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Tarefa de forçado-escolha uma intervalo de dois para comparações multisensorial

Published: November 9, 2018 doi: 10.3791/58408
Automatic Translation
1, 1, 1
1Neurociencia Cognitiva, Instituto de Fisiología Celular, Universidad Nacional Autónoma de México

Summary

Psicofísica é essencial para o estudo de fenômenos de percepção através de informações sensoriais. Aqui nós apresentamos um protocolo para executar uma tarefa de forçado-escolha de dois-intervalo conforme implementado um relatório anterior sobre psicofísica humana onde os participantes estima a duração dos intervalos de visuais, auditivas ou audiovisuais de aperiódica trens de pulsos.

Abstract

Nós fornecemos um procedimento para um experimento de psicofísica em humanos com base em um paradigma descrito anteriormente, objetivou caracterizar a duração perceptual de intervalos dentro do intervalo de milissegundos de visuais, acústicos e audiovisuais aperiódica trens de seis pulsos. Nesta tarefa, cada um dos testes consiste em duas divisões intramodal consecutivas, onde os participantes pressione a tecla de seta para cima para relatar que o segundo estímulo durou mais tempo que a referência, ou a tecla de seta para baixo para indicar o contrário. A análise do comportamento resulta em funções psicométricas da probabilidade de estimar o estímulo de comparação para ser mais do que a referência, em função dos intervalos de comparação. Em conclusão, avançamos uma maneira de implementar o software de programação padrão para criar estímulos visuais, acústicos e audiovisuais e gerar uma tarefa de dois-intervalo forçado-escolha (2IFC), fornecendo estímulos através do bloqueio de ruído fones de ouvido e um monitor do computador.

Introduction

O propósito do presente protocolo é transmitir um procedimento para um experimento padrão na psicofísica. Psicofísica é o estudo dos fenômenos de percepção através da medida de respostas comportamentais, eliciada entradas sensoriais1,2,3. Geralmente, psicofísica humana é uma ferramenta barata e essencial implementar em imagem ou neurofisiológicos experimentos4. No entanto, nunca é fácil selecionar o mais apropriado método psicofísico entre muitos que existem, e a seleção um pouco depende da experiência e preferência. No entanto, nós encorajamos iniciantes rever metodologias disponíveis minuciosamente a fim de aprender sobre os critérios de seleção a5,6,7. Aqui, nós fornecemos um procedimento para executar uma tarefa de 2IFC, que muitos pesquisadores usam frequentemente para estudar processos perceptuais como trabalho de memória8, decisão tomada9,10ou de percepção de tempo11 , 12 , 13.

Para orientar os leitores ao longo do método, podemos recriar um relatório sobre a duração perceptual do visual (V), auditivo (A), audiovisual (AV) intervalos e aperiódica sequências de pulsos. Nos referiremos a esta tarefa como um intervalo aperiódica discriminação (ajuda) tarefa13. Ao tentar descrever este paradigma no jargão psicofísica, seria uma tarefa de discriminação de classe A, tipo-1, baseado em desempenho, dependente do critério que usa um método não-adaptativo de constantes e um modelo de tangente hiperbólica (tanh) para Calcule um limiar diferencial. Mesmo quando tal parece uma caracterização um pouco enredada, vamos usá-lo para introduzir o leitor para alguns aspectos gerais da psicofísica, esperando para fornecer critérios de decisão para novas experiências e talvez até mesmo a possibilidade de alfaiataria o atual protocolo para outras necessidades.

Qualquer experiência psicofísica, como uma tarefa de 2IFC, requer a implementação de estímulos, uma tarefa, um método, uma análise e uma medição6. O objetivo é obter a função psicométrica que esclarece melhor o desempenho medido de14. Uma tarefa de 2IFC consiste em apresentar aos participantes, que são ingênuas para o objectivo da experiência, ensaios de dois estímulos sequenciais. Depois de comparar os estímulos, eles relatam o resultado selecionando um e somente um, em dois possíveis respostas que melhor se adapte a sua percepção.

Com estímulos, nos referimos a considerações técnicas sobre a modalidade sensorial sob estudo. Uma experiência de classe A é composto por comparação de estímulos da mesma modalidade dentro de um julgamento, enquanto experimentos de classe B incluem comparações Cruz-modal. Outras considerações essenciais sobre estímulos incluem sua implementação, tais como as formas técnicas de modulação de estímulos dentro de um intervalo necessário. Por exemplo, se quisermos encontrar a diferença apenas perceptível (JND) entre duas frequências de vibração, vibração na pele15, precisamos de um estimulador de precisão para gerar frequências dentro dos limites de vibração (ou seja, 4-40 Hz). Em outras palavras, a gama dinâmica de funcionamento dos elementos técnicos dependem do espectro dinâmico de cada modalidade sensorial.

Selecionar uma tarefa é sobre o fenômeno perceptual sob estudo. Por exemplo, encontrando-se dois estímulos são que o mesmo, ou equivalente, pode contar com mecanismos cerebrais diferentes do que aqueles resolvendo-se um estímulo é mais longo ou mais curto do que uma referência16 (como o paradigma de ajuda). Intrinsecamente, a seleção de estímulos define o tipo de respostas obtidas. Experimentos do tipo-1, às vezes intimamente relacionados com os experimentos de desempenho chamado, incluem respostas corretas ou incorretas. Em contraste, um tipo-2 experimento (ou experiência de aparência) produz respostas principalmente qualitativas que dependem de critérios do participante e não em qualquer critério explicitamente imposto; em outras palavras, independente de critério experimentos. Vale ressaltar que 2IFC respostas de tarefa são dependente do critério porque, em cada julgamento, o estímulo padrão (às vezes chamado de estímulo de base ou de referência) constitui o critério de que depende a percepção da comparação.

