Ein semantisches Priming veranstaltungsbezogenen potenzielle (ERP) Aufgabe, lexikalisch-semantische und Visuo-semantische Verarbeitung im Autismus-Spektrum-Störung zu studieren

Das übergeordnete Ziel dieser semantischen Priming-ERP-Methodik ist es, die semantische Verarbeitung von sprachlichen und nicht-sprachlichen Reizen in Form von Wörtern und Bildern bei Personen mit Autismus-Spektrum-Störungen im Vergleich zu sich normal entwickelnden Personen zu vergleichen. Diese Methode kann helfen, Schlüsselfragen im Bereich des Autismus zu beantworten, z. B. ob Menschen mit Autismus-Spektrum-Störungen ein globales Defizit in der semantischen Verarbeitung haben, das über die Sprache hinausgeht. Der Hauptvorteil dieser Technik besteht darin, dass sie die Elektroenzephalographie verwendet, eine Technik zur Messung der Gehirnaktivität, die sehr subtile Unterschiede in der kognitiven Verarbeitung zwischen Gruppen aufspüren kann.

Emme O'Rourke, eine wissenschaftliche Mitarbeiterin in meinem Labor, wird das Verfahren vorführen. Messen Sie den Umfang des Kopfes des Teilnehmers, indem Sie durch das Inion und die Nase gehen, um das EEG-Netz in der richtigen Größe auszuwählen. Beginnen Sie damit, die Elektroenzephalographie oder EEG-Elektroden fünf Minuten lang in Elektrolytlösung zu tauchen.

Weisen Sie den Teilnehmer an, die Augen zu schließen und das Netz so zu platzieren, dass es eng an seinem Kopf anliegt. Sobald alle Elektroden auf der Kopfhaut platziert sind, überprüfen Sie die Impedanzen. Setzen Sie alle Elektroden mit Impedanzen über 50 Kiloohm wieder ein oder befeuchten Sie sie erneut.

Weisen Sie den Teilnehmer schließlich an, durch Drücken einer Taste auf der Tastatur zu beurteilen, ob die Reize auf dem Bildschirm zusammenhängen oder nicht zusammenhängen. Sagen Sie ihnen, dass sie mit ihrer Reaktion warten sollen, bis der zweite Reiz vom Bildschirm verschwunden ist und das schwarze Kreuz verschwunden ist. Lassen Sie den Teilnehmer abschließend die Aufgabe erledigen.

Öffnen Sie zunächst die EEG-Verarbeitungssoftware. Um die Daten zu filtern, erstellen Sie ein neues Filterwerkzeug, indem Sie im Dropdown-Menü Erstellen die Option Filtern auswählen, und benennen Sie das Werkzeug um. Stellen Sie dann den Hochpassfilter auf 0,1 Hertz und den Tiefpassfilter auf 50 Hertz ein.

Speichern Sie das Tool, ziehen Sie dann die ursprüngliche EEG-Aufzeichnungsdatei in das Eingabedateifeld oben links im Fenster und klicken Sie auf Ausführen. Um die Daten in Testversionen zu segmentieren, erstellen Sie als Nächstes ein neues Segmentierungstool, und benennen Sie es entsprechend. Klicken Sie unter Zu erstellende Kategorien auf das Pluszeichen, um eine neue Kategorie zu erstellen, und benennen Sie sie bildbezogen um.

Ziehen Sie das Code-Symbol in das Feld Kategorie basierend auf Kriterien erstellen und legen Sie es als Code PIC1 fest, um die Darstellung von Stimulus 1 zeitlich zu fixieren. Ziehen Sie das Schlüsselcodesymbol in das Feld Kategorie erstellen, und legen Sie es als Schlüsselcode-Zellennummer 1 fest. Hinweis: Wenn Sie nur korrekte Testversionen einschließen möchten, ziehen Sie ein weiteres Schlüsselcodesymbol in das Feld Kategorie erstellen, und legen Sie es auf Schlüsselcodebewertung auf 1 fest.

Legen Sie dann am unteren Rand des Fensters die Segmentlänge so fest, dass das Segment 100 Millisekunden vor und 2.300 Millisekunden danach verlängert wird. Klonen Sie die Kategorie, indem Sie auf die Schaltfläche Klonen klicken, und benennen Sie sie in Bild um, das nichts damit zu tun hat. Legen Sie den Code auf PIC1 und die Zellennummer des Schlüsselcodes auf 2 fest.

Klonen Sie die Kategorie und benennen Sie sie wortbezogen um. Legen Sie den Code auf WRD1 und die Zellennummer des Schlüsselcodes auf 3 fest. Klonen Sie dann die Kategorie erneut, und benennen Sie sie in Wort ohne Bezug um.

Legen Sie den Code auf WRD1 und die Zellennummer des Schlüsselcodes auf 4 fest. Speichern Sie das Werkzeug, ziehen Sie dann die letzte vorverarbeitete Datei in das Feld für Eingabedateien oben links im Fenster und klicken Sie auf Ausführen. Um die Artefakterkennung durchzuführen, erstellen Sie ein neues Werkzeug zur Artefakterkennung, und benennen Sie es.

