Исследование функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона с гиперсканированием в психологическом консультировании

Целью протокола является подробное описание методологии проведения гиперсканирующего исследования fNIRS в психологическом консультировании. Это включает в себя подготовку к эксперименту, процедуру сбора данных и последующий процесс анализа данных.

Гиперсканирование с помощью функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS) — это инновационная методика, которая позволяет в режиме реального времени отслеживать активность мозга различных людей, участвующих в социальных взаимодействиях. Исследователи в этой области количественно оценивают одновременную активность мозга с помощью индекса межмозговой синхронности (СРК). В исследованиях в области психологического консультирования использование fNIRS для измерения СРК привлекло внимание из-за его потенциала для освещения динамики взаимодействия консультанта и клиента. Тем не менее, в настоящее время в этой области отсутствует стандартизированный протокол для точного измерения СРК между консультантами и клиентами, который способствовал бы выявлению моделей взаимодействия в режиме реального времени во время сеансов консультирования. Чтобы удовлетворить эту потребность, в данной статье предлагается подробный стандартизированный протокол, описывающий процедурные шаги для проведения гиперсканирования fNIRS в условиях психологического консультирования, уделяя особое внимание получению сигналов мозга, расчету СРК между консультантами и клиентами, а также анализу моделей отставания СРК на протяжении сеансов консультирования. Внедрение этого стандартизированного конвейера гиперсканирования fNIRS не только повышает воспроизводимость и надежность измерений СРК в исследованиях в области психологического консультирования, но и способствует более глубокому пониманию нейронных механизмов, лежащих в основе рабочего альянса. Интегрируя гиперсканирование fNIRS в натуралистическую среду консультирования, исследователи могут улучшить понимание того, как СРК коррелирует с результатами консультирования, потенциально информируя о персонализированных подходах к лечению психического здоровья.

В последние годы использование методов гиперсканирования для изучения общей активности мозга во время диадических или групповых взаимодействий стало популярным направлением исследований. Исследователи часто используют электроэнцефалограмму (ЭЭГ)¹, функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ)² или функциональную ближнюю инфракрасную спектроскопию (fNIRS)³ для одновременного мониторинга нейронной и мозговой активности нескольких субъектов. Таким образом, введена нейробиологическая метрика межмозговой синхронности (СРК)⁴ для количественной оценки степени взаимодействия мозговой активности между людьми с помощью тщательного анализа фазового и амплитудного выравнивания нейронных или гемодинамических сигналов во^{времени5}. СРК относится к явлению, при котором мозговая деятельность двух или более людей выравнивается или синхронизируется во время социальных взаимодействий. Эта синхронизация может происходить в различных формах, таких как фаза, частота или амплитуда колебаний мозга ^6,7,8.

В области натуралистических социальных взаимодействий с участием нескольких участников огромное количество исследований пролило свет на феномен СРК, особенно в таких разнообразных контекстах,^{как динамика} отношений между родителями и детьми^{, обмены} между педагогами и учениками, романтические отношения^и взаимодействие аудитории и^{исполнителей.} Примечательно, что СРК демонстрирует повышенный уровень в интимных отношениях, таких как партнерство между родителями и детьми, а также в романтических партнерствах, по сравнению с взаимодействием с незнакомцами^13,14, что подчеркивает его чувствительность к глубине эмоциональной связи. В то же время, этот повышенный СРК часто совпадает с повышением эффективности сотрудничества и улучшением поведения, что предполагает функциональную роль в содействии положительным^{социальным результатам}.

В контексте консультирования рабочий альянс — ключевой конструкт, тесно связанный с эффективностью консультирования — воплощает в себе отчетливую межличностную динамику, которая постепенно развивается между консультантом и клиентом в ходе терапевтического процесса. По своей сути этот альянс основан на укреплении глубоких эмоциональных связей и создании эффективных рамок^{сотрудничества.} Таким образом, изучение СРК в рамках консультирования открывает новую перспективу, которая улучшает понимание сложностей и качества этих терапевтических отношений.

Эмпатия консультанта, как она воспринимается клиентом, способствует развитию рабочего альянса¹⁸. Это указывает на то, что установление рабочего альянса может возникнуть в результате взаимопонимания и соответствующей нейронной активности между консультантом и клиентом. Эмпатию можно разделить на два компонента: аффективную эмпатию и когнитивную эмпатию. Нижняя лобная извилина (НДГ) участвует в аффективной эмпатии, а также связана с нейронными процессами, лежащими в основе общения лицом к лицу¹⁹. Правое височно-теменное соединение (rTPJ), важная часть сети теории сознания, тесно связано с когнитивной эмпатией, особенно в понимании психических^{состояний других людей}. Следовательно, ранние исследования синхронизации мозга в консультировании отдали приоритет этим двум областям как областям интереса (ROI) и определили СРК в первую очередь в rTPJ²¹. Таким образом, последующие исследования были сосредоточены преимущественно на rTPJ²². Исследования показали, что нейронная синхронизация в rTPJ между клиентами и терапевтами во время консультирования значительно выше, чем в разговорном контексте. Существует положительная корреляция между повышенной синхронной нейронной активностью в rTPJ и силой терапевтического альянса²¹. Уникальные паттерны активности в консультировании могут быть результатом глубокого исследования эмоциональных выражений и личных переживаний. Это говорит о том, что СРК требует дальнейшего изучения в рамках консультирования. Кроме того, корреляция между повышенной активностью rTPJ и прочностью рабочего альянса указывает на то, что СРК может служить нейробиологической основой для оценки отношений консультирования, предлагая новую метрику оценки.

В то время как эти результаты подчеркивают многообещающую роль СРК в динамике между консультантом и клиентом, они также подчеркивают необходимость дальнейшего уточнения прямой причинно-следственной связи между синхронизацией мозга, эффективностью консультирования и рабочим альянсом. Для развития этой развивающейся области первостепенное значение имеет разработка стандартизированных протоколов гиперсканирования и строгих методологий анализа данных. Совершенствуя методологический инструментарий, можно более точно отобразить нейронные основы эффективного консультирования, что в конечном итоге повышает качество терапевтических вмешательств и их результаты.

