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方法文章

注意力控制中忽略与注意过程的神经生理信号测量

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DOI：

10.3791/52958

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2015年7月5日

 ,  ,  , 
1Department of Psychiatry, University of California Los Angeles, 2Attention Research Institute, 3Departments of Psychiatry, Radiology, Neurology, Biomedical Physics, Psychology and Bioengineering, University of California Los Angeles

本文内容

摘要

注意控制包括对目标信号的增强和对干扰信号的抑制。本文描述了一种方法，可在持续跨模态注意过程中，利用一种被动控制条件，分别但同时地测量注意和忽略的神经生理机制；在此被动控制条件下，上述两种过程均未持续参与。

摘要

注意控制是指有选择地关注某些感觉信号而忽略其他信号的能力。这种能力被认为涉及两个过程：增强需要关注的感觉信号，以及减弱需要忽略的感觉信号。注意力调节的总体强度通常通过比较感觉神经对外部输入的反应幅度在被关注与被忽略条件下的差异来衡量。这种方法在检测注意力调节方面具有较高的可靠性，但无法评估关注和忽略这两个过程各自的动态特性。在此，我们描述了一种利用跨模态注意任务（IMAT）独立测量关注与忽略神经生理信号的方法。该任务结合脑电图技术，可在听觉和视觉模态中分别隔离出在关注或忽略条件下相对于被动控制状态的神经生理感觉反应。因此，可以在任一感觉模态中独立评估关注和忽略的动态过程。我们使用该任务的结果表明，关注与忽略效应在时间进程和皮层来源上存在差异，其对注意力调节效应的贡献也不同，提示了独特的神经活动轨迹，并展示了分别测量这两者所带来的应用价值。

引言

注意控制通过将我们的神经和认知资源导向特定的输入信号，同时根据特定的行为目标限制对其他信号的访问，从而引导行为 1。例如，当阅读书籍时，与书籍对应的视觉信号即为需要增强的目标信号，而其他感觉信号——如隔壁房间的电视声音——则是需要抑制的干扰信号。在人类和非人灵长类动物中的神经记录研究表明1-4，在选择性注意过程中，与被忽略的干扰物相比，感觉皮层对被注意目标的神经反应会增强，这表明大脑中感觉输入的强度会根据其是否被归类为目标或干扰物而发生调节5-7。我们将注意与忽略状态下信号强度的这种差异称为注意调制效应。

目前日益受到关注的问题是：与忽略的神经过程相分离，注意的神经过程是否以及如何独立地影响注意力控制及其功能障碍。越来越多的证据表明，忽略干扰物的能力可能独立于我们注意目标的能力而受损。例如，当任务负荷增加8、认知老化9或睡眠剥夺10时，干扰物抑制功能可能受损，而目标增强能力并未下降。目前尚不清楚，是否存在目标增强能力下降但干扰物抑制功能未受损的情况。或许更为重要的是，尚不明确的是：在注意力控制受损的神经精神疾病中，究竟是注意或忽略中某一过程（而非两者同时）的功能缺陷更能够揭示疾病的机制。因此，深入探究注意与忽略是否源于可分离的皮层通路，以及它们在神经动力学上是否存在差异，具有重要意义。通过分别测量注意和忽略过程，可以回答上述问题。

本文描述了一种方法，可分别但同时测量持续性注意过程中“注意”与“忽略”的神经生理信号。该方法基于注意调节效应，即个体对某一感觉通道中的刺激进行注意或忽略时，其感觉神经反应幅度的差异。注意调节效应是检测感觉信号注意调控的有力工具，但它无法评估注意和忽略过程各自的独立动态变化。具体而言，注意与忽略状态下感觉神经反应的差异，可能源于注意过程增强了目标刺激的感觉信号，或忽略过程减弱了干扰刺激的感觉信号，或两者兼有。为了区分这些可能性，需要引入一个额外的控制条件，用于量化感觉输入在自然基线状态下的强度，即既不主动注意也不主动忽略这些输入时的状态。这类似于行走在车流密集的街道上，既不主动观察（例如，寻找出租车）也不主动忽略（例如，非出租车的汽车和公交车）过往车辆。通过将被注意或被忽略的感觉信号与这种被动参考状态进行比较，便可分别量化注意和忽略过程的强度与时间特征。

