如何在fNIRS超扫描研究中计算和验证脑间同步性
2021年9月8日
当个体之间相互协调时，他们大脑之间的动态关系越来越多地通过脑间同步（IBS）来表征，这主要基于使用功能性近红外光谱成像（fNIRS）进行的同时记录大脑信号（即超扫描）。在fNIRS超扫描研究中，由于小波变换相干性（WTC）方法能够将时间序列扩展到时频空间，从而以高度直观的方式呈现振荡活动，因此IBS通常通过WTC方法进行评估。所观察到的IBS可通过基于排列的试验、搭档和条件随机配对进一步验证。本文提供了一套实验方案，用于描述如何在超扫描研究中通过fNIRS技术获取脑信号，利用WTC方法计算IBS，并通过排列法对IBS进行验证。此外，我们还讨论了使用上述方法时的关键问题，包括fNIRS信号的选择、数据预处理方法以及计算过程中的可选参数。 总之，结合WTC方法与排列检验可能是分析fNIRS超扫描研究中IBS的一种潜在标准流程，有助于提升IBS研究的可重复性与可靠性。
本方案提供了一种用于分析功能性近红外光谱（fNIRS）超扫描研究中脑间同步性的潜在标准流程。该技术的主要优势在于，能够计算脑间同步性规律，从而改进相干性分析方法，验证基于置换的脑间同步性分析途径，并促进对胸部状态相关条件的理解与应用。所有数据分析均应使用配备适当工具箱的 MATLAB 软件完成。
在数据预处理过程中，具体采用主成分分析和基于相关性的信号优化方法，使用NPCA滤波器去除fNIRS全局生理噪声，并使用Homer 2中的HMR运动校正_CBSI去除头部运动伪影。接下来，为计算脑间同步性（IBS），采用交叉小波与小波相干工具箱中的小波变换相干函数，默认参数设置，计算每个时间点频率上的相干值，从而获得一个二维矩阵形式的相干值结果。
对于默认参数，使用Morlet母小波通过连续小波变换将每个时间序列转换到时频域。接下来，为选择感兴趣的频带，请选取0.5至1赫兹频率范围内的一致性值的平均值。该频带依据F N I R S超扫描研究中手指运动任务所使用的频带确定。
为每一对获取一列一致的数值。然后，选取静息阶段时间窗内一致数值的平均值。对于每个实验条件，利用标记信息，为任务阶段中的每一对获取五个一致的数值，仅选取被试敲击以重现听觉刺激的时间段，每次试验约持续12秒，每个实验条件总计180秒。
然后，从任务相关的相干值中减去静息状态的相干值。因为本实验中将静息状态期间的相干值用作基线。接下来，使用配对样本置换T检验，并调用drops work中的malt_comp_permT1函数。
针对每种实验条件，在每个通道上将相减后的相干值与零进行比较。然后，利用 MATLAB 工具箱中的 FDR 函数，通过错误发现率方法对 P 值进行校正。接着，使用 drops work 中的 malt_comp_perm_T1 函数进行配对样本置换 T 检验，比较在 IBS 存在的通道上不同任务条件之间的相干值。
为了验证 IBS，使用 MATLAB 中的 rant perm 函数，在每个通道上对一个二元组的步调协调条件下的试验标签进行随机化。按照已展示的流程，计算随机化试验标签的 IBS 及统计量，但不包括对目标频段的敏感性分析。进行 1000 次置换后，绘制二元组内置换生成的统计 Z 值分布图。
接下来，按照流程在相同试验的节律协调条件下，对参与者配对进行随机化，计算IBS及相关统计量。最后，在同一试验中对同一配对成员的条件标签进行随机化后，再次按照相同流程进行分析。结果表明，在节律协调条件下，第五通道存在IBS。
而在其他条件下未检测到 IBS。在第五通道，IBS 与节拍协调条件显著高于非节拍协调和节拍独立条件下的相干值。置换分析表明，所观察到的 IBS 可能出现在一对二人组中的两名个体中，他们在匹配的时间内试图相互同步，但在随机配对的时间伙伴或条件下则未出现。
确保IBS针对的是稀有相互作用。因此，在任务中计算IBS时，应结合相关频段以及不同信任条件变化和访谈情况进行分析。计算简单范围内所有通道内或跨不同通道与脑区的IBS，将有助于丰富IBS的计算结果。
分析大规模参与者在自然互动中的脑间网络将有助于量化社会互动。
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概述
本研究聚焦于个体在协调任务期间的脑间同步（IBS），采用功能性近红外光谱成像（fNIRS）进行超扫描实验设计。研究利用小波变换相干性（WTC）方法评估脑间同步，并通过基于置换的统计方法验证结果。文中讨论了关键的方法学考量，以提高此类研究的可重复性与可靠性。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 脑成像