В этой статье представлен протокол о том, как проводить гиперсканирование на основе fNIRS, а также как наблюдать и анализировать СРК между диадами консультант-клиент. fNIRS — это неинвазивный метод визуализации, используемый для измерения активности мозга. Он работает, обнаруживая изменения в насыщении крови кислородом и объеме крови в мозге, которые являются косвенными маркерами нейронной активности. Это достигается путем излучения ближнего инфракрасного света в мозг и измерения количества света, поглощенного или рассеянного клетками крови^. Таким образом, измеряется гемодинамическая/оксигенирующая активность. Для сравнения, fNIRS предлагает более высокое временное разрешение, чем фМРТ, и менее уязвим к артефактам движения, чем ЭЭГ, что делает его хорошо подходящим для изучения социальных взаимодействий в естественных условиях, таких как^{психологическое консультирование}.

В этой статье также представлены конкретные этапы вычисления IBS с помощью метода когерентности вейвлет-преобразования (WTC)²⁴. ВТЦ — это аналитический метод, который измеряет взаимосвязь между двумя сигналами на разных частотах с течением времени. Это полезно для выявления областей синхронности между областями мозга или между участниками исследования. Он вычисляет когерентность между двумя временными рядами путем анализа их перекрестного спектра с помощью вейвлет-преобразований. Чтобы контекстуализировать важность ВТЦ, важно сначала понять основополагающие концепции вейвлет-преобразования (ВТ)²⁵, когерентности²⁶ и то, как они сходятся в рамках^ВТЦ-27.

Вейвлет-преобразование, математический инструмент, превосходно справляется с разложением сложных сигналов на составляющие их частотно-временные составляющие, позволяя анализировать как локализованные изменения частоты с течением времени, так и общее частотное содержание^{сигнала27}. Эта характеристика особенно полезна при изучении нейронной активности, которая по своей сути нестационарна и демонстрирует динамические изменения на разных частотах. Когерентность, с другой стороны, количественно определяет степень, в которой два сигнала имеют схожие частотные компоненты и фазовые отношения, выступая в качестве метрики синхронизации^{между ними.} Объединяя эти два понятия, ВТЦ предоставляет мощные средства для оценки СРК, фиксируя как временную эволюцию, так и частотную специфичность нейронной связи между людьми, а также давая представление о том, как различные части мозга или мозга динамически взаимодействуют на протяжении задачи или^{стимула.}

В то время как традиционная модель ВТЦ просто проверяет корреляцию между сигналами мозга разных людей, здесь представлен метод, учитывающий направленность взаимодействия между консультантом и клиентом. Существуют различные модели запаздывания, когда один сигнал последовательно предшествует изменениям другого на определенный временной интервал, что указывает на временную связь при СРК согласно предыдущим исследованиям^28,29. СРК не может возникать одновременно между консультантом и клиентом во время консультирования. Таким образом, необходим комплексный метод для изучения направленности СРК. Метод разъясняет роль, которую консультанты играют на различных этапах консультирования (руководство СРК, фазное СРК с клиентом или под руководством клиента).

В этом исследовании предлагается подробный и реализуемый протокол, основанный на исследовательском вопросе о том, могут ли баллы СРК между консультантами и клиентами служить потенциальными биомаркерами для оценки качества альянса или результатов среди клиентов с различными стилями привязанности взрослых. В протоколе описывается использование технологии гиперсканирования fNIRS для исследования СРК между психологическими консультантами и клиентами в контексте консультирования. В нем содержится подробное описание экспериментальных процедур, мер предосторожности на каждом этапе и последующих методов обработки данных. Ожидается, что этот протокол предложит ценные идеи и рекомендации будущим ученым, заинтересованным в изучении СРК в области психологического консультирования. Конкретный протокол сбора и обработки данных представлен следующим образом.

Все участники подписали письменную форму информированного согласия перед участием и получили вознаграждение в размере около 60 юаней (китайская валюта) после эксперимента. Описанная выше процедура исследования была одобрена Университетским комитетом по защите исследований человека Восточно-Китайского педагогического университета (HR 425-2020).