Klicken Sie unter Einstellungen für die Artefakterkennung auf das Pluszeichen am unteren Rand des Fensters, um eine neue Einstellung hinzuzufügen. Wählen Sie fehlerhafte Kanäle aus dem Dropdown-Menü unter Betrieb aus. Behalten Sie alle Standardeinstellungen bei.

Fügen Sie eine neue Einstellung hinzu, fügen Sie "Augenblinzeln auswählen" aus dem Dropdown-Menü "Vorgang" hinzu und behalten Sie alle Standardeinstellungen bei. Fügen Sie dann eine neue Einstellung hinzu, wählen Sie im Dropdown-Menü "Vorgang" die Option "Augenbewegung" aus und übernehmen Sie alle Einstellungen. Speichern Sie das Werkzeug, ziehen Sie dann die letzte vorverarbeitete Datei in das Feld für Eingabedateien oben links im Fenster und klicken Sie auf Ausführen.

Öffnen Sie die resultierende Datei im Überprüfungsfenster und scrollen Sie durch jede Testversion, indem Sie auf die Pfeilschaltflächen unter dem Kategorienmenü in der rechten Seitenleiste klicken. Markieren Sie Prüfungen als gut oder schlecht, indem Sie auf die grünen bzw. roten Kreise klicken. Wenn Sie fertig sind, schließen Sie die Datei, um die Ergebnisse zu speichern.

Erstellen Sie als Nächstes ein neues Tool zum Ersetzen fehlerhafter Kanäle und benennen Sie es. Speichern Sie das Werkzeug, ziehen Sie dann die letzte vorverarbeitete Datei in das Feld für Eingabedateien oben links im Fenster und klicken Sie auf Ausführen. Führen Sie eine Mittelwertbildung für einzelne Probanden durch, um über Studien zusammenzubrechen.

Erstellen Sie ein neues Mittelungstool, und benennen Sie es entsprechend. Wählen Sie unter Mittelwertermittlungseinstellungen die Option Quelldateien zusammen behandeln und Betreffzeilen separat behandeln aus. Speichern Sie dann das Werkzeug, ziehen Sie die zuletzt verarbeitete Datei in das Eingabedateifeld oben links im Fenster und klicken Sie auf Ausführen.

Erstellen Sie als Nächstes ein neues Werkzeug für Montagevorgänge, und benennen Sie es entsprechend. Wählen Sie das passende Netz aus dem Dropdown-Menü unter Listenmontagen für das Sensorlayout aus. Wählen Sie Durchschnittliche Referenz aus, und stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen Fehlerhafte Kanäle aus Referenz ausschließen aktiviert ist.

Speichern Sie das Werkzeug, ziehen Sie dann die letzte vorverarbeitete Datei in das Feld für Eingabedateien oben links im Fenster und klicken Sie auf Ausführen. Führen Sie abschließend die Basislinienkorrektur anhand der ersten 100 Millisekunden des Segments durch. Erstellen Sie ein neues Werkzeug zur Baseline-Korrektur, und benennen Sie es.

Klicken Sie unter Einstellungen für die Basisplankorrektur auf Basislinie aus Teil des Segments auswählen. Wählen Sie die Basislinie in Bezug auf die Segmentzeit gleich Null aus, und die Basislinie beginnt 100 Millisekunden vor der Zeit Null und ist 100 Millisekunden lang. Speichern Sie abschließend das Werkzeug, ziehen Sie die zuletzt verarbeitete Datei in das Eingabedateifeld oben links im Fenster und klicken Sie auf Ausführen.

Hier zeigen repräsentative ERP-Wellenformen an der Elektrode CZ eine größere Amplitude zu nicht verwandten Bedingungen im Vergleich zu verwandten Bedingungen bei etwa 400 Millisekunden. Darüber hinaus zeigen diese topographischen Diagramme die nicht zusammenhängende/verwandte Differenz, gemittelt über ein Fenster von 400 bis 500 Millisekunden. Klinische Gruppen, wie z. B. Personen mit ASD, können einen geringeren N400-Effekt als Reaktion auf Wörter zeigen, was auf Schwierigkeiten bei der lexikosemantischen Verarbeitung hindeutet.

Sobald die Stimuli erstellt sind und die Aufgabe fertig ist, dauert der EEG-Test und die Vorverarbeitung etwa eineinhalb Stunden pro Teilnehmer. Diese Technik bietet Forschern auf dem Gebiet des Autismus eine einzigartige Möglichkeit, die semantische Verarbeitung über verschiedene Modalitäten hinweg bei Personen mit Autismus-Spektrum-Störung zu untersuchen. Im Anschluss an dieses Verfahren können andere Methoden, wie die funktionelle Magnetresonanztomographie, durchgeführt werden, um zusätzliche Fragen zu beantworten, wie z.B. die neuronalen Schaltkreise, die der lexikosemantischen und visuell-semantischen Verarbeitung bei Personen mit Autismus-Spektrum-Störung zugrunde liegen.

Vergessen Sie nicht, dass die Arbeit mit Menschen mit Autismus manchmal eine Herausforderung sein kann und dass bestimmte Anpassungen oder Änderungen an den Tests während der Durchführung des EEG-Verfahrens vorgenommen werden müssen.