1.参与者招聘
- 招聘 20 名学员。
- 参与者应是右手坐标系和没有的神经或精神疾病史。
- 与会者应该有正常或更正正常的视觉，以确保能够正确地看到的视觉线索。
- 与会者应该没有金属，他们的身体。这是由于所涉及的功能磁共振成像在高磁场中重要的安全要求。
- 参与者应不患上幽闭恐惧症，因为功能磁共振成像需要躺在扫描仪的小空间孔。
2.预扫描程序
- 填写预扫描的文书工作。
- 当参与者对其功能磁共振成像扫描进来时，指示他们到金属屏幕窗体，以确保他们有没有反适应症磁共振成像，附带结果给予同意，由放射科医生，看他们扫描的窗体和同意详述的风险和益处的研究第一次填写。
- 准备去在扫描仪通过从他们的身体，包括皮带、 钱包、 手机、 发夹、 硬币和所有珠宝中删除所有金属的参与者。
3.提供指令的参与者。
- 告诉参与者在扫描仪中，他们将看到图像的脸部和房屋。
- 对于初始定位器运行，指导参与者，他们将被动地查看脸部和房屋。
- 向与会人士，在任务运行时，他们会看到一张脸和一栋房子，叠加上互相解释。他们的任务将注意房子或脸上，如下。
- 任务第一次开始时，他们会被告知通过文本指示是否要注意房屋或面。
- 参加者将有四个运行位置指示他们要注意房屋和哪里指示他们要注意脸的四个运行。
- 脸和房子的运行时间表将随机为每个主题。
- 强调对参与者把他们的头仍在扫描整个的重要性。
4.把放在扫描仪中的参与者。
- 给参与者的耳塞来保护他们的耳朵从扫描仪和耳朵的电话，要穿，所以他们可以扫描期间，听到实验者，让他们躺在床上，他们的头线圈中的噪音。
- 给参与者紧急挤压球并指导他们挤它在紧急情况下在扫描期间。
- 使用泡沫垫，确保与会者头线圈扫描期间，避免过量运动，并提醒参与者，它是非常重要的逗留尽可能保持扫描期间，作为最小的运动模糊图像。
5.数据收集
- 收集高分辨率的解剖扫描。
- 开始扫描功能。
- 扫描仪的开头同步刺激演示文稿的开始。
- 本图片通过一台笔记本电脑连接到投影仪。参与者有一面镜子上面他们眼中，反映在扫描仪屏幕孔。
- 目前每个参与者与两个定位器运行，被动地看到块的脸部和房屋。这些航道运行用于标识的 FFA 和 PPA 中每个参与者。
- 目前每套的脸部和房屋在 30-s 块与 20 的固定块之间。显示每个刺激 750 毫秒，其次是 250 毫秒间刺激间隔，只有交叉固定在屏幕上显示。重复块中交替顺序以获得五个街区的面孔和五个街区的房子。
- 目前每个参加者与八功能运行的注意任务。
- 开始每次运行与叠加的脸和房子 (图 1) 在屏幕上，和一项指示，通过参加到任一脸开始中心或房子。最初关注目标将随机从运行。
- 每次运行将包含 300 对叠加的面孔和房子。成对的脸部和房屋重复之间运行，但不是能在运行。
- 显示每个叠加的刺激对一秒钟。每一秒，叠加的房子和脸改为叠加的新房子和脸。
图 1。脸上的刺激，房子刺激叠加在一起。给出了每个刺激是一个叠加的脸和房子。参与者被指示把重点放在脸上或房子。
6.后扫描程序
- 带出扫描仪参与者。
- 听取汇报的参与者。
7.数据分析
- 数据进行预处理。
- 执行运动校正，以减少运动伪影。
- 执行时间的筛选，以删除信号漂移。
- 平滑的数据来提高信号的信噪比。
- 每个参与者模型数据。
- 创建一个模型的预期血流动力学响应应该为每个任务中的条件 （脸部和房屋） 定位器扫描。
- 适合这种模式，使得统计地图，其中每个像素的值表示的程度，那素参与了任务条件的数据。
- 为每个主题，分别对应于 FFA PPA 基于其解剖位置识别集群。FFA 将在中期梭状回 （作出反应明显，更多的面临着比到房屋） 包括所有的连续体素和苯丙醇胺列入为海马旁回，更重要的是回应到脸的房子比所有体素。建立这些地区的利益， p最小意义阈值 < 10-6用于每个像素。