1. Подготовка к эксперименту

1. Мероприятия, включенные в исследование
   1. Взрослый стиль привязанности
      1. Подготовьте пересмотренную китайскую версию документа «Опыт близких отношений» (ECR-R^30,31) на китайской платформе онлайн-опросов под названием Wenjuanxing (аналогичной SurveyMonkey или Qualtrics в других частях мира; см. Таблицу материалов) для предварительного отбора участников.
         ПРИМЕЧАНИЕ: Китайская версия ECR-R состоит из 18 пунктов, измеряющих два измерения стиля привязанности (избегание привязанности и тревога привязанности). Используйте 7-балльную шкалу Лайкерта для самооценки в диапазоне от 1 (категорически не согласен) до 7 (полностью согласен). Эта шкала предназначена для китайскоязычных участников. Исследователи могут выбрать ECR³² или подходящую пересмотренную версию в зависимости от языка и культурного происхождения участников.
      2. Подготовьте пересмотренную версию Анкеты взаимоотношений (RQ)³⁰ на китайском языке, чтобы убедиться, что участники соответствуют типичному стилю привязанности.
         ПРИМЕЧАНИЕ: RQ состоит из четырех коротких абзацев, описывающих четыре различных стиля крепления. Требуйте от участников выбрать абзац, который им больше всего подходит, используя 7-балльную шкалу Лайкерта от 1 (категорически не согласен) до 7 (полностью согласен). Необходимо найти вторую шкалу, измеряющую те же размеры, чтобы уточнить стиль привязанности участников, потому что нужны типичные участники. Эта анкета предназначена для участников, говорящих на китайском языке. Исследователи могут выбрать RQ³³ или подходящую пересмотренную версию в зависимости от языка и культурного происхождения участников.
   2. Рабочий альянс
      1. Подготовьте китайскую версию Перечня рабочих альянсов - Краткая пересмотренная форма (клиентская версия)^34,35 (WAI-SR) для измерения рабочих альянсов, о которых сообщили клиенты, после эксперимента.
         ПРИМЕЧАНИЕ: Китайская версия WAI-SR состоит в общей сложности из 12 пунктов, измеряющих три аспекта терапевтических рабочих альянсов, включая (а) соглашение о задачах терапии, (б) соглашение о целях терапии и (в) развитие аффективной связи. Шкала была основана на 5-балльной шкале Лайкерта в диапазоне от 1 = «никогда» до 5 = «всегда», при этом более высокие баллы представляют более эффективно работающий альянс. Эта анкета предназначена для участников, говорящих на китайском языке. Исследователи могут выбрать WAI-SR³⁶ или подходящую пересмотренную версию в зависимости от языка и культурного происхождения участников.
   3. Клинический исход
      1. Подготовьте китайскую пересмотренную версию документа «Клинические исходы в рутинной оценке-измерении результатов» (CORE-OM)^37,38 для набора участников.
         ПРИМЕЧАНИЕ: Китайская пересмотренная версия CORE-OM включает в себя четыре измерения: субъективное благополучие, проблемы/симптомы, жизнь/социальное функционирование и риск для себя и других, включая в общей сложности 34 пункта. Убедитесь, что эти области отражают различные области дистресса и дисфункции, а «кластеры элементов» обращаются к таким симптоматическим областям, как тревога, депрессия, физические проблемы и травмы. Эта анкета предназначена для участников, говорящих на китайском языке. Исследователи могут выбрать CORE-OM³⁷ или соответствующим образом переработанную версию в зависимости от языка и культурного происхождения участников.
      2. Используйте пересмотренную китайскую версию документа «Клинические результаты в рутинной оценке-10» (CORE-10)38 для оценки тяжести симптомов до и после эксперимента с целью снижения когнитивной нагрузки участников.
         ПРИМЕЧАНИЕ: CORE-10 является сокращенной версией CORE-OM, которая состоит из 10 пунктов по 5-балльной шкале от 0 до 4, где более высокие баллы указывают на более высокий уровень психологического стресса. Оценивайте клиентов до и после тестирования до и после процесса консультирования и обратите внимание, что разница в баллах до и после теста указывает на клиническую эффективность первого сеанса консультирования. Рассчитайте величину изменений в CORE-10 (балл до теста минус балл после теста), чтобы продемонстрировать улучшение симптомов у клиента. Эта анкета предназначена для участников, говорящих на китайском языке. Исследователи могут выбрать CORE-10³⁸ или подходящую пересмотренную версию в зависимости от языка и культурного происхождения участников.
2. Участников
   1. Клиентов
      1. Согласно предыдущим выводам, набирайте клиентов и консультантов того же пола (женщины), чтобы избежать гендерного эффекта^39,40 в синхронной мозговой активности.
      2. Наберите студенток колледжа, испытывающих психологический стресс в кампусе, через платформу Wenjuanxing (см. Таблицу материалов) и попросите участников сообщить о своей основной жалобе на консультацию. Убедитесь, что у них есть желание обратиться за помощью самостоятельно.
      3. Убедитесь, что студенты-клиенты являются правшами и имеют нормальное или скорректированное до нормы зрение и слух. Убедитесь, что у студентов-клиентов нет известных ранее или текущих психиатрических или физических диагнозов. Убедитесь, что у них нет других психологических консультаций.
      4. Используйте установленный пороговый балл для обеспечения того, чтобы балл CORE-OM для женских выборок оставался ниже 1,17, подтверждая, что они не соответствовали клиническим диагностическим критериям психологического стресса на прошлой неделе, и сохраняя контроль над уровнем психического здоровья клиентов. Классифицируйте клиентов по категориям безопасных или отклоняемых вложений на основе их самооценки китайской версии RQ.
      5. В соответствии с оценками ECR-R, выбрать 27% лучших 27% всех участников с высоким уровнем избегания в категории отказа от привязанности, чтобы сформировать группу увольнения; Выберите 27% лучших участников с низким уровнем тревожности в категории «Безопасная привязанность» для участия в группе «Безопасная привязанность».
      6. После успешной вербовки участников уточните у консультантов, сосредоточены ли сессии на проблемах, о которых сообщили участники, и оцените серьезность проблем, о которых было сообщено.
         ПРИМЕЧАНИЕ: В процессе предварительного отбора приняли участие 252 студента колледжа, в конечном итоге для официального эксперимента были отобраны 37 участников, столкнувшихся с умеренным академическим стрессом, проблемами адаптации к школе или трудностями в межличностных отношениях. Средний возраст участников составил 20,46 лет (SD = 2,17), и все участники были студентками колледжа. Не наблюдалось существенных различий между отверженными клиентами (n = 16) и защищенными клиентами (n = 21) в отношении возраста (t(35) = 0,51, p = 0,62) или в области проблем/симптомов CORE-OM (t(35) = −1,76, p = 0,09).
   2. Советники
      1. Наймите нескольких консультантов из центра психического здоровья колледжа.
      2. Убедитесь, что консультанты являются правшами с нормальным или скорректированным зрением и слухом, зарегистрированы в Китайской психологической ассоциации и имеют опыт консультирования от 2 до 10 лет.
      3. Убедитесь, что консультанты прошли обучение по программам консультирования в колледже и используют один и тот же метод ориентационной терапии интеграции консультирования⁴¹ для полуструктурированного консультирования, уделяя особое внимание эмоциональному состоянию посетителя, текущему стрессу и целям консультирования.
         Примечание: В общей сложности 7 женщин-консультантов из Китайской психологической ассоциации (CPS) приняли участие в этом исследовании, средний возраст которых составил 34,42 года (SD = 5,09). Среди консультантов 6 идентифицировали себя как надежно привязанные, а 1 — как пренебрежительно привязанный. Тем не менее, рейтинги увольняемых консультантов по альянсу, BS и IBS существенно не отличались от оценок других 6 консультантов (все p > 0,05).
   3. Случайное сопоставление консультантов и клиентов
      1. Случайным образом сопоставьте консультантов и студентов-клиентов в диадах. Из-за небольшого количества консультантов, каждый консультант работает в паре с несколькими клиентами в разное время. Убедитесь, что консультант видит только одного посетителя за раз.
3. Самодельные кепки fNIRS
   ПРИМЕЧАНИЕ: Самодельные колпачки fNIRS не нужны, если есть подходящие стандартные колпачки с системой fNIRS.
   1. Подготовьте две шапочки для плавания среднего размера из нейлоновой ткани, чтобы разместить сетку держателя оптода и закрыть интересующую область мозга (см. Таблицу материалов). Почините шапочки для плавания, выполнив следующие шаги в соответствии с потребностями эксперимента.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Учитывая различные размеры головы участников, следует подготовить зажимы для переплета разных размеров, чтобы оптоды находились близко к голове участника во время экспериментального процесса.
   2. Чтобы закрепить референсные оптоды на шапочке для плавания в соответствии со стандартом международной системы 10-20⁴², используйте стандартную шапочку для ЭЭГ 10-20 (см. Таблицу материалов ). Наденьте шапочку для ЭЭГ на форму для головы, а затем одну из шапочек для плавания на шапочку для ЭЭГ.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Поскольку шапочка для плавания и шапочка для ЭЭГ могут быть не совсем одного размера, убедитесь, что ни одна из шапочек не надета криво.
   3. Отметьте референсные оптоды (Cz, T3, T4) красным маркером на шапочке для плавания через электроды ЭЭГ-шапочки. Затем отметьте опорные оптоды для областей интереса (ROI).
      ПРИМЕЧАНИЕ: В исследовании в качестве ROI выбран правый височно-теменный переход (rTPJ), а над правой височной теменной областью размещен патч оптодного зонда 4 x 4. Эталонный оптод ROI расположен на P6.
   4. Обратитесь к нашивке на P6 на шапочке для плавания. Поместите P6 во втором оптоде с задней части колонны рядом с T4 на патче. Отметьте положения других оптодов, а затем вырежьте небольшие отверстия диаметром около 15 мм в отмеченных местах, чтобы обеспечить посадку держателя сетки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Патч 4 x 4 включает в себя восемь излучателей и восемь детекторов, состоящих из 24 измерительных каналов (CH1-CH24). Система fNIRS представляет собой оптическую топографическую систему, предназначенную для сбора данных fNIRS путем одновременного измерения изменений концентраций оксигенированного гемоглобина (oxy-Hb) и дезоксигенированного гемоглобина (deoxy-Hb) (см. Таблицу материалов), обеспечивает стандартное разделение 30 мм. Кроме того, соответствующая анатомическая структура каждого канала (см. рис. 1) будет определена в стандартном пространстве координат Монреальского неврологического института с помощью набора инструментов MATLAB (см. Таблицу материалов) SPM8 позже.
   5. Вставьте щупы в отверстия, чтобы правильно закрепить заплатки на модифицированных плавательных шапочках. Почините другую шапочку для плавания в соответствии с вышеуказанными шагами. Наконец, установите схему набора щупов 4 x 4 для каждого участника с помощью измерительной системы fNIRS, соответствующую расположению щупов двух колпачков.

