Interpersonal frontopolar neural synchronization in group communication: An exploration toward fNIRS hyperscanning of natural interactions

人际交往 心理学 同步(交流) 工件(错误) 功能近红外光谱 认知心理学 预处理器 计算机科学 沟通 人工智能 认知 神经科学 计算机网络 频道(广播) 前额叶皮质
作者
Takayuki Nozawa,Yukako Sasaki,Kohei Sakaki,Ryoichi Yokoyama,Ryuta Kawashima
出处
期刊:NeuroImage [Elsevier BV]
卷期号:133: 484-497 被引量:220
标识
DOI:10.1016/j.neuroimage.2016.03.059
摘要

Research of interpersonal neural synchronization (INS) using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) hyperscanning is an expanding nascent field. This field still requires the accumulation of findings and establishment of analytic standards. In this study, we therefore intend to extend fNIRS-based INS research in three directions: (1) verifying the enhancement of frontopolar INS by natural and unstructured verbal communication involving more than two individuals; (2) examining timescale dependence of the INS modulation; and (3) evaluating the effects of artifact reduction methods in capturing INS. We conducted an fNIRS hyperscanning study while 12 groups of four subjects were engaged in cooperative verbal communication. Corresponding to the three objectives, our analyses of the data (1) confirmed communication-enhanced frontopolar INS, as expected from the region's roles in social communication; (2) revealed the timescale dependency in the INS modulation, suggesting the merit of evaluating INS in fine timescale bins; and (3) determined that removal of the skin blood flow component engenders substantial improvement in sensitivity to communication-enhanced INS and segregation from artifactual synchronization, and that caution for artifact reduction preprocessing is needed to avoid excessive removal of the neural fluctuation component. Accordingly, this study provides a prospective technical basis for future hyperscanning studies during daily communicative activities.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
黎日新完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
1秒前
盛shi发布了新的文献求助10
1秒前
脑洞疼应助刘定采纳,获得10
1秒前
1秒前
焦爽发布了新的文献求助10
2秒前
napnap发布了新的文献求助10
2秒前
完美世界应助胖飞飞采纳,获得10
2秒前
2秒前
Giaodv发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
瓜了个瓜完成签到,获得积分10
3秒前
chx发布了新的文献求助10
4秒前
Lucas应助FFFFF采纳,获得10
4秒前
无花果应助TMY采纳,获得10
4秒前
5秒前
酷波er应助时荒采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
chen发布了新的文献求助30
5秒前
wanci应助大意的以寒采纳,获得10
5秒前
6秒前
6秒前
7秒前
鱼鱼鱼发布了新的文献求助10
7秒前
ChemNiko给ChemNiko的求助进行了留言
8秒前
刻苦大门完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
烟花应助李庆采纳,获得10
9秒前
所所应助钟意采纳,获得10
9秒前
王静静完成签到,获得积分10
9秒前
李健的粉丝团团长应助gzl采纳,获得10
10秒前
chncng12发布了新的文献求助10
10秒前
大模型应助177采纳,获得50
10秒前
陶醉的惊蛰完成签到,获得积分10
10秒前
林寒发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
12秒前
靓丽的熠彤完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443096
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257012
关于积分的说明 17584811
捐赠科研通 5501648
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900795
邀请新用户注册赠送积分活动 1877795
关于科研通互助平台的介绍 1717445