- 使用作为 ROI 每个人 FFA 和 PPA 面具在四个焦点上脸跑和四个焦点上房子运行过程中提取信号激活。
- 量化 FFA 和 PPA 脸焦点和房子焦点条件为每个主题的百分比信号改变。
- 创建一个模型的预期血流动力学响应应该为每个任务中的条件 （脸部和房屋） 定位器扫描。
- 执行双向方差分析 (ANOVA) 百分比信号更改值来测试条件之间的差异。在这个测试中的因素是投资回报率 (PPA 与 FFA) 和注意力 （与房屋面）。
资料来源: 乔纳斯 · 卡普兰和莎拉一、 贝尔实验室 — — 南加利福尼亚大学
人类的视觉系统是信息的非常成熟、 并且能够非常快地处理大量。然而，大脑的处理信息的能力不是无限的资源。注意，有选择性地处理信息的能力，是与当前目标有关，忽略信息不是，因此视觉感知的重要组成部分。注意某些方面是自动的而有些…
1.参与者招聘
- 招聘 20 名学员。
- 参与者应是右手坐标系和没有的神经或精神疾病史。
- 与会者应该有正常或更正正常的视觉，以确保能够正确地看到的视觉线索。
- 与会者应该没有金属，他们的身体。这是由于所涉及的功能磁共振成像在高磁场中重要的安全要求。
- 参与者应不患上幽闭恐惧症，因为功能磁共振成像需要躺在扫描仪的小空间孔。
2.预扫描程序
- 填写预扫描的文书工作。
- 当参与者对其功能磁共振成像扫描进来时，指示他们到金属屏幕窗体，以确保他们有没有反适应症磁共振成像，附带结果给予同意，由放射科医生，看他们扫描的窗体和同意详述的风险和益处的研究第一次填写。
- 准备去在扫描仪通过从他们的身体，包括皮带、 钱包、 手机、 发夹、 硬币和所有珠宝中删除所有金属的参与者。
3.提供指令的参与者。
- 告诉参与者在扫描仪中，他们将看到图像的脸部和房屋。
- 对于初始定位器运行，指导参与者，他们将被动地查看脸部和房屋。
- 向与会人士，在任务运行时，他们会看到一张脸和一栋房子，叠加上互相解释。他们的任务将注意房子或脸上，如下。
- 任务第一次开始时，他们会被告知通过文本指示是否要注意房屋或面。
- 参加者将有四个运行位置指示他们要注意房屋和哪里指示他们要注意脸的四个运行。
- 脸和房子的运行时间表将随机为每个主题。
- 强调对参与者把他们的头仍在扫描整个的重要性。
4.把放在扫描仪中的参与者。
- 给参与者的耳塞来保护他们的耳朵从扫描仪和耳朵的电话，要穿，所以他们可以扫描期间，听到实验者，让他们躺在床上，他们的头线圈中的噪音。
- 给参与者紧急挤压球并指导他们挤它在紧急情况下在扫描期间。
- 使用泡沫垫，确保与会者头线圈扫描期间，避免过量运动，并提醒参与者，它是非常重要的逗留尽可能保持扫描期间，作为最小的运动模糊图像。
5.数据收集
- 收集高分辨率的解剖扫描。
- 开始扫描功能。
- 扫描仪的开头同步刺激演示文稿的开始。
- 本图片通过一台笔记本电脑连接到投影仪。参与者有一面镜子上面他们眼中，反映在扫描仪屏幕孔。
- 目前每个参与者与两个定位器运行，被动地看到块的脸部和房屋。这些航道运行用于标识的 FFA 和 PPA 中每个参与者。
- 目前每套的脸部和房屋在 30-s 块与 20 的固定块之间。显示每个刺激 750 毫秒，其次是 250 毫秒间刺激间隔，只有交叉固定在屏幕上显示。重复块中交替顺序以获得五个街区的面孔和五个街区的房子。
- 目前每个参加者与八功能运行的注意任务。
- 开始每次运行与叠加的脸和房子 (图 1) 在屏幕上，和一项指示，通过参加到任一脸开始中心或房子。最初关注目标将随机从运行。
- 每次运行将包含 300 对叠加的面孔和房子。成对的脸部和房屋重复之间运行，但不是能在运行。