2. До приезда участников

1. Запустите систему fNIRS по крайней мере за 30 минут, чтобы обеспечить стабильный нормальный температурный диапазон от 5 °C до 35 °C во время эксперимента.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Нет необходимости включать лазер.
2. В системе fNIRS активируйте режим измерения, связанный с событиями, и убедитесь, что запись различных состояний может быть запущена нажатием определенных клавиш. Проверьте другие параметры, такие как идентификатор объекта, чтобы обеспечить правильное измерение fNIRS. Подключите колпачки fNIRS к системе fNIRS, вставив соответствующие зонды optode в патчи зондов optode на колпачках.
   1. В частности, изложите процедуру эксперимента в виде структуры, связанной с событием, которая включает в себя две части: сеанс состояния покоя и сеанс консультирования. В системе NIRSPort (NIRx) установите клавишу F1 в качестве маркера для сеанса в состоянии покоя, а клавишу F2 в качестве маркера для сеанса консультирования.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Для пользователей других систем fNIRS процедура маркировки сеансов может отличаться, и важно обратиться к руководству или настройкам конкретной системы, чтобы обеспечить правильную маркировку сеансов.
3. Подготовьте для участников формы информированного согласия и анкеты, упомянутые в шаге 1.1. Подготовьте секундомер, чтобы напомнить участникам о том, что состояние покоя закончилось. Подготовьте часы, чтобы напомнить консультанту о лимите времени на консультацию. Подготовьте несколько зажженных зондов, чтобы отодвинуть волосы участников в сторону на случай, если волосы блокируют сигнал.
4. Установите лабораторию в качестве стандартной консультационной комнаты в реальном сценарии, где консультант и клиент сидят под углом 90° друг к другу в обеих группах, на расстоянии 40 см между двумя стульями. Консультант должен был сидеть справа, а клиент — слева.

3. Процесс сбора данных

1. Предоставление инструкций участникам
   1. Когда оба участника придут, убедитесь, что они больше не узнают друг друга. Напомните участникам о необходимости держать свои мобильные телефоны в беззвучном режиме.
   2. Попросите участников опроса прочитать и подписать формы информированного согласия, заполнить некоторую демографическую информацию и заполнить форму CORE-10 для оценки своего психологического благополучия по прибытии в лабораторию. Этот процесс обычно занимает около 5 минут.
   3. Рассаждайте участников. Включите лазер. Затем наденьте на участников колпачки fNIRS.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Расположите центр колпачка в точке CZ на голове участника, а нашивку 4 x 4 закрывает rTPJ.
   4. Напомните участникам, что они могут скорректировать свои позы, если они чувствуют себя некомфортно при регулировке оптодов. Организуйте пучки оптического волокна и положите их на подлокотник кресла, не прикасаясь к участникам, если они почувствуют тяжесть или усталость.
      1. Напомните участникам о том, что во время эксперимента нельзя регулировать положение колпачка и не делать резких движений головой, чтобы предотвратить повреждение оптических волокон или изменение положения оптодов.
   5. Калибровка сигналов. Нажмите AUTO GAIN в системе fNIRS, чтобы проверить качество сигналов. При слабом сигнале сначала убедитесь, что наконечники пробника полностью установлены. Затем используйте зажимы для связывания, чтобы закрыть щели от шляп, и щуп с подсветкой, чтобы устранить препятствия для волос в случае, если волосы блокируют сигналы. Повторяйте до тех пор, пока на всех каналах не загорится зеленый цвет, указывающий на приемлемое качество сигнала.
      ПРИМЕЧАНИЕ: В системе NIRSPort (NIRx) желтым цветом обозначен слабый сигнал в канале, а зеленым - достаточный. Пользователи других систем fNIRS должны обращаться к своим конкретным системным инструкциям для соответствующих корректировок.
2. Проведение эксперимента
   1. Получите согласие участника, затем включите камеру, чтобы записать процесс консультирования.
   2. Проверьте качество сигнала и начните запись fNIRS. Попросите участников отдохнуть с закрытыми глазами в течение 5 минут, отметив начало заранее определенной клавишей (например, F1) и используя секундомер для измерения времени отдыха.
   3. Напомните участникам о необходимости прекратить отдых через 5 минут. Нажмите F1 еще раз, чтобы отметить, что состояние покоя завершено. Перепроверьте качество сигналов.
   4. Напомните участникам, что это 40-минутная консультация и где находятся часы. Скажите участникам, что они могут начать консультирование. Нажмите клавишу F2 в соответствии с настройками ранее, чтобы отметить начало консультации.
   5. Оставьте участников в лаборатории на 40 минут позже.
3. После эксперимента
   1. Постучите в дверь лаборатории, чтобы убедиться, что участники закончили разговор. Нажмите F2 , чтобы отметить окончание эксперимента. Завершите запись с камеры. Помогите участникам снять шапки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Просмотрите видео после этого, чтобы подтвердить, что консультация прошла должным образом.
   2. Предложите клиенту заполнить формы WAI-SR и CORE-10. Этот процесс обычно занимает около 5 минут. Поблагодарите участников и предоставьте им некоторую денежную компенсацию.
   3. Сохраните данные. Используйте диск и нажмите кнопку Text File Out, чтобы экспортировать необработанные данные fNIRS. Выключите систему fNIRS. Отключите датчики оптода.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг относится к системе NIRSPort (NIRx). Для других систем внесите необходимые корректировки в соответствии с инструкциями системы.
   4. Протрите щупы и держатели щупов этанолом. Регулярно мойте колпачки (с отключенным держателем зонда) мягким моющим средством и сушите их на воздухе.

