"second-person neuroscience" :共同作業中一つの脳のように働く

私たちの脳が特定の社会的相互作用の間に「ツーインワンシステム」として機能するという考えと一致しています。「参加者が協力してタスクを完了すると、一方の脳内のニューロン集団がもう一方の脳の同様のニューロン集団と同時に活性化されました。まるで2つの脳が創造的な問題解決のための単一のシステムとして一緒に機能しているかのように」と筆者は説明。

Xu M, Morimoto S, Hoshino E, Suzuki K, Minagawa Y. Two-in-one system and behavior-specific brain synchrony during goal-free cooperative creation: an analytical approach combining automated behavioral classification and the event-related generalized linear model. Neurophoton [Internet]. 2023 Feb 10 [cited 2023 Feb 14];10(01). Available from: https://www.spiedigitallibrary.org/journals/neurophotonics/volume-10/issue-01/013511/Two-in-one-system-and-behavior-specific-brain-synchrony-during/10.1117/1.NPh.10.1.013511.full

意義
自然な社会的相互作用のハイパースキャンニング研究では、特定の行動に特有の脳同期を抽出するために、通常、行動コーディングが必要である。タスクが自然であればあるほど、コーディングの労力は重くなる。我々は、このジレンマを解決するための分析的アプローチを提案し、インタラクティブな社会神経科学における将来の研究への洞察と avenueを提供する。

目的
自然主義的ハイパースキャンにおけるコーディングの手間を簡便な分析的アプローチで解決し、最終目標が高度に自由で創造的な場合の人間の協力行動に関連する脳同期メカニズムを明らかにすることを目的とする。

アプローチ
この機能的近赤外分光ハイパースキャン研究は、ダイアドが時間的制約なく自由にコミュニケーションできる協力的なゴールフリー創造ゲームに挑戦し、事象関連的に自動行動分類（コンピュータビジョン）と一般化線形モデル（GLM）を組み合わせた分析アプローチを開発した。本研究には39組のダイアドが参加した。

研究成果
従来のウェーブレット変換コヒーレンス（WTC）解析により、joint play
：共同遊びは、右半球の上・中側頭葉と前頭葉、背内側・背外側前頭葉の間で、between-brain synchronization：脳間同期（BBS）が強く起こりsparse within-brain synchronization：疎な脳内同期（WBS）とは対照的であった。
逆に、単一脳内の類似領域は、independent play：独立したプレイ中は、類似した接続パターンを持つ強いWBSを示した。
これらの結果は、創造的な問題解決作業を行うための2in1システムを示している。さらに、コンピュータビジョンと組み合わせたWTC-GLM解析により、片方の被験者がもう片方の被験者に顔を向けたときに特有のBBSを抽出することに成功した。
この右背外側PFCと右側頭頭頂接合部の脳間同調は、社会的信号が制限された状況下でメンタライゼーションが必要なときに、これらの領域が共同で機能することを示唆しています。


結論
本研究で提案したコンピュータビジョンとWTC-GLMを組み合わせた解析手法は、社会的行動に関連する脳間同期の抽出に適用可能である。

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ChatGPTへの質問コーナー

hyperscanning studiesってなんですか？

ハイパースキャニング（hyperscanning）とは、複数の人間が同時に行動を取りながら脳活動を計測することによって、社会的相互作用やコミュニケーションに関する神経科学的研究を行う手法です。一般的に、脳波計や機能的磁気共鳴画像法（fMRI）などの神経画像法を使用して、複数の人の脳活動を同時に計測することができます。ハイパースキャニングは、グループ内の相互作用やコミュニケーションについての理解を深めるために、社会心理学、認知科学、神経科学などの分野で活用されています。

behavioral codingってなんですか

ビヘイビアコーディング（behavioral coding）とは、人間や動物などの行動を定量的に記録する手法です。具体的には、観察される対象の行動をカテゴリー化し、そのカテゴリーに対応する記号や数字などの符号化システムを用いて、行動を記録します。行動は、身体的な動作だけでなく、表情、発話、時間など、様々な観察対象の特徴を記録することができます。ビヘイビアコーディングは、動物行動学、社会心理学、教育学、臨床心理学、そしてマーケティングや広告などの分野でも広く用いられています。

laborious coding problem for naturalistic hyperscanning by proposing a convenient analytical approachについて教えて下さい