O método pode se referir a três coisas; em primeiro lugar, pode referir-se para o mecanismo de selecção da gama de estímulos para testar ou, em outras palavras, para um intervalo já conhecido de variabilidade de estímulo, ao contrário de métodos adaptativos vista estabelecer a escala adequada17. Estas questões adaptativas são recomendados para rapidamente encontrar limites de deteção e discriminação e repetições de julgamento mínimo18. Além disso, métodos adaptativos são ideais para experiências piloto. A segunda definição de um método é a escala de modulações de estímulos (ex., o método das constantes) ou uma escala logarítmica. A escala selecionada pode ou não ser uma consequência direta do resultado de um método adaptativo, mas principalmente, considera a dinâmica da modalidade sensorial estudada. Por último, o método também se refere ao número de ensaios e sua ordem de apresentação.

Quanto à análise, relaciona-se às estatísticas de medições experimentais. Independentemente da seleção de métodos analíticos adequados para comparações entre grupos teste e controle, psicofísica é principalmente sobre limiares absolutos ou diferenciais entre duas condições de medição (por exemplo, presença vs. ausência de uma estímulo, ou do JND entre dois estímulos), particularmente em 2IFC19. Tais medidas derivam funções psicométricas (ou seja, modelos contínuos do comportamento como uma função da probabilidade de detecção ou discernir uma das condições em jogo). Selecionando a função de modelo depende da escala ou, em outras palavras, no espaçamento dos valores da variável independente. Funções como normal cumulativa, logística, rápido e Weibull são apropriadas para valores espaçados linearmente, Considerando que Gumbel e log-rápido são melhores adequados para espaçamento logarítmico. Modelos alternativos também existem, como o tanh utilizada na tarefa de auxílio. Importante, selecionar um modelo correto depende dos parâmetros de interesse, como considerado no projeto do experimento20. Após ajustar os dados para um modelo, deve ser possível derivar dois parâmetros: parâmetros α e β . No caso de uma função logística, normalmente empregada em um paradigma 2IFC, α se refere ao valor de abscissas projetando-se para o ponto de igualdade subjetiva (ou seja, na metade da logística). O parâmetro β refere-se a inclinação no valor α (ou seja, a inclinação da transição entre as condições). Finalmente, um parâmetro comumente obtido fora de uma curva psicométrica é o diferencial Quşayr21 (DL). Em um experimento de 2IFC, o DL refere-se ao β, mas corresponde estritamente, a mínima diferença percebida entre dois intervalos. A fórmula para determinar o DL é a seguinte equação (1).

Equation 1(1)

Aqui, x representa a variável independente valores projetando em uma performance de 0,25 e 0,75 medido diretamente na curva sigmoidal. Até este ponto, nós cobrimos apenas algumas generalidades sobre funções psicométricas. Recomendamos um estudo mais aprofundado de estimar e interpretar funções psicométricas, com estes e outros parâmetros de22.

Outros aspectos técnicos a considerar quando estiver implementando uma experiência psicofísica estão relacionados com equipamentos e software. Hoje em dia, as capacidades de memória e velocidade de computadores comerciais são geralmente ideais para processamento de tarefas visuais e auditivas de alta-fidelidade. Além disso, a resolução dinâmica de materiais complementares, tais como bloqueio de ruído fones de ouvido, alto-falantes e monitores, deve cumprir a taxa de amostragem em que operam as modalidades sensoriais (ex., frequência, amplitude, contraste e refrescante taxa). Além disso, programas de software como PsychToolbox23 e PsychoPy24 são fáceis de implementar e altamente eficiente na sincronização das tarefas, eventos e equipamentos.

A tarefa de auxílio descrita anteriormente reúne muitos dos tópicos descritos acima para um paradigma 2IFC. Curiosamente, explora a percepção de V, A e intervalos de AV no intervalo de milissegundos, onde a maioria dos processos do cérebro ocorrem25,26,27. Paradoxalmente, é também um lapso desafiador para estudar a visão, o que, comparado a audição, um pouco constrangido de amostragem gera taxa28. Neste sentido, comparações multimodais exigem escopos adicionais teórica12,29,30. Às vezes, eles precisam ainda alfaiataria para abranger um espectro de modulação comum ou alcançar interpretações congruentes.

Este protocolo centra-se em uma tarefa de discriminação (ou seja, uma 2IFC onde um estímulo base, também chamado de referência ou padrão, é contrastado com um conjunto de estímulos de comparação ou teste para encontrar um JND ou, em outras palavras, um limiar de discriminação). Aqui, a tarefa é definida para estudar a capacidade dos seres humanos para discriminar intervalos de tempo de V, A, ou AV aperiódica padrões de pulsos13. Nós fornecemos informações sobre a criação e parametrização de estímulos, bem como em análises de precisão e tempos de reação. Importante, nós discutimos como interpretar a percepção do tempo dos sujeitos dos parâmetros de resultado estatístico de psicometria e algumas alternativas experimentais e analíticas dentro de tópicos de um método psicofísico de 2IFC.

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Protocol

Os experimentos foram aprovados pelo Comitê de Bioética do Instituto de fisiologia celular da UNAM (n. º CECB_08) e levados para fora sob as diretrizes do código de ética da associação médica mundial.