- 显示每个叠加的刺激对一秒钟。每一秒，叠加的房子和脸改为叠加的新房子和脸。
图 1。脸上的刺激，房子刺激叠加在一起。给出了每个刺激是一个叠加的脸和房子。参与者被指示把重点放在脸上或房子。
6.后扫描程序
- 带出扫描仪参与者。
- 听取汇报的参与者。
7.数据分析
- 数据进行预处理。
- 执行运动校正，以减少运动伪影。
- 执行时间的筛选，以删除信号漂移。
- 平滑的数据来提高信号的信噪比。
- 每个参与者模型数据。
- 创建一个模型的预期血流动力学响应应该为每个任务中的条件 （脸部和房屋） 定位器扫描。
- 适合这种模式，使得统计地图，其中每个像素的值表示的程度，那素参与了任务条件的数据。
- 为每个主题，分别对应于 FFA PPA 基于其解剖位置识别集群。FFA 将在中期梭状回 （作出反应明显，更多的面临着比到房屋） 包括所有的连续体素和苯丙醇胺列入为海马旁回，更重要的是回应到脸的房子比所有体素。建立这些地区的利益， p最小意义阈值 < 10-6用于每个像素。
- 使用作为 ROI 每个人 FFA 和 PPA 面具在四个焦点上脸跑和四个焦点上房子运行过程中提取信号激活。
- 量化 FFA 和 PPA 脸焦点和房子焦点条件为每个主题的百分比信号改变。
- 创建一个模型的预期血流动力学响应应该为每个任务中的条件 （脸部和房屋） 定位器扫描。
- 执行双向方差分析 (ANOVA) 百分比信号更改值来测试条件之间的差异。在这个测试中的因素是投资回报率 (PPA 与 FFA) 和注意力 （与房屋面）。
视觉注意力控制是指我们选择关注对象的刻意状态。
例如，如果一个观察者的目标是把汤里的洋葱都挑出来，那么他可能不会注意到那只盘旋的苍蝇。
尽管两者在空间上是一致的，但由于个人的目标，焦点项目——洋葱——很突出。这是基于对象的注意力控制的一个例子。
有趣的是，大脑，尤其是视觉皮层，可以单独处理这些物体。但是，有人值守的对象在其相关的专业处理区域中获得了更强的激活。
该视频使用功能磁共振成像、fMRI 和最初由 Nancy Kanwisher 及其同事开发的方法，演示了如何定位处理特定物体的专用大脑区域。
我们还将使用基于体素的分析来研究注意力控制如何调节相同区域的神经活动，甚至讨论正念训练如何随着时间的推移增强控制注意力的能力。
在这个实验中，参与者躺在 fMRI 扫描仪中，并在两个不同的阶段看到人脸和房屋的图像：被动观看和叠加。
在第一阶段，他们被要求简单地观察块状设计中一次一个的图像，即呈现多个面，然后是一系列房屋。这种类型的查看用于定位特定感兴趣区域内的活动。
例如，与其他常见物体相比，当个体观看面部时，梭形面部区域（FFA）已被证明更加活跃，而海马旁区域（简称 PPA）对房屋和地方的反应比对面部的反应更强烈。
鉴于这些区域对特定类型的刺激做出反应，基于体素的活动模式或代表某种程度激活的区域预计会发生变化，具体取决于显示的图像。
这样的期望为第二阶段奠定了基础，其中显示了人脸和房子的叠加图像。在几次试验中，参与者被要求一次只关注其中一项，因此必须在房子或面部之间切换注意力。
在这种情况下，因变量是在图像条件下记录的激活量，可以将其转换为信号变化的大小，以观察从基线到以面部为中心的块和以房屋为中心的块的激活变化。
尽管这两个图像都以叠加的方式呈现，但可以预测参与者的 FFA 和 PPA 中的活动模式将根据他们参与的特定项目而发生变化。这样的结果将突出基于对象的注意力控制。
招募本研究的参与者后，在实验室向他们打招呼，并在他们填写必要的同意书时验证他们是否符合安全要求。有关如何准备个人进入扫描室和成像孔的更多详细信息，请参阅本集合中的另一个 fMRI 项目。