4. Анализ данных

1. Предварительная обработка данных
   ПРИМЕЧАНИЕ: Программное обеспечение MATLAB (см. Таблица материалов ) был использован для выполнения всего анализа данных с помощью следующих наборов инструментов: Гомер 2⁴³ и Hitachi2nirs⁴⁴. Гомер 2 используется, когда представляет интерес временная информация, т.е. когда активация присутствует в обоих условиях, для сравнения разницы между функциями отклика двух условий с точки зрения средней амплитуды и латентности. Hitachi2nirs — это скрипт MATLAB для преобразования необработанного .csv выходного файла Hitachi ETG4000 в файл .nirs для использования с Homer2⁴⁴.
   1. Скопируйте набор данных с диска и конвертируйте необработанные файлы .csv в. nirs с использованием csv2nirs в Hitachi2nirs. Затем запустите набор инструментов Homer2 в MATLAB, набрав Homer2_UI и преобразуйте данные об интенсивности света в измерения оптической плотности (OD) с помощью функции hmrIntensity2OD. Усредняем точки OD каждого канала для каждого участника. Отклоняйте каналы, в которых внешние сигналы являются слишком сильными или слишком слабыми (превышающими пять стандартных отклонений (SD).
   2. Используйте функцию hmrMotionArtifact для обнаружения артефактов движения с помощью вейвлет-преобразования с вейвлетом Добеши 5 (db5) и параметром настройки 0,1^45,46 для оптимальной чувствительности. После обнаружения артефактов используйте hmrMotionCorrectSpline для их коррекции с помощью интерполяции сплайнов, сглаживания сигнала и уменьшения шума, связанного с движением, для улучшения качества данных.
   3. Полосовая фильтрация внешнего диаметра с помощью функции hmrBandpassFilt с выбранным диапазоном частот 0,01–0,1 Гц для удаления низкочастотного дрейфа и высокочастотного шума.
   4. Используйте функцию hmrR_OD2conc Гомера2 для преобразования данных ОП в значения оксигенированного гемоглобина (Oxy-Hb) и дезоксигенированного гемоглобина (DeOxy-Hb) в соответствии с модифицированным законом Бера-Ламберта⁴⁷.
      Примечание: Изменения концентрации Oxy-HB сосредоточены на проведении анализа всех данных, поскольку индикатор может отражать изменения кровотока во время мозговой активности ^48,49, имеет высокое соотношение сигнал/шум и был более широко использован в исследованиях социального взаимодействия на основе гиперсканирования fNIRS^50,51.
   5. Используйте функцию hmrMotionCorrectGlobal для удаления глобального физиологического шума, такого как артериальное давление, с помощью метода на основе вейвлет-преобразования (на основе WT).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Метод на основе WT более чувствителен к временным свойствам данных. Если основное внимание уделяется общей структуре взаимодействия между участниками, а не детальным изменениям в каждый момент времени, то анализ главных компонент (PCA)³ является лучшим выбором. Метод PCA, предложенный Zhang et al., в первую очередь включает в себя несколько этапов, включая декомпозицию сигнала, проведение пространственного сглаживания и реконструкцию сигнала с целью удаления ненейронных глобальных компонентов. Функция enPCAFilter может быть использована для удаления глобального физиологического шума из данных fNIRS с помощью PCA. Здесь используется метод на основе WT, предложенный Дуаном и коллегами²⁷ .
      1. Используйте когерентность вейвлет-преобразования (WTC)^24,52 для обнаружения частотно-временных точек, загрязненных глобальным физиологическим шумом. Метод позволяет обнаруживать когерентность двух сигналов на разных временных масштабах и подходит для анализа сложных динамических отношений в данных временных рядов.
         ПРИМЕЧАНИЕ: В частности, сначала вычисляется распределенная по времени и частоте карта ВТЦ (также известная как скалограмма⁵³) между сигналом текущего канала и неотфильтрованными сигналами от каждого другого канала. Затем преобразуйте эти карты ВТЦ в двоичную форму на основе значимости значения ВТЦ в каждом пикселе временной частоты. Впоследствии эти карты ВТЦ усредняются, создавая глобально изменяющуюся временно-частотную карту. Значение в каждом пикселе этой составной карты указывает на степень, в которой текущий канал глобально синхронизирован с другими каналами в этой конкретной временной частотной точке. В конечном счете, маска шумоподавления для текущего канала создается путем установки порогового значения k на этой глобально изменяющейся карте временных частот.
      2. Используйте WT для разложения сигнала текущего канала шумоподавления на частотно-временное пространство.
      3. Примените полученную маску к вейвлет-коэффициентам для подавления энергии вейвлета в точках временной частоты, загрязненных шумом.
      4. Восстановите сигнал с помощью обратной WT.
      5. Повторите описанные выше шаги для каждого канала, чтобы завершить глобальное физиологическое удаление шума.
2. Расчет межмозговой синхронности между клиентом и консультантом
   1. Для вычисления корреляции между сигналами во временно-частотной области, измеренной в каждом канале двух участников, используйте функцию Wavelet Transform Coherence.
   2. Используйте настройку по умолчанию материнского вейвлета (т.е. обобщенный вейвлет Морзе с его параметрами бета и гамма), фундаментальную форму волны, из которой можно получить семейство вейвлетов путем расширения (масштабирования) и трансляции⁵⁴. Выполняйте непрерывные вейвлет-преобразования для преобразования данных временных рядов во временно-частотное пространство.
   3. Установите MonteCarloCount в качестве представления количества суррогатных наборов данных, используемых для проверки значимости, и используйте Auto AR1 для вычисления коэффициентов автокорреляции временных рядов.
   4. Используйте функцию Вейвлет-когерентность для вычисления корреляции между двумя сигналами во временно-частотном пространстве. Повторяйте эти шаги до тех пор, пока из 24 каналов записи не будут сгенерированы 24 матрицы ВТЦ.
   5. Определите частоту интереса (FOI), которая чувствительна к психологическому консультированию.
      1. Выбрать и усреднить значения когерентности для диапазона частот от 0,01 Гц до 0,1 Гц (которые соответствуют периодам 100 с и 10 с соответственно) на основе частотного диапазона, использованного в предыдущем исследовании гиперсканирования fNIRS, посвященном^{задачам} психологического консультирования.
         ПРИМЕЧАНИЕ: Необходимо выполнить дальнейшее статистическое подтверждение, а не просто ограничивать выбранную полосу частот.
      2. Стандартизируйте значения ВТЦ путем проведения среднего значения ВТЦ по времени на этапах покоя и консультирования, соответственно, для каждой комбинации каналов, помогая в стандартизации данных и подготовке их к сравнению. Такая стандартизация имеет решающее значение для снижения вариативности и сосредоточения внимания на эффектах, специфичных для задачи.
      3. Задайте значения ЦМТ на этапе покоя в качестве ЦМТ базового уровня, а значения ЦМТ на этапе задач — в качестве ЦМТ на уровне задачи.
         ПРИМЕЧАНИЕ: Значения ВТЦ на стадии покоя используются в качестве базового для представления нормального, не связанного с задачей состояния. В отличие от этого, значения ВТЦ на этапе задачи отражают состояние во время психологического консультирования. Такая дифференциация позволяет выделить специфическое влияние консультирования на мозговую активность.
      4. Воспользуйтесь mult_comp_perm_t1 функцией работы Groppe. Проведите t-тест с парной выборкой для сравнения ВТЦ базового уровня и ВТЦ уровня задачи в каждой частотной точке.
         ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг помогает статистически определить, какие частотные точки демонстрируют значительные различия между базовым состоянием и состоянием задачи. Сравнение помогает определить конкретные диапазоны частот, в которых консультирование имеет измеримый эффект.
      5. Определите интервалы частоты, в которых эффект задачи значим (консультирование > отдыху, p < 0,0005⁵⁶).
         ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг включает в себя определение частотных интервалов, которые демонстрируют значительное увеличение когерентности во время консультирования по сравнению с отдыхом. Пороговое значение p < 0,0005 используется для контроля многократных сравнений и обеспечения надежности полученных результатов.
      6. Определите FOI как частотные точки со значениями p ниже 0,0005 и их ближайшие частотные точки (p < 0,01).
         Примечание: Этот критерий гарантирует, что выбранные полосы частот не только значимы, но и релевантны наблюдаемым эффектам консультирования.
      7. Рассчитайте средние значения ВТЦ в пределах указанного FOI для каждого канала по каждой паре в исследовании.
      8. Выполните статистические преобразования Fisher-Z на значениях межмозговой синхронности, полученных для каждого периода в двух группах испытуемых, чтобы получить нормальное распределение значений ВТЦ, которое может быть показателем для анализа СРК.
3. Дополнительная статистика
   1. Определите каналы, связанные с задачей.
      1. Получение значений ЦМТ, связанных с задачей, путем вычитания ЦМТ базового уровня из ЦМТ уровня задачи.
      2. Проведите t-тест по одной выборке для каждого канала, используя средние значения ВТЦ, связанные с задачей, на указанных интересующих частотах.
      3. Используйте функцию mafdr для применения метода коррекции False Discovery Rate ( p < 0.05 )⁵⁷ к множественным сравнениям.
      4. Определите каналы, связанные с задачей, как каналы со скорректированными значениями p ниже 0,05.
   2. Сравнивайте IBS между различными условиями задачи. Проведите одновыборочный t-критерий между значениями ВТЦ различных условных групп (т. е. безопасной и отменяющей групп) в каждом канале, связанном с задачей.
   3. Кроме того, определите различия в СРК между двумя группами на протяжении всего процесса психологического консультирования. Разделите консультацию на два этапа: ранняя стадия (0–15 минут) и поздняя стадия (15–35 минут).
   4. Выполните один выборочный t-тест отдельно для значений ВТЦ, связанных с задачей, для соответствующих этапов и приращений ВТЦ, связанных с задачей (рассчитанных как значения на поздней стадии минус значения на ранней стадии) в различных условиях задачи.
   5. Проверьте наличие эффекта запаздывания по времени при СРК. Сместите активность мозга консультанта вперед или назад на 2–12 с (шаг = 2 с) и пересчитайте значения ВТЦ, связанные с задачей, в соответствии с вышеуказанными шагами. Проверьте, есть ли различия между СРК под руководством консультанта, СРК под руководством клиента и фазным СРК.
   6. Оцените взаимосвязь между СРК и поведенческими данными с помощью множественного регрессионного анализа.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Код компьютера ВТЦ представлен в виде дополнительного файла 1.