先前在预期性注意11-13以及记忆-注意交互作用9,10,14-17的研究中，已有关于此类被动对照在测量注意和忽略过程中的有效应用的报道。本文描述了该方法在持续性注意背景下的应用，采用一种无提示、连续、跨模态（即，听觉-视觉）注意任务（IMAT）18。换言之，该方法适用于研究持续进行而非准备阶段的控制过程，从而实现对这些过程随时间变化的追踪。该方法还可量化调节不同感觉模态（即，听觉与视觉）感觉反应的控制过程，因而聚焦于不局限于特定感觉或内容领域的普遍性加工机制。与以往的功能性磁共振成像研究15,19,20不同，本方法利用时间分辨率较高的神经生理信号（脑电图，EEG）来追踪注意与忽略过程，从而以毫秒级精度揭示注意与忽略过程的时间动态特征。我们代表性结果展示了该技术在识别注意与忽略神经过程的可分离皮层来源及其时间动力学特征，以及在注意调节效应中独特贡献方面的直接证据。

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方案

注意：本研究方案是根据加州大学洛杉矶分校研究审查委员会批准的伦理准则制定的。

1. 听觉与视觉刺激的制备

  1. 使用能够生成视觉图像的软件，创建两个灰度正弦光栅，直径约为 5.7 英寸，空间频率任意（例如，1.36 个周期/度视觉角）。图像在屏幕上的持续时间为 100 毫秒。
    1. 将其中一个光栅相对于中线向右倾斜约 10 个视觉度，另一个光栅则向左倾斜相同的角度。
    2. 确保倾斜角度足够大，以便受试者能够区分左倾与右倾，而无需依赖猜测。
  2. 使用能够生成听觉音调的软件，创建两个持续时间为 100 毫秒的纯音。
    1. 使其中一个音调音高较高，另一个音调音高较低。例如，一个音调可为 750 Hz，另一个为 900 Hz。
    2. 与视觉刺激类似，应确保两个音调之间有足够差异，使受试者能够明确区分，而无需依赖猜测。

2. 刺激呈现的编程

  1. 使用演示软件，创建用于在实验过程中控制听觉和视觉刺激呈现的计算机代码。
    1. 首先选择需要呈现的刺激数量。每种实验条件下，视觉和听觉刺激均至少呈现150次，以确保有足够的重复次数获得可靠的神经生理反应。
    2. 将视觉刺激呈现在灰色背景的中央，受试者保持舒适的观看距离。通过位于屏幕两侧的扬声器呈现听觉刺激。
      注意：对于视觉刺激，我们建议使用灰度背景，其RGB值位于纯白（255,255,255）与纯黑（0,0,0）之间的中点（128,128,128），并与生成正弦波刺激时所用的白色和黑色相匹配。这可确保背景与刺激的平均亮度相近，且刺激任意点与背景之间的对比度保持恒定。
    3. 针对听觉和视觉刺激，分别独立设定刺激的呈现时间。
      注意：这可以防止受试者根据两种刺激流之间的时间关系预测刺激的出现。
    4. 同一感觉通道的连续刺激之间，使用约1秒的刺激间间隔（ISI）。较慢的ISI会增加任务对警觉性的要求，而较快的ISI可能使受试者无法及时做出反应。
    5. 在一定范围内（例如0.7至2秒）随机调整确切的ISI，使刺激对受试者而言不可预测，从而避免与预期相关的神经反应。
    6. 由于跨模态相互作用可能由同时或接近同时呈现的刺激引发21,22，因此来自两个不同刺激流的刺激之间的ISI应不少于300毫秒。
  2. 确保听觉和视觉刺激对受试者而言呈现为交替出现，但从不同时发生。
  3. 最后，将刺激划分为每组25个的片段。每个片段前将呈现下一部分所述的三种随机选择的任务指令之一。