现在参与者在扫描仪中，解释任务说明：他们必须首先被动地查看屏幕上的大量图像。在第二阶段，当它们出现叠加时，文本说明会提示他们注意房子或脸。
按照这些说明，首先收集高分辨率解剖扫描，开始扫描方案。
然后，通过两次定位器运行启动功能部分，参与者以 30 秒为块被动查看图像。例如，在第一段中，在 250 毫秒的刺激间隔 （ISI） 期间，显示每个面孔 750 毫秒，以及中间的注视交叉。
在每个块的末尾，在交替播放一系列图像之前，将注视十字架呈现 20 秒，现在应该是房子。请注意，此序列使用不同的图像重复 5 次，一次运行中总共 10 个块。
接下来，继续进行注意力控制任务的 8 次功能运行。在此阶段，通过屏幕上的文本指示参与者要注意哪个对象，然后每秒循环一个叠加的面和房子，每次运行包含 300 个叠加图像。
要结束研究，请将参与者从扫描仪中带出并向他们汇报。
要预处理数据，请执行运动校正以减少移动伪影，执行时间过滤以消除信号漂移，并执行空间平滑以提高信噪比。
随后，根据定位器扫描中每个任务条件（面部或房屋）的预期血流动力学响应创建一个通用线性模型。
通过将数据拟合到此模型来生成统计图，其中每个体素的值表示它在任务条件中涉及的程度。
根据感兴趣的区域，确定每个主题的聚类，并为响应人脸或房屋的每个体素提供最小统计阈值。
具体来说，关注梭形中回中的 FFA，它对面孔的反应明显大于对房屋的反应，以及 PPA，它包括海马旁回中对房屋的反应比对面孔的反应更显着的所有体素。
然后，量化并绘制每个受试者的 FFA 和 PPA 中以面部和房屋为中心的条件的信号变化百分比。
在定位器阶段，请注意，与房屋相比，当受试者查看人脸时，双侧 FFA 更加活跃。相反，与面孔相比，当受试者观察房屋时，PPA 更加活跃。
现在，从功能运行中，使用相同的测量 （百分比信号变化） 来绘制大脑区域。
当面部得到关注时，在 FFA 中发现活性增加，但在 PPA 中没有。相反，当关注房屋时，PPA 中的活动增加，但 FFA 中没有。这些发现表明，神经活动受到调节，具体取决于所关注的项目。
现在您已经熟悉了如何使用功能神经成像来研究基于对象的注意力控制，让我们看看研究人员如何研究其他类型的注意力处理。
除了关注静态视觉图像外，研究人员还对个体在处理移动物体时如何调节大脑活动感兴趣，这与作机动车辆和避免事故尤其相关。
例如，如果告诉驾驶员要注意移动（例如狗过马路），则动作本身会引起他们的注意;但是，他们可能不记得有关犬的其他识别细节。毕竟，避免悲剧比记住皮草的颜色更重要。
另一种练习，正念，通过鼓励敏锐的注意力远离压力更大的想法，结合了注意力转换的关键要素。在进行教练指导的冥想时，个人已被证明可以提高他们控制注意力的能力，尤其是远离负面观点的能力。
然而，对于患有焦虑症（包括创伤后压力）的人来说，注意力控制更加困难。也就是说，他们偏向于情绪上的负面刺激，比如新闻中的悲剧事件，而不是中立的故事。
这种糟糕的注意力控制使他们更容易受到威胁性图像的影响，使他们似乎无法摆脱的情况永久存在。
您刚刚观看了 JoVE 关于注意力如何调节神经活动的视频。现在您应该很好地理解了如何使用功能神经成像设计和进行注意力控制实验，并最终如何分析和解释与基于对象的注意力相关的大脑活动的特定模式。
感谢观看！
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3:35
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Data Analysis and Results
7:50
Applications
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