1. Montagem experimental

  1. Set-up material e estímulos para a realização de uma tarefa de discriminação (ajuda) do intervalo aperiódica
    1. Realizar este experimento em um computador com um mínimo de 8 GB de RAM, processador de 2,5 GHz e um monitor de frequência 60Hz refrescante para criar e executar a tarefa.
    2. Obter um conjunto de cancelamento de ruído fones de ouvido para evitar sons ambientais, distraindo os participantes durante a execução da tarefa.
    3. Use um medidor de decibéis para definir o volume dos auscultadores para ~ 65 dB SPL.
    4. Criar o V, A, e estímulos de AV para a tarefa, executando uma interface de usuário gráfica (GUI) incluíam neste protocolo (Figura 1), ou usando programas como PsychToolbox ou PsychoPy.
      1. Baixe o arquivo Stimuli_GUI.zip http://www.ifc.unam.mx/investigadores/Luis-lemus. Em seguida, abrir o MATLAB (2016a ou superior para este GUI).
        1. Clique na opção SetPath no guia do menu do MATLAB para adicionar a pasta Stimuli_GUI no espaço de trabalho. Primeiro, selecione o botão Adicionar pasta , selecione a pasta Stimuli_GUI e pressione o botão salvar . Finalmente, feche a janela clicando no botão fechar .
        2. Abra o arquivo Stimuli_GUI.m usando a opção aberto sob a guia do menu principal . Em seguida, pressione F5 no teclado para exibir a GUI (Figura 1).
      2. Clique no menu pop-up condição para selecionar a distribuição preferencial de pulsos (ou seja, periódica para a criação de um estímulo de impulsos equidistantes, ou Aperiodic para uma distribuição aleatória). Em seguida, selecione o número desejado de pulsos (ou seja, 2-6) no menu pop-up número de pulsos . Finalmente, introduza o tempo de duração desejado do estímulo na caixa de diálogo de duração.
        Cuidado: Para evitar V flicker fusion (ou seja, dois ou mais impulsos são percebidos como apenas um), é essencial para criar intervalos de interpulse (IPI) de um mínimo de 30 ms. portanto, tendo em conta que cada um dos pulsos é predefinido para últimos 50 ms, o número máximo de pulsos em um estímulo é restrito pelos IPIs. Excedendo o IPI mínimo de pulsos produzem um erro.
        Nota: O programa gera imagens em um formato de Audio Video Interleave (AVI) a uma taxa de 60 quadros por segundo. No entanto, podem ser criados on-line em cada tentativa usando PsychToolbox ou PsychoPy. Considere a criação de pulsos de 50-ms pela concatenação de pelo menos três quadros de círculos 4° cinza sobre fundo preto. Aqui, o método gera arquivos AVI e WAV para implementar no LabVIEW, sugerindo a possibilidade de utilizar mais complexos clipes de vídeo ou áudio.
      3. Clique no botão Gerar IPI para exibir valores do IPIs na caixa de valores IPI e ver uma parcela da distribuição resultante dos pulsos.
        Nota: Os valores IPI atualizada automaticamente a cada clique do botão Gerar IPI . Esses valores podem ser copiados e salvos para posterior análise.
      4. Gerar e armazenar um estímulo V digitando um nome de arquivo descritivo (por exemplo., PeriodicVisual500ms.avi) na caixa de diálogo digite o nome do arquivo de vídeo. Clique no botão Gerar vídeo e aguarde a janela pop-up mostrando círculos cinza ~ 4 ° para fechar. Em seguida, clique no botão Play para ver o estímulo criado de V.
        Atenção: Enquanto o programa gera as imagens, não clique em outras figuras, pois isso pode causar o programa perder identificador da figura e produzir um vídeo com defeito.
        Nota: A amplitude angular de um objeto de V é obtida pela seguinte equação (2).
        Equation 2(2)
        Aqui, um é a amplitude de V, expressa em graus, S é o tamanho do visual, em centímetros, medido na tela, e D é a distância em centímetros do observador para a tela.
      5. Gerar e armazenar um estímulo A usando os mesmos valores de IPI V digitando um nome de arquivo descritivo (por exemplo., AperiodicAcoustic500ms.wav) na caixa de diálogo digite o nome do arquivo de áudio. Clique no botão Gerar áudio para observar uma trama do áudio criado e clique no botão Play para ouvir o áudio de novo.
        Nota: O predefinido é de uma frequência de pulso 1KHz; no entanto, é possível alterá-lo na caixa de diálogo som de frequência (Hz).
      6. Repita as etapas 1.1.4.2 através de 1.1.4.5 para criar 10 estímulos de aperiódica (AP) para cada um dos intervalos de comparação da tarefa ajuda (i.e., V e um intervalos de 500 ms a ms 1.100 em passos de 100 ms). Crie apenas um estímulo periódico de (P) para cada um dos intervalos dos conjuntos de controle.
    5. Gerar um clip de ruído branco estendido (EG., 30 min) para usar como plano de fundo durante o experimento, ou baixá-lo de uma biblioteca de internet.
    6. Criar um 3° Branco Cruz e salve-o em um arquivo JPEG para usar como uma sugestão para os participantes para iniciar um julgamento.
      Nota: Estímulos AV resultam de sobreposição de V e A clipes congruentes durante a execução da tarefa. Deslocar os estímulos A até 90 ms após o início de V para a produção de simultaneidade perceptual32.
  2. Implementação e design de tarefa
    1. Criar conjuntos de P e AP V, A e ensaios de AV, listando os nomes dos estímulos criados em uma folha de Excel. Uso de colunas diferentes para incluir todas as informações necessárias durante a tarefa, tais como a modalidade dos estímulos referência e comparação, o número de repetições por julgamento, as durações de estímulo e a resposta esperada (ver um exemplar arquivo CSV incluído em Arquivo de Stimuli_GUI.zip). Cada um dos conjuntos de salvar em um formato de valores separados por vírgula (CSV).
      Nota: O experimento visa obter funções psicométricas da probabilidade de perceber os estímulos de teste (ou seja, os estímulos de comparação) mais do que a referência em função das variações de estímulos a comparação. Portanto, testes para gerar funções psicométricas devem empregar um estímulo de referência fixado em metade da gama de intervalos (ou seja, 800 ms). No entanto, para garantir que os critérios dos participantes dependem do estímulo de referência, eles devem sempre atender a referência e a comparação. Portanto, ensaios de diferentes referências deve ser incluídos para contrabalançar o número de comparações diferentes. Finalmente, considere a apresentação de blocos de V, A e ensaios de AV para evitar efeitos de atenção. No entanto, sempre apresentam ensaios P e AP aleatoriamente intercalados.
    2. Criar um programa para executar automaticamente a tarefa usando PsychToolbox ou PsychoPy, ou baixe e execute o 2IFC_Task automatizado disponível em http://www.ifc.unam.mx/investigadores/Luis-lemus (para execução em LabVIEW 2014 ou superior).
      1. Abra o 2IFC_Task clicando duas vezes no arquivo da tarefa.
      2. Carrega os estímulos criados selecionando a pasta de estímulo no painel de controle. Primeiro, use a para cima e para baixo botões na caixa de diálogo para exibir um 0. Em seguida, pressione o ícone da pasta para selecionar a pasta de estímulo.
      3. Repita a etapa 1.2.2.2 para definir o caminho do arquivo de 1, 2, 3 ou 4 para carregar o conjunto CSV de arquivo de ensaios, um arquivo de saída do TXT, um áudio de fundo WAV e uma sugestão de uma cruz branca em formato JPEG, respectivamente.
        Nota: Quando uma tarefa de programação, armazenar dados em um formato conveniente para análise off-line (ex., em formato TXT ou CSV). Incluir informações sobre o julgamento: a ordem de aparição e os resultados comportamentais, tais como sucessos, erros, tempos de reação e tempos de resposta.
      4. Pressione o botão de ruído branco , localizado no painel de controle para ativar o ruído de fundo. Em seguida, coloque o decibelímetro como perto possível para os fones de ouvido e definir o controle de volume do sistema operacional para ~ 65 dB SPL. Finalmente, ajuste o controle de Volume de fundo localizado no Painel de controle ~ 55 dB SPL.
      5. Use a caixa de diálogo caixas Pre_S1 e Inter_Stim para especificar o tempo-lapsos da primeira entrega do estímulo e da separação interstimulus, respectivamente.
        Nota: Os tempos padrão são 1.000 MS. outros indicadores gráficos são para o examinador observar os resultados em tempo real (por exemplo, uma barra de trama do desempenho por Estado e exibe o número de sucessos, erros, falsos alarmes e um número atual de ensaios).
      6. A tarefa de teste clicando no ícone de seta para a direita executar sob a guia ferramentas e realizar alguns testes.
        Nota: Recomendamos usar dois monitores, um para entregar a tarefa e a outra para monitorar a tarefa on-line.
        1. Inicie cada julgamento pressionando a barra de espaços após o aparecimento da indicação visual no centro da tela. Liberar o espaço após a entrega de um par de estímulos e pressione-o para cima ou a tecla de seta para baixo para finalizar o julgamento.
        2. Repita a etapa 1.2.2.6.1 até que o conjunto é completado. A tarefa para automaticamente. Alternativamente, anule a tarefa clicando no botão parar no menu do Painel de controle .