3. 任务说明

  1. 在采集脑活动的神经生理学指标之前，先向参与者介绍任务内容。
    1. 当指令为“听”时，指导参与者注意并回应听觉音调，同时忽略视觉刺激。该指令需通过听觉和视觉两种方式呈现。
    2. 为参与者分配两个按钮，用于对每个音调作出反应。例如，当指令为“听”时，“若音调高则按左箭头，若音调低则按右箭头”。
    3. 类似地，当指令为“看”时，指导参与者注意并回应视觉光栅刺激，同时忽略听觉刺激。
    4. 为参与者分配两个按钮，用于对视觉光栅作出反应。例如，“若光栅向左倾斜则按左箭头，若光栅向右倾斜则按右箭头”。
      1. 对视觉刺激使用与听觉刺激相同的两个按钮，以增强不同感觉模态之间的干扰，从而更需要运用注意力控制机制。
    5. 最后，当指令为“被动”时，指示参与者不作任何反应，但需确保其保持睁眼并注视屏幕。
  2. 在整个任务过程中，交替呈现“听”和“看”的指令，使先前被关注的感觉模态变为无关刺激，从而成为强烈的干扰源。
  3. 提醒参与者始终将视线固定在屏幕中央，或注视视觉刺激位置处呈现的小点或十字标记，并在整个实验过程中保持睁眼。
  4. 在各任务段之间设置8到10秒的短暂休息，以减轻疲劳影响，让参与者得以短暂闭眼休息；同时每6至8分钟安排一次较长的1至2分钟休息。
  5. 最后，为每位参与者提供充足的练习机会，以确保其能够正确执行任务。尤其对于存在注意力困难的参与者，可先单独练习视觉或听觉任务（即在无干扰刺激并行呈现的情况下进行目标刺激流的练习），可能更有助于掌握任务要求。

4. 神经生理数据采集

  1. 当参与者熟悉任务后，开始在IMAT期间采集其对注意和忽略信号的神经生理反应。
  2. 根据制造商说明以及当前脑电图（EEG）研究的方法学和发表标准，准备脑电图（EEG）帽和记录设备26,27。
    注意：IMAT期间EEG记录的重要参数（可由用户设定）包括：(a) 采样率为128–1,024 Hz，以捕捉事件相关电位（ERP）信号的低频成分；(b) 采用交流电（AC）记录方式以最小化缓慢漂移；(c) 使用覆盖全头皮的电极网，传感器数量至少为64个，以便进行源成像分析。
  3. 将电极帽佩戴于参与者头皮上，并检查每个传感器的信号阻抗和质量。特别注意确保记录电极的阻抗均匀且处于制造商推荐的范围内。
    注意：此时如需采集呼吸或脉搏等非神经性生理信号，可同时添加其他生理测量设备。
  4. 根据制造商说明，将神经生理记录设备与刺激呈现软件及神经生理记录软件进行同步。
  5. 在参与者执行任务的同时记录神经生理信号，并确保记录软件能精确记录每个刺激和反应的时间，以便后续分析。

5. 离线数据分析

  1. 使用分析软件将神经生理学数据准备用于统计分析。
  2. 首先，去除会增加脑反应神经生理记录变异性的非神经信号成分。
    1. 使用 0.1–1 Hz 的高通滤波器，以去除由传感器阻抗变化等因素引起的缓慢漂移。
    2. 使用 30–50 Hz 的低通滤波器，以去除由电噪声引入的高频成分。
    3. 识别显示不可靠数据的传感器，并排除这些传感器或对信号进行插值处理。
    4. 识别并消除大而偶发的噪声成分，例如由下颌收缩或前额运动引起的肌电伪迹，以及系统性的非神经性干扰，如眼动伪迹。
      注意：典型的去除非神经成分的算法包括独立成分分析和回归方法，以及基于明确选择标准的迭代算法（例如，电压变化超过某一阈值的情况）。请遵循可用分析软件的指导，并按照当前脑电图研究的标准进行操作 26,27。
  3. 在去除神经生理数据中的主要非神经成分后，通过从每个传感器减去所有其他传感器的平均值，或减去左右乳突通道的平均值，对每个电极的数据进行重参考。
    注意：此步骤将每个传感器的效应重新表示为相对于一个假设不含神经信号的中性参考点。
    注意：稀疏电极布局可能缺乏足够的采样来满足该技术的假设条件26,27。在此情况下，左右乳突的平均值可能提供更准确的参考。
  4. 接下来，提取围绕每个呈现的听觉和视觉事件前后约 1 秒的时间片段。包括刺激开始前 100 毫秒作为基线期，以及刺激开始后至少 600 毫秒的数据。
  5. 对属于相同条件（即注意、忽略和被动感知刺激）的所有片段数据进行平均，以计算平均诱发电位（ERP）。通过减去刺激前基线期内数据的均值，将 ERP 振幅重新表示为相对于刺激前信号的变化量。
  6. 为了识别注意加工过程的时间进程，将注意刺激后 ERP 反应的振幅、潜伏期及空间分布与被动条件下的反应进行比较。
  7. 为了识别忽略加工过程的时间进程，将忽略刺激后 ERP 反应的振幅、潜伏期及空间分布与被动条件下的反应进行比较。

