Neural tracking in infants - An analytical tool for multisensory social processing in development.
Neural tracking in infants - An analytical tool for multisensory social processing in development.
复制标题
DOI：
10.1016/j.dcn.2021.101034
复制
发表时间：
2021-12
影响因子：
4.7
通讯作者：
Tune S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jessen S;Obleser J;Tune S
人类出生在社会环境中，从小就拥有一系列探测和回应社会线索的能力。在过去的十年里，人们对研究自然主义条件下这种早期社会过程背后的神经反应的兴趣迅速增加。然而，对连续动态输入的神经反应的研究提出了如何将神经反应与连续感觉输入联系起来的挑战。在本教程中，我们将逐步介绍一种解决此问题的方法，即使用线性模型来研究脑电(EEG)数据中的神经跟踪响应。虽然神经跟踪在过去十年中在成人认知神经科学中越来越受欢迎，但它在婴儿脑电中的应用仍然很少，而且面临着自己的挑战。在介绍了神经跟踪的概念之后，我们讨论和比较了前向模型和反向模型以及个体模型和通用模型的使用，并以婴儿脑电数据为例进行了比较。每一节都包括一个理论介绍以及一个使用MatLab代码的具体实例。我们认为，神经追踪提供了一种在生态有效的环境中研究早期(社会)加工的有前途的方法。
Humans are born into a social environment and from early on possess a range of abilities to detect and respond to social cues. In the past decade, there has been a rapidly increasing interest in investigating the neural responses underlying such early social processes under naturalistic conditions. However, the investigation of neural responses to continuous dynamic input poses the challenge of how to link neural responses back to continuous sensory input. In the present tutorial, we provide a step-by-step introduction to one approach to tackle this issue, namely the use of linear models to investigate neural tracking responses in electroencephalographic (EEG) data. While neural tracking has gained increasing popularity in adult cognitive neuroscience over the past decade, its application to infant EEG is still rare and comes with its own challenges. After introducing the concept of neural tracking, we discuss and compare the use of forward vs. backward models and individual vs. generic models using an example data set of infant EEG data. Each section comprises a theoretical introduction as well as a concrete example using MATLAB code. We argue that neural tracking provides a promising way to investigate early (social) processing in an ecologically valid setting.
登录
查看更多内容
影响因子：
3.7
作者：
Montoya-Martínez J;Vanthornhout J;Bertrand A;Francart T
通讯作者：
Francart T
DOI：
10.1523/jneurosci.5297-12.2013
发表时间：
2013-03-27
期刊：
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
影响因子：
--
作者：
Ding N;Simon JZ
通讯作者：
Simon JZ
影响因子：
2.5
作者：
HOERL, AE;KENNARD, RW
通讯作者：
KENNARD, RW
影响因子：
4.6
作者：
Kalashnikova M;Peter V;Di Liberto GM;Lalor EC;Burnham D
通讯作者：
Burnham D
影响因子：
--
作者：
Oostenveld R;Fries P;Maris E;Schoffelen JM
通讯作者：
Schoffelen JM