2. os participantes

  1. Recrute 10 a 30 masculinos e femininos destros participantes, com não mais de dez anos de diferença de idade entre eles, com visão normal ou corrigida-para-normais e sem déficits auditivos.
  2. Peça aos participantes para preencher um questionário sobre sua idade, gênero, destreza e condições físicas ou psicológicas (ex., tendo déficit visual ou auditivo, formação musical e ingestão de drogas).
  3. Diga aos participantes sobre o objectivo, procedimentos e duração do experimento. Cuidado nenhuma polarização induzida (EG., dizendo-lhes sobre a ocorrência de condições P ou AP). Em seguida, pergunte aos participantes para dar o consentimento para participar das experiências.

3. o procedimento

  1. Realizar os experimentos em um quarto silencioso, com iluminação constante.
  2. Execute a tarefa.
  3. Calibrar o medidor de decibéis e repita o procedimento conforme descrito na etapa 1.2.2.4.
    Atenção: Durante todo o experimento, estímulos acústicos devem ser entregues binaurally em ~ 65 dB SPL. É essencial usar um medidor de decibéis para testar as amplitudes acústicas antes do experimento para evitar lesões.
  4. Pergunta o participante a sentar-se confortavelmente na frente do monitor, situado a uma distância de 60 cm. Em seguida, coloque o teclado a uma distância acessível e ajustar os fones de ouvido para a cabeça do participante (Figura 2).
  5. Instrua o participante a iniciar um julgamento após a aparição da indicação visual pressionando e mantendo pressionada a barra de espaços para todo o julgamento. Indicar ao participante para liberar o espaço após a apresentação de dois estímulos sequenciais e pressione a tecla seta para cima, se o estímulo segundo durou mais tempo que o primeiro ou pressione a tecla de seta para baixo se durou por um período mais curto de tempo ( Figura 2B).
  6. Finalmente, instrua o participante a usar apenas o dedo indicador direito para completar a tarefa e comentar sobre a possibilidade de fazer uma pausa de 5 min, no caso do participante sente-se cansado ou distraído durante o experimento.
  7. Ativar o recurso de bloqueio de ruído dos auscultadores e deixar o participante praticar julgamentos de 10-15.
    Nota: Durante esta fase, proporcionar uma entrada visual para respostas corretas é recomendado. Além disso, é possível fornecer feedback durante o experimento; no entanto, esteja ciente de possíveis enviesamentos.
  8. Execute a tarefa.