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结果

IMAT 方案此前已被用于识别在持续注意过程中，注意和忽略过程对反应速度的独特贡献18。在该研究中，我们测试了35名健康的右利手个体（22名女性，年龄：x̅ = 21.0，σ = 5.4），受试者通过加州大学洛杉矶分校心理学系的被试库招募。所有参与者在参与研究前均签署了书面知情同意书。代表性结果突显了独立测量注意与忽略过程的价值。在这些结果中，IMAT 揭示了注意和忽略过程在注意调节效应方面独特的时间和空间特征。

例如，在听觉感觉模式中，注意和忽略过程在不同时间点对注意调节效应产生贡献，该效应是通过将注意条件和忽略条件下的感觉活动相互相减而获得的（图1）。在刺激呈现后的最初100毫秒内，额中央传感器记录到的听觉刺激事件相关电位（ERP）受到忽略过程的调节，但不受注意过程的调节（相对于被动控制条件而言）。然而，在随后的400毫秒内，感觉ERP的调节仅出现在注意条件下，而未出现在忽略条件下。因此，注意和忽略过程在刺激呈现后的不同时间点影响了听觉感觉反应。由于ERP中的不同时间点可对应于不同的信息加工阶段，这一结果表明，注意和忽略可...

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讨论

注意控制中与“关注”和“忽略”相关的加工过程可能涉及不同的神经通路和时间进程。因此，分别测量这些过程具有重要意义。IMAT 是一种可用于在持续注意任务中，同时但独立地捕捉“关注”与“忽略”神经生理信号的工具。其关键步骤包括：测量参与者在关注、忽略或被动感知某一特定感觉通道（听觉或视觉）所呈现刺激时的感官神经生理反应。尤为重要的是，该方法采用一种参考条件，即在该条件下，参与者不关注任一感觉通道，也不做出任何反应，从而能够区分“关注”过程与“忽略”过程在注意调节效应中的相对贡献。注意调节效应用于衡量感官反应在关注刺激时相较于忽略刺激时增强的程度。

该方法可进行修改以增加额外的对照。例如，如果听觉和视觉任务在难度上存在差异，则可能导致两种感觉模态之间注意与忽略过程的参与程度出现变异。此外，如果这种模态间差异在不同个体之间有所不同，则组水平的结果可能表现出高度变异性。为减少这一潜在混杂因素，可在实验开始前针对每个个体调整刺激属性。例如，可采用阶梯法25来确定参与者以80%的准确率区分两种音调所需的声音音高差异，以及以80%的准确率区分两种光栅所需偏离垂直方向的倾斜强度...

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披露

作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

我们感谢 Jyoti Mishra 就实验范式提供的有益讨论。本研究由美国国立卫生研究院（NIH）资助，资助编号为 MSC 获得的 R33DA026109 和 R21MH096329。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
NetStation 软件Electrical Geodesic, Inc.version 4.5.1可使用其他记录软件。
Matlab 软件The MathWorks, Inc.7.10.0 (R2010a)可使用其他分析和展示软件。
PsychToolbox 软件http://psychtoolbox.org/v3.0.8 (2010-03-06)开源软件。可使用其他刺激呈现软件。
Netstation 放大器Electrical Geodesic, Inc.300可使用其他放大器。
EEG 网状电极帽Electrical Geodesic, Inc.HCGSN130可使用其他 EEG 帽。
基于盐水的电解液（氯化钾）Electrical Geodesic, Inc.n/a用于浸泡本高阻抗 EEG 系统电极网的电解液。可使用其他电解介质。

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忽略过程跨模态注意任务脑电图事件相关电位听觉模态视觉模态时间动态演变
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