Результаты показали, что существует незначительно значимый эффект, заключающийся в том, что безопасная группа имела более высокие приращения ВТЦ, связанные с задачей, чем выбывающая группа (t = 2,50, скорректированное p = 0,07) в канале 19 в угловой извилине (ANG; см. рис. 2). Значения ВТЦ на CH19 были выбраны для дальнейшего анализа СРК. Что касается эффекта временного лага при СРК, то достоверно более высокий уровень СРК под руководством консультанта на поздней стадии наблюдался в группе отчисления (M = 0,04, SD = 0,07) по сравнению с безопасной группой (M = -0,02, SD = 0,07), t (31) = 6,18, p = 0,018, d Коэна = 0,86. Аналогичным образом, достоверно более высокий уровень СРК на поздней стадии был обнаружен в группе отказа (M = 0,04, SD = 0,07) по сравнению с безопасной группой (M = -0,02, SD = 0,07), t (31) = 5,97, p = 0,020, d Коэна = 0,86. (см. таблицу 1). Никакие другие показатели СРК не показали существенных различий.

В безопасной группе наблюдалась значимая корреляция между увеличением изменений баллов по шкале CORE и увеличением СРК без лага, как на ранней стадии (r = 0,552, p = 0,018), так и на протяжении всей стадии (r = 0,489, p = 0,039). Напротив, эти корреляции не были значимыми в группе увольнения. И наоборот, в отчисляемой группе была обнаружена значимая отрицательная корреляция между увеличением СРК без лага на поздней стадии и на протяжении всей стадии и снижением размерности задачи альянса (r = -0,612, p = 0,015 для поздней стадии; r = -0,522, p = 0,046 для целой сцены). Эти корреляции не были значимыми в защищенной группе (см. рисунок 3).