4. análise de dados

  1. Calcular a média e o erro padrão da média do desempenho de cada um dos blocos de P e AP, V, A e ensaios de AV.
  2. Gere gráficos de dispersão da probabilidade de perceber o estímulo de comparação mais do que a referência em função dos intervalos de comparação. Então, cabe uma função logística aos dados.
    Nota: Como mencionado na introdução, selecionar um modelo conveniente depende da experiência e os dados. Um exemplo de um modelo é o tanh conforme relatado para a tarefa de auxílio. Esse modelo oferece quatro parâmetros (baixo-relevo na Figura 3A) definidos por:
    Equation 3
    O parâmetro uma corresponde a magnitude do desempenho medido do ponto de inflexão ao planalto. O parâmetro β corresponde a primeira derivada no ponto de inflexão. Quanto maior o valor, mais fácil de perceber uma transição entre maiores ou menores, quando comparados com as categorias de referência. O parâmetro θ ou X0 é o valor da abcissa da projeção do ponto de inflexão (ou seja, o ponto de igualdade subjetiva). A mudança de tal um parâmetro representa globalmente enviesamentos temporais. Finalmente, c ou Y0 representa o ponto de inflexão na ordenada e revela preconceitos em direção a uma determinada resposta. Alternativas rotinas de montagem e análise de funções psicométricas são o Palamedes de ferramentas6 e quickpsy33.
  3. Repita o procedimento da etapa 4.1 para analisar os tempos de reação e tempos de resposta.
  4. Realize análises estatísticas para comparar as distribuições de precisão P e AP dentro de cada uma das modalidades sensoriais.
  5. Realize análises adicionais, tais como as correlações de Pearson, para encontrar a relação entre precisão e periodicidade índices e periodicidade índices e tempos de reação.

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Representative Results

Este protocolo apresentou um método para executar um experimento de psicofísica em seres humanos. A técnica replicado as pesquisas anteriores sobre a discriminação de intervalos dos trens de AP de V, A e pulsos de AV, que foi realizada usando um método de 2IFC. Os estímulos resultaram da distribuições P e AP de trens de seis pulsos de 50-ms em intervalos diferentes dentro do intervalo de milissegundos (ou seja, de 500 ms a ms 1.100 em passos de 100 ms). Figura 2A mostra alguns intervalos e seu índice de periodicidade calculado.

A tarefa foi programada em LabVIEW e consistia de entregar intramodal ensaios de dois estímulos sequenciais (Figura 2B). Depois de 31 participantes (15 mulheres e 16 homens de uma idade de 23,6 ± 4,3 anos [média ± desvio-padrão]) realizada a tarefa, obtivemos as funções psicométricas de cada uma das P e AP V, A, e exatidões gerais AV usando uma função tanh (Figura 3A - 3 C; bondade de ajuste: χ2, Q > 0,05).

Os painéis de direito na Figura 3 mostram comparações dos parâmetros de regressão do tanh às condições P e AP. Desvios não-sobreposição de tais parâmetros indicaram diferenças estatísticas, por exemplo em uma β, valores e c V (p < 0,05). Este resultado pode ser apreciado no AP V sigmoide deslocando para baixo, sugerindo que os participantes percebem os intervalos superiores a referência como mais curto (Figura 3A). Da mesma forma, intervalos que eram mais curtos do que a referência com precisão foram considerados como mais curtos desde o parâmetro c mostrou um AP mudando para uma probabilidade de chamar a comparação mais curta do que a referência. Além disso, as comparações de AP e P intervalos durante A e discriminações AV mostraram diferenças em parâmetros β e θ (p < 0,05), porque as exatidões AP globais diminuíram, sugerindo que o estímulo AP eram geralmente mais difícil de discernir. Curiosamente, as performances A e AV foram semelhantes durante P e condições AP (Figura 3B e 3C), indicando uma predominância de A sobre o V em discriminações de AV.

Na condição de V, β provou que a transição do mais curto para mais rápido ocorreu na condição de AP. Este resultado sugere que os participantes estavam confiantes de suas decisões, como evidenciado pelos tempos de reação (Figura 4A). Em contraste, os tempos de reação de P e AP AV lembram as condições de A, também sugerindo uma predominância de A (Figura 4B e 4C). A interpretação geral destes resultados é que padrões V AP produziram uma compressão perceptual as V AP de intervalos de tempo.

Os resultados psicofísicos refletem diferenças no processamento através de modalidades sensoriais de informações. Quando perguntamos os sujeitos para discriminar entre a duração dos testes padrões do AP, encontramos que a modalidade altera a percepção do tempo diferencialmente. O sistema V comprime a estimativa de tempo, Considerando que A e AV exatidões apenas ligeiramente foram afetadas por estruturas de AP. No total, esses resultados mostram exemplos diferentes de interpretar os resultados de uma tarefa psicofísica através de seus parâmetros psicométricos.