- 人际协调
背景
- 脑间同步（IBS）反映了个体间大脑活动的协调性。
- 超扫描技术可同时记录多名参与者的脑信号。
- 小波变换相干性（WTC）用于分析时间-频率特征。
- 置换方法通过控制偶然事件来验证脑间同步结果的有效性。
研究目的
- 介绍一种利用功能性近红外光谱（fNIRS）超扫描研究分析个体间脑间同步性（IBS）的实验方案。
- 详细说明如何有效计算并验证个体间脑间同步性（IBS）。
- 明确提升分析质量的关键方法学考量因素。
使用的方法
- 该研究采用功能性近红外光谱成像（fNIRS）进行脑信号采集。
- 使用小波变换相干函数结合 MATLAB 软件评估协调性。
- 数据预处理包括主成分分析和使用 NPCA 滤波器等技术。
- 该流程涉及在不同实验条件下检验相干性值，并使用置换检验进行验证。
主要结果
- 在特定条件下观察到 IBS，表明参与者之间存在同步化行为。
- 通过统计检验和置换分析证实了 IBS 的存在。
- 研究结果表明，IBS 的检测具有特定任务和条件依赖性，有助于加深对社会互动动态的理解。
结论
- 本研究为评估个体间脑同步性（IBS）提供了方法学框架，有助于未来在人际神经科学领域的研究。
- 该方法提高了分析个体间神经同步性的可重复性和可靠性。
- 研究结果为社会互动的神经基础提供了有价值的见解。
常见问题
行业重要性概述
通过 fNIRS 超扫描进行的脑间同步（IBS）分析为协调性神经活动提供了机制性窗口，为生物制药研发提供了社会认知和人际互动模型的定量生物标志物。该方法通过实现对二元神经耦合的客观测量，支持神经精神疾病中的靶点验证，从而为影响社会互动的疾病的治疗效果提供依据。结合置换验证的小波变换相干性（WTC）方法可减少假阳性同步信号，提高临床前模型的预测可信度。
生物制药研发中的战略应用
早期发现与靶点验证
- 科学价值：通过量化互动个体之间的神经同步性，能够验证与社会脑网络相关的治疗假设。
- 操作价值：提供了一种可重复的分析流程，用于利用功能性近红外光谱（fNIRS）超扫描技术评估二元行为范式中的靶点参与情况。
筛选与检测方法开发
- 科学价值：生成时间-频率分辨率的相干性指标，作为化合物对人际神经耦合影响的定量读数。
- 操作价值：通过预定义的频段（0.5–1 Hz）和时间窗平均协议支持检测标准化，提高跨研究的可比性。
转化与临床前研究
- 科学价值：通过基于置换的验证方法，区分真实的相互作用依赖性同步与人为相关性，从而促进机制层面的风险排除。
- 操作价值：能够在疾病模型中实现对神经协调表型的纵向追踪，支持从发现到临床前验证的转化研究连续性。
流程与工作流整合
IBS 分析流程适用于早期发现工作流程，在该流程中评估社会行为的神经相关性，特别是在中枢神经系统治疗药物的靶点验证和检测方法开发阶段。
- 发现生物学：通过提供客观、可量化的脑间耦合测量指标，支持对社会互动背后神经机制的假设检验。
- 筛选：经过预处理（NPCA滤波、HMR运动校正）和统计验证（置换检验、FDR校正）后，输出即用于检测、可重复的相干性结果。
- 分析：基于置换检验生成Z值分布，实现不同条件和通道间脑间同步性的统计比较。
- 转化研究：提供对任务特异性协调敏感的神经同步性指标，契合生物标志物开发需求，适用于社会功能障碍模型研究。
- 企业级复用：建立可跨多种成对任务和实验条件复用的分析框架，降低重复开发成本。
运营与企业影响
- 科学价值：通过证实所观察到的脑间同步性（IBS）特异性地源于真实的互动，而非随机配对或实验条件效应，从而提高靶点验证的预测可信度。
- 操作价值：通过标准化预处理流程（基于主成分分析的噪声抑制、运动校正）和经过验证的统计分析流程（置换t检验、FDR校正），增强研究结果的可重复性。
- 战略价值：提供一种可被药物干预调节的社会性参与神经生物标志物，从而优化“推进/终止”决策。
- 项目组合影响：通过客观、可量化的脑间同步性读数，实现针对社会认知通路化合物的风险校准优先级排序。
实施注意事项
- 需要具备功能性近红外光谱（fNIRS）数据采集、超扫描实验设计以及基于MATLAB的信号处理方面的专业知识。
- 依赖于小波变换相干性工具箱和置换检验函数的可获取性，以确保方法的正确实施。
- 为保证可重复性，需在不同研究团队间对预处理步骤（如NPCA滤波、HMR运动伪影校正）和分析参数（频率带宽、时间窗口）进行标准化。
- 在将该方案应用于不同受试人群、任务或感兴趣神经区域时，需考虑相应的适应性调整。
- 由于需要谨慎选择通道（如在运动协调条件下选择通道五），并进行特定条件下的结果解释，以避免假阳性结果，因此存在应用局限性。
