRS hyperscanning of natural interactions. NeuroImage. 133, 484-497 (2016).
  33. 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).
  34. Theiler, J., Eubank, S., Longtin, A., Galdrikian, B., Farmer, J. D. Testing for nonlinearity in time series: the method of surrogate data. Physica D: Nonlinear Phenomena. 58 (1-4), 77-94 (1992).
  35. Genovese, C. R., Lazar, N. A., Nichols, T. Thresholding of statistical maps in functional neuroimaging using the false discovery rate. NeuroImage. 15 (4), 870-878 (2002).
  36. Nichols, T., Hayasaka, S. Controlling the familywise error rate in functional neuroimaging: a comparative review. Statistical Methods in Medical Research. 12 (5), 419-446 (2003).
  37. Tsuzuki, D., et al. Virtual spatial registration of stand-alone fNIRS data to MNI space. NeuroImage. 34 (4), 1506-1518 (2007).
  38. Singh, A. K., Okamoto, M., Dan, H., Jurcak, V., Dan, I. Spatial registration of multi-channel multi-subject fNIRS data to MNI space without MRI. NeuroImage. 27 (4), 842-851 (2005).
  39. Noah, J. A., et al. Comparison of short-channel separation and spatial domain filtering for removal of non-neural components in functional near-infrared spectroscopy signals. Neurophotonics. 8 (1), 015004 (2021).
  40. Noah, J. A., et al. Real-time eye-to-eye contact is associated with cross-brain neural coupling in angular gyrus. Frontiers in Human Neuroscience. 14 (19), (2020).
  41. Torrence, C., Compo, G. P. A practical guide to wavelet analysis. Bulletin of the American Meteorological Society. 79 (1), 61-78 (1998).
  42. Osaka, N., Minamoto, T., Yaoi, K., Azuma, M., Osaka, M. Neural synchronization during cooperated humming: a hyperscanning study using fNIRS. Procedia-Social and Behavioral Sciences. 126, 241-243 (2014).
  43. Dommer, L., Jäger, N., Scholkmann, F., Wolf, M., Holper, L. Between-brain coherence during joint n-back task performance: a two-person functional near-infrared spectroscopy study. Behavioural Brain Research. 234 (2), 212-222 (2012).
  44. Holper, L., Scholkmann, F., Wolf, M. Between-brain connectivity during imitation measured by fNIRS. Neuroimage. 63, 212-222 (2012).
  45. Nguyen, T., et al. The effects of interaction quality on neural synchrony during mother-child problem solving. Cortex. 124, 235-249 (2020).
  46. Seth, A. K., Barrett, A. B., Barnett, L. Granger causality analysis in neuroscience and neuroimaging. Journal of Neuroscience. 35 (8), 3293-3297 (2015).
  47. Funane, T., et al. Synchronous activity of two people’s prefrontal cortices during a cooperative task measured by simultaneous near-infrared spectroscopy. Journal of Biomedical Optics. 16 (7), 077011 (2011).
  48. Liu, T., Saito, H., Oi, M. Role of the right inferior frontal gyrus in turn-based cooperation and competition: a near-infrared spectroscopy study. Brain and Cognition. 99, 17-23 (2015).
  49. Lachaux, J. P., Rodriguez, E., Martinerie, J., Varela, F. J. Measuring phase synchrony in brain signals. Human Brain Mapping. 8 (4), 194-208 (1999).
  50. Burgess, A. P. On the interpretation of synchronization in EEG hyperscanning studies: a cautionary note. Frontiers in Human Neuroscience. 7, 881 (2013).
  51. Burgos-Robles, A., et al. Amygdala inputs to prefrontal cortex guide behavior amid conflicting cues of reward and punishment. Nature Neuroscience. 20 (6), 824-835 (2017).
  52. Mende, S., Proske, A., Narciss, S. Individual preparation for collaborative learning: Systematic review and synthesis. Educational Psychologist. , 1-25 (2020).
  53. Hamilton, A. F. D. C. Hyperscanning: Beyond the hype. Neuron. 109 (3), 404-407 (2021).
  54. Novembre, G., Iannetti, G. D. Hyperscanning alone cannot prove causality. Multibrain stimulation can. Trends in Cognitive Sciences. 25 (2), 96-99 (2021).

Etiketler

FNIRS HyperscanningInter-brain SynchronyOpen-ended Collaborative LearningNaturalistic EnvironmentNear Infrared SpectroscopyProbe PlacementSignal QualityData Export3D DigitizerMNI Coordinates

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Bu Makaleden Alıntı Yapın
Zhao, N., Zhu, Y., Hu, Y. Inter-Brain Synchrony in Open-Ended Collaborative Learning: An fNIRS-Hyperscanning Study. J. Vis. Exp. (173), e62777, doi:10.3791/62777 (2021).
Atıfı İndir
Tekrar Baskılar ve İzinler

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image