Figure 1
Figura 1: uma interface de usuário gráfica (GUI) para criar estímulos de tarefa do auxílio. O GUI permite a criação de um visual ou um estímulo auditivo introduzindo parâmetros e nomeando o estímulo. Uma representação gráfica dos intervalos interpulse resultantes (IPI) e um enredo do estímulo auditivo são mostradas na janela da direita. Uma descrição detalhada de como implementar este GUI é descrita no texto. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 2
Figura 2: estrutura e set-up de tarefas. (A), este painel mostra uma representação gráfica dos intervalos de diferentes durações de aperiódica trens de pulsos representada por quadrados cinzento. Os intervalos e seus índices de periodicidade obtidos por em cima da fórmula são mostradas em linhas diferentes e em função de suas durações. PI = índice de periodicidade; P = periódica; AP = aperiódica. (B), este painel mostra a sequência de eventos durante os ensaios unimodal. Cada um dos ensaios começados quando um participante lançou a barra de espaço (SBD). Após um estímulo de referência, seguido por um interstimulus 1-s, um estímulo de comparação foi entregue, o participante lançou a barra de espaço (SBR) e, a fim de relatório se a comparação foi mais longo ou mais curto do que a referência, pressionada o ascendente ou o descendente chave de seta, respectivamente (escolha). A referência e praças cinza do comparação representam pulsos de reais pulsos visuais, acústicos e áudio-visuais, representados por ícones acima. (C), este painel mostra a representação da montagem experimental. O material inclui um computador, um conjunto de fones de ouvido anti-ruído, um monitor e um teclado. Figura 1A e 1B são adaptados de Duarte e Lemus13, sob a orientação com as declarações de Copyright de fronteiras em neurociência integrativa. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3: funções psicométricas obtidos pelo modelo de regressão tangente hiperbólica. (A), este painel mostra as probabilidades globais de declarar as comparações mais do que a referência como uma função de comparação intervalos de tempo do visuais periódicas (linhas sólidas) e experiências visuais aperiódica (linhas pontilhadas). (B), este painel mostra as mesmas informações como painel A, mas depois das condições acústicas. (C), este painel mostra as mesmas informações como painel A, mas depois de condições audiovisuais. Os painéis mostram a distribuição dos parâmetros tanh conforme definido no baixo-relevo no painel A. As barras de erro em painéis A - C denotam o erro padrão da média e os intervalos de confiança nos painéis da direito. Os asteriscos expressam diferenças intramodal. P = periódica; AP = aperiódica; V = visual; A = acústico; AV = audiovisual. Esta figura é modificada de Duarte e Lemus13, em orientação, com as declarações de Copyright de fronteiras em neurociência integrativa. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 4
Figura 4: reação vezes. (A), este painel mostra os tempos de reação médios para experiências visuais. (B) este painel mostra os tempos de reação médios para experiências de acústicas. (C), este painel mostra os tempos de reação médios para experiências audiovisuais. Linhas sólidas = intervalos periódicos. Tracejado linhas = intervalos aperiódica. As barras de erro indicam o erro padrão da média. Esta figura é modificada de Duarte e Lemus13, em orientação, com as declarações de Copyright de fronteiras em neurociência integrativa. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

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Discussion

Em psicofísica, a seleção de uma tarefa depende de interesses particulares em fenômenos perceptuais5,6. Por exemplo, este protocolo consistia de recriar um paradigma anteriormente relatado na percepção de estímulos visuais, auditivos e audiovisuais de pulsos aperiodically matriz, que implementou o método de 2IFC13-intervalo de tempo. Aqui, como na maioria das tarefas de psicofísica, software e hardware adequado são essenciais para criar, reproduzir e gravar elementos da tarefa com precisão, especialmente quando explorar fenômenos que ocorrem no intervalo de milissegundos25,26 ,,27. Uma vantagem do método atual é a capacidade de produzir diversos estímulos através de uma GUI, uma vez que permite explorar suas métricas e desempenho. A este respeito, vale a pena tendo a importância das variáveis parametrizando independentemente da complexidade dos estímulos, como no presente protocolo, que implementou um método simples mas romance para quantificar aperiodicity13 (Figura 2A). Propusemos também armazenar os estímulos em áudio e vídeo formatos como WAV e AVI porque que apresenta a possibilidade de implementar grandes clipes de vídeo em experimentos. No entanto, esses formatos requerem administração de hardware e software de processamento de forma eficiente; por exemplo, por prebuffering estímulos em variáveis do ambiente do programa de condução. Não obstante, alguns programas como PsychToolbox ou PsychoPy são úteis para, em alternativa, criando estímulos on-line.

Embora nós não incluem os resultados de experiências piloto, é aconselhável realizá-las a fim de verificar o correto funcionamento do equipamento e encontrar o intervalo satisfatório e dimensionamento das variáveis independentes18,34. Neste sentido, implementar métodos psicofísicos adaptáveis é recomendado6,17. Além disso, experimentos piloto determinam a piscina adequada dos participantes e o número de repetições de julgamento, assim produzindo resultados robustos e análises estatísticas14.