С помощью множественного регрессионного анализа было обнаружено, что привязанность взрослого человека смягчает корреляцию между СРК на ранней стадии (p = 0,031) и целой стадией без лага (p = 0,022) с изменениями в баллах CORE-10 (см. Таблицу 2). Не было обнаружено никаких значимых корреляций или модераторов между показателями СРК и поведенческими данными, кроме упомянутых ранее.

Исследование показало увеличение СРК в АНГ, области, которая имеет решающее значение для внимания, памяти, языка и социальной обработки^58,59. Это открытие еще больше укрепляет представление о том, что во время сеансов психологического консультирования связь областей мозга может быть связана с системой ментализации между консультантами и их надежными клиентами.

Это исследование выявило значительно более высокий уровень СРК на поздних стадиях под руководством консультанта и клиента при АНГ среди вытесняемых диад по сравнению с безопасными диадами. Это говорит о том, что стили привязанности клиентов влияют на динамику СРК во время сеансов консультирования.

Только для безопасных диад ранняя стадия и целая стадия СРК достоверно положительно коррелировали с изменениями показателей CORE. Это говорит о том, что увеличение СРК у защищенных клиентов может свидетельствовать о более плавном развитии процесса психологического консультирования. Взрослый стиль привязанности значительно смягчил корреляцию между СРК на ранней и всей стадии без лага с изменениями в баллах CORE-10 (рис. 4). Это говорит о том, что на сложную и нелинейную связь между СРК и результатами консультирования влияла гетерогенность в составе клиентов, особенно в их стилях привязанности взрослых.

Результаты исследования показывают, что в группе увольнения увеличение СРК на поздней и всей стадии без лага было в значительной степени связано со снижением размерности задачи альянса. Это может быть связано с тем, что пациенты, которые склонны игнорировать или избегать своих негативных чувств, нуждаются в большей эмоциональной отзывчивости, а не в руководстве со стороны своих^{консультантов.} Чтобы выяснить, является ли синхронность полезной или вредной для диадической регуляции, в будущих исследованиях следует изучить время и направление синхронности во время процесса. Это исследование предполагает, что СРК может помочь выявить уникальные модели взаимодействия между увольняющимися клиентами и их консультантами, указывая на его потенциал в качестве биомаркера для оценки качества альянса у этих клиентов.

Рисунок 1: Окружающая среда эксперимента. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 2: Набор зондов Optodes. Набор зондов охватывает правую височно-теменную область. Этот рисунок был изменен с разрешения Dai et ^al.22. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 3: Т-образная карта разницы в приращении ВТЦ, связанном с задачей, между безопасной группой и закрывающей группой. В защищенной группе более сильные приращения значений ВТЦ были обнаружены в каналах с положительными значениями; в то время как в отбраковочной группе более сильные приращения значений ВТЦ были обнаружены в каналах с отрицательными значениями. Более высокие абсолютные значения отображаются более темными цветами. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 4: Корреляция между СРК и баллом CORE-10. (А) Корреляция между СРК на ранней стадии и изменениями по шкале CORE-10 в двух группах привязанности. (Б) Корреляция между СРК на поздней стадии и программным измерением рабочего альянса двух групп привязанности. (C) Корреляция между изменениями баллов всей стадии СРК и CORE-10 в двух группах прикрепления. Этот рисунок был изменен с разрешения Dai et ^al.22. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Таблица 1: Сравнение СРК в двух группах. *p < 0,05.

Таблица 2: Множественная линейная регрессия с размерностью альянса в качестве переменной результата *p < 0,05.

Дополнительный файл 1: wtc_computaion.m Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

В настоящем протоколе описаны конкретные шаги по проведению эксперимента по гиперсканированию fNIRS в естественных условиях психологического консультирования и как рассчитать СРК между консультантом и клиентом, а также как определить модели отставания СРК в процессе консультирования. Детально проработанная операция может помочь исследователям повторить эксперимент с гиперсканированием fNIRS и продолжить исследования в области открытой науки. Ниже обсуждаются некоторые критические вопросы, связанные с планированием эксперимента, проведением эксперимента и анализом данных.

Эксперименты fNIRS могут быть спланированы с использованием блочного дизайна, дизайна, связанного с событиями, или смешанного дизайна того и другого. В текущем исследовании используется событийный дизайн для изучения нейронной динамики в реальном времени между консультантами и клиентами во время сеансов консультирования, проводимых в естественной обстановке. В этом дизайне стимулы или задачи (например, реакция консультанта или клиента) представлены дискретно и случайно, что позволяет исследователям фиксировать реакции на отдельные события. Этот подход обеспечивает гибкость в планировании эксперимента и позволяет детально проанализировать, как различные стимулы и когнитивные процессы проявляются^{в активности мозга}. В то время как в дизайне блока стимулы или задачи представлены в виде непрерывных блоков, каждый из которых содержит несколько попыток одного и того же состояния. Этот метод улучшает отношение сигнал/шум и дает устойчивые гемодинамические ответы, что облегчает анализ⁶¹. Чередуя эти блоки с блоками контролируемого состояния, исследователи могут систематически изучать длительное влияние консультационных взаимодействий на активность мозга. В отличие от событийных дизайнов, которые сосредоточены на немедленной реакции на определенные моменты, блочные дизайны могут выявить устойчивые нейронные процессы на протяжении всего процесса консультирования. В будущих исследованиях можно рассмотреть возможность использования блочного дизайна или смешанного дизайна для более глубокого изучения изменений в СРК в ходе долгосрочных процессов консультирования. Интегрируя эти проекты, исследователи могут всесторонне понять влияние консультирования на функцию мозга и нейронные механизмы.

В то же время стоит отметить, что рассматриваемый здесь эксперимент отклоняется от стандартной 50-минутной консультации, которая длится всего 40 минут. Эта сокращенная продолжительность в первую очередь связана с дискомфортом, который участники испытывают при ношении кепки fNIRS с оптодами в течение длительного времени, а также с трудностями в поддержании неподвижности на протяжении всего процесса консультирования. С помощью этой корректировки ожидается повышение качества собираемых сигналов данных, что обеспечит высокую надежность и достоверность.

Более того, учитывая установленный гендерный эффект при СРК, о чем свидетельствуют предыдущие исследования ^39,40, в этом исследовании специально набирались только женщины, чтобы смягчить это влияние. Сосредоточение внимания исключительно на женщинах позволяет более точно изолировать и анализировать эффекты других переменных, тем самым сводя к минимуму смешивающее влияние пола на синхронную активность мозга во время кооперативных взаимодействий. Дальнейшие исследования могут изучить, вызывают ли различные гендерные комбинации различные паттерны синхронизации мозга во время консультирования.