自然環境下でのハイパースキャニングのビヘイビアコーディングの問題を解決するために、便利な解析手法が提案されています。
具体的には、相互作用中の被験者の脳活動に関する情報を得るために、脳波の位相同期性（phase synchronization）を解析する手法があります。この手法では、被験者の脳波の周波数と位相が同期する度合いを計算し、相互作用中の被験者の脳活動の類似性を評価することができます。この手法は、ビヘイビアコーディングと比較して、手作業で行う必要がなく、より自動化された解析手法であるため、ビッグデータの解析にも適しています。
また、データの解析には、相互作用パラダイム下でのグループ間での脳活動同期を比較することに焦点を当てるグループ間位相同期性解析を用いることができます。この手法により、グループ間の脳活動同期が、どのような状況下で生じるかを評価することができます。
これらの手法を用いることで、自然環境下でのハイパースキャニングのビヘイビアコーディングの問題を解決し、より便利で効率的なデータ解析を実現することができます。

functional near-infrared spectroscopy hyperscanning study ってどうやるんですか？

ファンクショナルニアインフラレッドスペクトロスコピー（fNIRS）を用いたハイパースキャニング研究の手順は以下のようになります。
被験者の準備：脳波計測や眼球運動計測などの他の計測装置と同様に、被験者は装置に対して静止している必要があります。また、fNIRSセンサーを正しく装着するために、被験者の頭部にセンサーを装着する前に、髪を取り除いておく必要があります。
装置の準備：fNIRS装置は、被験者の頭部に複数のセンサーを装着することで、被験者の脳の血流変化を計測します。光源と検出器を含むセンサーが複数の場所に取り付けられ、被験者の脳の各領域の血液酸素濃度変化を測定します。fNIRS装置は、磁気共鳴画像法（MRI）と比較して、非侵襲性であるため、より自然な行動や社会的相互作用を計測する際に使用されます。
実験の実施：fNIRSハイパースキャニング実験では、複数の被験者が同時に課題に取り組んでいる場面を計測します。典型的な手法は、被験者に、2人以上が同時に取り組むタスクを与えることです。例えば、2人で協力してパズルを解いたり、会話をしたりすることが挙げられます。このようなタスク中、fNIRSセンサーは被験者の脳の血流変化を同時に計測します。
データ解析：fNIRSハイパースキャニング実験のデータは、相互作用中の被験者間の脳活動の同期や相関を評価するために解析されます。fNIRSデータ解析のためには、専用のソフトウェアや統計解析パッケージを用いることが一般的です。
以上が、fNIRSを用いたハイパースキャニング研究の一般的な手順です。

generalized linear model (GLM) in an event-related mannerについて解説してください

イベント関連設計における一般化線形モデル（Generalized Linear Model, GLM）は、神経画像データを分析するために使用される統計的手法の1つであり、脳活動をイベントに関連付けて解析します。GLMは、刺激提示の時間や回数などのイベントに関連する神経活動パターンを推定するために使用されます。
一般的に、GLMは次のような手順で実行されます。まず、神経画像データを準備し、刺激提示時刻や刺激種類などのイベントを定義します。次に、神経画像データを時間に関して分割し、各時間ステップでの脳活動を抽出します。そして、各時間ステップの脳活動とイベントに関連するデザイン行列を作成します。デザイン行列には、イベントに関連するダミー変数が含まれており、各時間ステップでの脳活動とダミー変数を組み合わせることで、イベントに関連する脳活動の推定が行われます。最後に、GLMのパラメーターを推定するために、最尤推定法や最小二乗法を用いて回帰分析を行います。
GLMを用いたイベント関連の神経画像解析には、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）や磁気脳波計（MEG）などが使用されます。イベント関連設計では、神経画像データは通常、特定のタスク中に脳内で発生したイベントに関連して取得されます。例えば、音や視覚刺激を提示した後、脳内で反応が観察されることがあります。GLMを用いたイベント関連設計では、このようなイベントに関連する脳活動を推定することができます。

Conventional wavelet-transformed coherence (WTC) analysis について解説してください

ウェーブレット変換相関（Wavelet-Transformed Coherence, WTC）解析は、時間-周波数解析の手法であり、2つの時系列データ間の相互関係を評価するために使用されます。
WTC解析では、2つの時系列データをウェーブレット変換して周波数スペクトルを求めます。ウェーブレット変換は、時間領域と周波数領域の解像度を両立させることができるため、非定常的なデータの周波数解析に適しています。
次に、WTC解析では、2つの周波数スペクトルの相互相関を計算します。この相互相関は、ウェーブレット相互相関とも呼ばれます。ウェーブレット相互相関は、2つの周波数スペクトルの重なり合う領域における相関係数を表します。つまり、2つの時系列データの相互関係を時間と周波数の両方の解像度で評価することができます。
WTC解析は、神経科学や信号処理の分野で広く使用されています。例えば、脳波信号のWTC解析は、異なる脳領域の同期や相互作用を評価するために使用されます。WTC解析は、単純で直感的であり、非定常的なデータの解析に適しているため、脳波解析の分野で広く使用されています。また、音声信号のWTC解析は、音声の認識や品質評価にも使用されます。