No que diz respeito aos participantes, é sempre importante para claramente os instruir sobre o que eles devem participar e como eles devem executar. Caso contrário, adotar estratégias alternativas pode induzir em erro os resultados21,35. Por exemplo, nesta tarefa, pedimos aos participantes para discriminar a duração dos estímulos; no entanto, comportamentos típicos incluem discriminar, velocidade, aceleração,29, o número de eventos11, ou relatando semelhanças. Em outras palavras, enquanto é possível observar desempenhos semelhantes entre os participantes, os resultados ainda podem ser falho, incluindo cerebrais diferentes processos16. Portanto, juntamente com adequadamente, instruindo os participantes, é obrigatório para perguntar-lhes sobre sua estratégia adotada para resolver a tarefa.

Um problema inerente da psicofísica vem com a natureza das modalidades sensoriais, desde que eles impõem limites sobre metodologias12,29,30,32. Por exemplo, dado que visual quadros entregados acima 15 Hz são susceptíveis de criar cintilação fusão28, estudando a percepção visual de pulsos requer modulações lentas para evitar resultados indesejados. Além disso, as comparações entre modalidades sensoriais agravar o problema. A este respeito, um fenômeno interessante observado no experimento de auxílio foi que estímulos visuais aperiódica criou uma compressão perceptiva de estimativas temporais, mas o periódico, aqueles que não. Lá, a função tanh cabido aos dados otimamente porque planalto aperiódica visual observado não foi uma probabilidade máxima de 1, tal como outros modelos de logísticos preveem (Figura 3A). No entanto, independentemente de escolher o melhor modelo logístico, pode-se argumentar que o visual aperiódica não alcançou um máximo de probabilidade porque a gama de estímulos foi insuficiente. Portanto, aumentando a duração dos intervalos ou diminuindo o número de pulsos provavelmente produziria um resultado diferente de17. No entanto, há uma questão muito mais profunda que na verdade se relaciona com um dilema em psicofísica. Primeiro, o experimento ajuda teve como objetivo testar a percepção de intervalo na faixa de centenas de milissegundos, que é responsável por um caso particular de processamento temporal26,27. Portanto, aumentando a duração do intervalo resultaria em um cérebro diferente mecanismo16de teste. Em segundo lugar, o controle periódico visual provou a operar dentro de um intervalo adequado; daí, espalhar visuais intervalos não se justificava. Finalmente, ajuste um dos intervalos do estado sozinhos desabilita comparações entre grupos ou, importante aqui, entre as modalidades sensoriais30. Novamente, a adaptação auditivos e audiovisuais intervalos não eram justificados (Figura 3B e 3C). Assim, o dilema é que com o objetivo de obter perfeitas distribuições psicofísicas pode misturar processos neuronais, Considerando que não fazê-lo pode produzir resultados suboptimal.

Em conclusão, psicofísica consiste em estudar o resultado comportamental de mecanismos neuronais de processamento sensorial. Uma meta tão desafiante exige a seleção ideal e a implementação de estímulos, a tarefa, o método, a análise e a medição de6. Quando dominar psicofísica, fornece insights valiosos sobre percepção. Além disso, é essencial em modelos que exigem animais bem treinados para estudar, por exemplo, a correlação neurofisiológica do comportamento10,30,36,37.

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Disclosures

Os autores não têm nada para divulgar.

Acknowledgments

Este trabalho foi apoiado pelo Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), CB-256767. Os autores Obrigado Isaac Morán para sua assistência técnica e Ana Escalante da unidade do computador do Instituto de Fisiología Celular (IFC), pela sua valiosa assistência.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Lapt top Dell Precision Dell M6800 CTO Procesador Intel Core i7-4710MQ, 2.5GHz RAM 16 GB, 64-bit OS; 17.3" screen 1920 x 1080; 60 Hz refreshing rate
Noise-blocking headphones Bose QC25 Headphones QuietComfort 25, noise-blocking
Decibel meter Extech Instruments SL 130G Sound Level meter (dB), range 30 to 130 dB, this meter meets ANSI and IEC Type 2 sound level meter standards
Name Company Catalog Number Comments
Software
Labview National Instruments Labview 2014 Labview SP1 130, 64-bits, version 14
Matlab Mathworks Inc Matlab 2016a The Mathworks Inc., Natick, MA, USA
GUI To create Visual and Acoustic stimuli. Created by Fabiola Duarte Mathworks Inc Matlab 2016a The Mathworks Inc., Natick, MA, USA