В экспериментах по гиперсканированию fNIRS обеспечение качества сигнала имеет первостепенное значение. Экспериментаторы должны пройти всестороннюю подготовку, чтобы подготовиться к ситуациям, когда сигналы могут быть заблокированы или ухудшены. Учитывая участие нескольких участников, требуется достаточное количество экспериментаторов для правильной установки и регулировки колпачков fNIRS для достижения высокого качества сигналов. Сразу после размещения сигналы канала должны быть проверены и подтверждены до начала эксперимента, чтобы убедиться, что все в порядке.

Учитывая конфиденциальность процесса консультирования, присутствие экспериментаторов не является идеальным. Следовательно, обеспечение качества сигнала во время экспериментальной записи представляет собой сложную задачу. Можно изучить методы удаленного мониторинга, чтобы позволить экспериментаторам наблюдать за процессом без ущерба для конфиденциальности. Кроме того, разработка автоматизированных проверок качества сигнала и оповещений может помочь выявить потенциальные проблемы в режиме реального времени, что позволяет оперативно принимать корректирующие меры и повышать целостность и надежность данных.

Представленный здесь анализ данных состоит из трех частей: предварительная обработка данных, расчет IBS и дальнейшая статистика. Процесс предварительной обработки данных направлен на устранение возможных шумов (т.е. артефактов движения, оптических артефактов). Для уменьшения воздействия этих помех следует использовать соответствующие фильтры и алгоритмы. В данном исследовании для устранения глобального физиологического шума используется вейвлет-метод, поскольку он более чувствителен к временным свойствам данных. Другие методы, такие как анализ главных компонент (PCA)³, также могут быть использованы для удаления глобальных компонентов, таких как активность мозга, не специфичных для задачи, когда общая картина взаимодействия между участниками более важна, а не детальные изменения в каждый момент времени.

Для расчета СРК принят метод ВТЦ. Этот метод выбран из-за следующих основных преимуществ: во-первых, он дает подробное представление об изменяющемся во времени частотном составе сигналов, позволяя исследователям наблюдать, как когерентность между двумя сигналами меняется со временем и на разных частотах. Кроме того, он помогает обнаружить и количественно оценить степень синхронизации между различными областями мозга или объектами в системе гиперсканирования. Кроме того, он особенно подходит для анализа нестационарных данных, что часто встречается в данных fNIRS из-за физиологических и экспериментальных вариаций. В целом, он может определять периоды и частоты, в которых возникают значимые связи, что облегчает связывание нейронной динамики с когнитивными или поведенческими событиями.

Кроме того, в представленном здесь исследовании изучалась направленность СРК между участниками путем применения функции временного запаздывания к данным fNIRS, что углубило понимание характеристик взаимодействия между консультантами и клиентами. Другие методы, такие как анализ причинно-следственных связей Грейнджера (GCA)⁶², также могут быть использованы для определения направленности СРК путем характеристики направления потока информации и причинно-следственных связей между двумя последовательностями сигналов с помощью моделей векторной авторегрессии. При использовании этого метода важно отметить, что анализ причинно-следственных связей Грейнджера (GCA) предполагает линейную зависимость между переменными во время анализа данных. Это предположение может ограничить его способность фиксировать более сложные нелинейные связи, тем самым влияя на точность и полноту результатов анализа. В существующей литературе по исследованиям гиперсканирования fNIRS GCA использовалась для оценки СРК в различных задачах, включая кооперацию⁶³ и имитацию⁶⁴. Также может быть рассмотрено будущее применение этого метода в области психологического консультирования.

Необходимо отметить несколько ограничений данного исследования. Во-первых, экологическая обоснованность этого исследования ограничена. Учитывая, что участники испытывают дискомфорт при ношении колпачка зонда fNIRS в течение длительного времени и с трудом остаются неподвижными во время консультирования, продолжительность сеанса была скорректирована до 40 минут. Тем не менее, типичные сеансы консультирования в реальных условиях часто длятся от 50 до 60 минут. Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке более комфортных и удобных технологий сбора данных, а также на изучении более гибких и разнообразных дизайнов исследований, чтобы лучше отражать истинную сложность процессов консультирования. Во-вторых, согласно предыдущим исследованиям, существует гендерный эффект^39,40 при СРК; Таким образом, в настоящее исследование набираются только женщины, чтобы избежать этого эффекта. Дальнейшие исследования выясняют, приводят ли различные гендерные комбинации к различным паттернам синхронизации мозга во время консультирования. Наконец, fNIRS, используемый в этом исследовании, имеет ограничение: он обнаруживает изменения концентрации кровотока только на корковом уровне. Это ограничение ограничивает исследование нейронных событий, связанных с развитием отношений между клиентами и консультантами в процессе консультирования. Следовательно, это исследование было сосредоточено исключительно на rTPJ, который в будущем может быть распространен на другие области мозга. Кроме того, в ходе исследования неожиданно наблюдались результаты в угловой извилине. Несмотря на некоторое перекрытие между rTPJ и угловой извилиной, уникальные функции каждой из них заслуживают дальнейшего внимания, и будущие исследования должны изучить этот вопрос более глубоко.

Протокол обеспечивает конвейер проведения эксперимента и обработки данных в сценарии психологического консультирования в режиме реального времени, исследуя модели опережающего лага в СРК консультант-клиент. Такой конвейер обеспечивает стандартное руководство в этой области, позволяя исследователям повторять эксперименты и расширять возможные перспективы. В будущем должны быть предложены более подходящие и всеобъемлющие алгоритмы для уточнения качества сигнала, расчета IBS и исследования направленности IBS. Кроме того, следует развивать более широкую область применения, такую как область психиатрии, супружеской пары, семейной системы или даже организационной системы. Кроме того, исследователи могут сочетать fNIRS с другими методами визуализации, такими как ЭЭГ или МРТ, чтобы получить более богатое и полное представление об активности мозга и взаимодействиях. Анализ данных fNIRS в режиме реального времени также должен быть реализован для обеспечения немедленной обратной связи в клинических, образовательных или управленческих условиях, улучшая терапевтическое обучение и управление результатами.

Авторам нечего раскрывать.

Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (31900767), Исследовательским проектом Шанхайской комиссии по науке и технике (20dz2260300) и Фондами фундаментальных исследований для центральных университетов.