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。
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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。
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。
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。
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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
2. 刺激呈现的编程
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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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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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作者无任何利益冲突需要披露。
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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| 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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