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References

  1. Fechner, G. T. Elements of Psychophysical Theory. Elements of Psychophysics. , (1860).
  2. Dehaene, S. The neural basis of the Weber-Fechner law: A logarithmic mental number line. Trends in Cognitive Sciences. 7 (4), 145-147 (2003).
  3. Romo, R., et al. From sensation to action. Behavioural Brain Research. 135 (1-2), 105-118 (2002).
  4. Johnson, K. O., Hsiao, S. S., Yoshioka, T. Neural coding and the basic law of psychophysics. Neuroscientist. 8 (2), 111-121 (2002).
  5. Gescheider, G. A. Psychophysics: The Fundamentals. , Available from: https://books.google.com/books?id=fLYWFcuamPwC&printsec=frontcover#v=onepage&q&f=false (1997).
  6. Kingdom, F. A. A., Prins, N. Psychophysics: A Pratical Introduction. , Academic Press. London, San Diego, Waltham, Oxford. (2016).
  7. García-Pérez, M. A. Does time ever fly or slow down? The difficult interpretation of psychophysical data on time perception. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 415 (2014).
  8. Romo, R., Brody, C. D., Hernández, A., Lemus, L. Neuronal correlates of parametric working memory in the prefrontal cortex. Nature. 399 (6735), 470-473 (1999).
  9. Britten, K. H., Shadlen, M. N., Newsome, W. T., Movshon, J. A. The analysis of visual motion: a comparison of neuronal and psychophysical performance. The Journal of Neuroscience. 12 (12), 4745-4765 (1992).
  10. Lemus, L., et al. Neural correlates of a postponed decision report. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 104 (43), 17174-17179 (2007).
  11. Getty, D. J. Counting processes in human timing. Perception & Psychophysics. 20 (3), 191-197 (1976).
  12. Grondin, S., McAuley, J. D. Duration discrimination in crossmodal sequences. Perception. 38 (10), 1542-1559 (2009).
  13. Duarte, F., Lemus, L. The Time Is Up: Compression of Visual Time Interval Estimations of Bimodal Aperiodic Patterns. Frontiers in Integrative Neuroscience. 11, 17 (2017).
  14. Bausenhart, K. M., Dyjas, O., Vorberg, D., Ulrich, R. Estimating discrimination performance in two-alternative forced choice tasks: Routines for MATLAB and R. Behavior Research Methods. 44 (4), 1157-1174 (2012).
  15. LaMotte, R. H., Mountcastle, V. B. Capacities of humans and monkeys to discriminate vibratory stimuli of different frequency and amplitude: a correlation between neural events and psychological measurements. Journal of Neurophysiology. 38 (3), 539-559 (1975).
  16. Grondin, S. Violation of the scalar property for time perception between 1 and 2 seconds: Evidence from interval discrimination, reproduction, and categorization. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 38 (4), 880-890 (2012).
  17. García-Pérez, M. A. Adaptive psychophysical methods for nonmonotonic psychometric functions. Attention, Perception, and Psychophysics. 76 (2), 621-641 (2014).
  18. García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. Sampling plans for fitting the psychometric function. Spanish Journal of Psychology. 8 (2), 256-289 (2005).
  19. Ulrich, R., Miller, J. Threshold estimation in two-alternative forced-choice (2AFC) tasks: The Spearman-Kärber method. Perception and Psychophysics. 66 (3), 517-533 (2004).
  20. García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. Improving the estimation of psychometric functions in 2AFC discrimination tasks. Frontiers in Psychology. 2, 96 (2011).
  21. Ulrich, R., Vorberg, D. Estimating the difference limen in 2AFC tasks: Pitfalls and improved estimators. Attention, Perception, and Psychophysics. 71 (6), 1219-1227 (2009).
  22. Green, D. M., Swets, J. A. Signal detection theory and psychophysics. , Wiley. (1966).
  23. Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spatial Vision. 10 (4), 443-446 (1997).
  24. Peirce, J. W. PsychoPy-Psychophysics software in Python. Journal of Neuroscience Methods. 162 (1-2), 8-13 (2007).
  25. Ivry, R. B., Hazeltine, R. E. Perception and production of temporal intervals across a range of durations: Evidence for a common timing mechanism. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 21 (1), 3-18 (1995).
  26. Karmarkar, U. R., Buonomano, D. V. Timing in the Absence of Clocks: Encoding Time in Neural Network States. Neuron. 53 (3), 427-438 (2007).
  27. Merchant, H., Harrington, D. L., Meck, W. H. Neural Basis of the Perception and Estimation of Time. Annual Review of Neuroscience. 36 (1), 313-336 (2013).
  28. Levinson, J. Z. Flicker fusion phenomena. 160 (3823), Science. New York, NY. 21-28 (1968).
  29. Grahn, J. A., Henry, M. J., McAuley, J. D. FMRI investigation of cross-modal interactions in beat perception: Audition primes vision, but not vice versa. NeuroImage. 54 (2), 1231-1243 (2011).
  30. Lemus, L., Hernández, A., Luna, R., Zainos, A., Romo, R. Do sensory cortices process more than one sensory modality during perceptual judgments? Neuron. 67 (2), 335-348 (2010).
  31. Fabiola Duarte GUI Fabiola Duarte. , Available from: https://www.ifc.unam.mx (2018).
  32. Chandrasekaran, C., Trubanova, A., Stillittano, S., Caplier, A., Ghazanfar, A. A. The Natural Statistics of Audiovisual Speech. PLoS Computational Biology. 5 (7), e1000436 (2009).
  33. Linares, D., López-Moliner, J. quickpsy: An R Package to Fit Psychometric Functions for Multiple Groups. The R Journal. 8 (1), 122-131 (2016).
  34. García-Pérez, M. A., Núñez-Antón, V. Nonparametric tests for equality of psychometric functions. Behavior Research Methods. , (2017).
  35. García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. The indecision model of psychophysical performance in dual-presentation tasks: Parameter estimation and comparative analysis of response formats. Frontiers in Psychology. 8, 1142 (2017).
  36. Merchant, H., Harrington, D. L., Meck, W. H. Neural Basis of the Perception and Estimation of Time. Annual Review of Neuroscience. 36 (1), 313-336 (2013).
  37. Chandrasekaran, C., Lemus, L., Ghazanfar, A. A. Dynamic faces speed up the onset of auditory cortical spiking responses during vocal detection. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 110 (48), E4668-E4677 (2013).

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Comportamento edição 141 Intramodal percepção de intervalo dominância auditiva compressão visual tarefa de audiovisual aperiódica discriminação função psicométrica tangente hiperbólica
Tarefa de forçado-escolha uma intervalo de dois para comparações multisensorial
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Duarte, F., Figueroa, T., Lemus, L.… More

Duarte, F., Figueroa, T., Lemus, L. A Two-interval Forced-choice Task for Multisensory Comparisons. J. Vis. Exp. (141), e58408, doi:10.3791/58408 (2018).

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