Method Article

Patrones morfológicos potenciales evocados visuales corticales específicos del estímulo

DOI:

10.3791/59146

⸱

May 12th, 2019

 ,  ,  , 
1Department of Communication Sciences and Disorders, The University of Texas at Austin, 2Central Sensory Processes Laboratory, The University of Texas at Austin

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

En este artículo, presentamos un protocolo para investigar el visual cortical diferencial evocado patrones morfológicos potenciales a través de la estimulación de redes ventrales y dorsales utilizando EEG de alta densidad. Se describen los paradigmas de estímulo de movimiento y objeto visual, con y sin nervios temporal. También se describen los análisis morfológicos potenciales evocados visuales.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Este documento presenta una metodología para el registro y análisis de potenciales evocados visuales corticales (CVEP) en respuesta a diversos estímulos visuales utilizando electroencefalografía de alta densidad (EEG) de 128 canales. El objetivo específico de los estímulos y análisis descritos es examinar si es factible replicar los patrones morfológicos CVEP previamente notificados provocados por un estímulo de movimiento aparente, diseñado para estimular simultáneamente la central ventral y la dorsal redes visuales, utilizando estímulos de objetos y movimiento diseñados para estimular por separado las redes corticales visuales ventrales y dorsales.  Se presentan cuatro paradigmas visuales: 1. Objetos visuales aleatorios con presentación temporal coherente. 2. Objetos visuales aleatorios con presentación temporal inconsistente (o fluctuación).  3. Movimiento visual a través de un campo radial de movimiento de punto central coherente sin fluctuación.  4. Movimiento visual a través de un campo radial de movimiento de punto central coherente con fluctuación.  Estos cuatro paradigmas se presentan en un orden pseudoaleatorio para cada participante.  La fluctuación se introduce con el fin de ver cómo los posibles efectos anticipatorios pueden afectar a la morfología de la respuesta CVEP de inicio de objeto y movimiento.  Los análisis de datos de EEG se describen en detalle, incluidos los pasos de exportación e importación de datos a plataformas de procesamiento de señales, identificación y eliminación de canales defectuosos, rechazo de artefactos, promediación y categorización de la morfología media de CVEP tipo de patrón basado en rangos de latencia de picos de componentes. Los datos representativos muestran que el enfoque metodológico es realmente sensible a la hora de obtener patrones morfológicos CVEP de inicio diferencial y de inicio de movimiento y, por lo tanto, puede ser útil para abordar el objetivo de investigación más amplio. Dada la alta resolución temporal del EEG y la posible aplicación de EEG de alta densidad en los análisis de localización de fuentes, este protocolo es ideal para la investigación de patrones morfológicos CVEP distintos y los mecanismos neuronales subyacentes que generan respuestas diferenciales.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La electroencefalografía (EEG) es una herramienta que ofrece un enfoque económico y no invasivo para el estudio del procesamiento cortical, especialmente en comparación con los métodos de evaluación cortical como la resonancia magnética funcional (fMRI), la emisión de positrones tomografía (PET) e imágenes por tensor de difusión (DTI)1. EEG también proporciona una alta resolución temporal, que no es posible alcanzar cuandose utilizan medidas como fMRI, PET o DTI 2. La alta resolución temporal es fundamental cuando se examina la función temporal central para obtener una precisión de milisegundos de los mecanismos neurofisiológicos relacionados con el procesamiento de entradas o eventos específicos.  En el sistema visual central, los potenciales evocados visuales corticales (CVEP) son un enfoque popular en el estudio de los procesos neuronales con bloqueo de tiempo en la corteza cerebral.  Las respuestas CVEP se registran y promedian en una serie de ensayos de eventos, lo que resulta en componentes de pico (por ejemplo, P1, N1, P2) que surgen a intervalos de milisegundos específicos. El momento y la amplitud de estas respuestas neuronales pico pueden proporcionar información sobre la velocidad de procesamiento cortical y la maduración, así como los déficits en la función cortical3,4,5.

Los CVEP son específicos del tipo de entrada visual que se presenta al espectador. Utilizando ciertos estímulos en un paradigma CVEP, es posible observar la función de redes visuales distintas como la corriente ventral, implicadas en el procesamiento de la forma y el color, o la entrada parvocelular y magnocelular6,7, 8, y la corriente dorsal, que procesa en gran medida el movimiento o la entrada magnocelular9,10. Los CVEP generados por estas redes han sido útiles no sólo para comprender mejor los mecanismos neurofisiológicos típicos subyacentes al comportamiento, sino también en el tratamiento específico de comportamientos atípicos en poblaciones clínicas. Por ejemplo, se han notificado componentes del CVEP retardado en redes dorsales y ventrales en niños con dislexia, lo que sugiere que la función visual en ambas redes debe ser objetivo al diseñar un plan de intervención11.  Por lo tanto, los CVEP registrados a través de EEG ofrecen una poderosa herramienta clínica a través de la cual evaluar los procesos visuales típicos y atípicos.

En un estudio reciente, se utilizó EEG de alta densidad para medir los CVEP aparentes de inicio de movimiento en niños en desarrollo típico, con el objetivo de examinar las respuestas variables del CVEP y los generadores corticales visuales relacionados en todo el desarrollo. Los participantes vieron pasivamente estímulos de movimiento aparente12,13,14,15, que consistían tanto en el cambio de forma como en el movimiento, diseñados para estimular simultáneamente los flujos dorsales y ventrales. Se encontró que aproximadamente la mitad de los niños respondieron con una forma de onda CVEP, o morfología, que consiste en tres picos (P1-N1-P2, patrón A).  Esta morfología es una respuesta clásica del CVEP observada a lo largo de la literatura. Por el contrario, la otra mitad de los niños presentaba un patrón morfológico compuesto por cinco picos (P1-N1a-P2a-N1b-P2b, patrón B). Hasta nuestro conocimiento, la robusta ocurrencia y comparación de estos patrones morfológicos no se han discutido previamente en la literatura del CVEP en poblaciones infantiles o adultas, aunque la morfología variable se ha observado tanto en movimiento aparente como en CVEPs de inicio de movimiento14,16. Además, estas diferencias morfológicas no habrían sido evidentes en la investigación utilizando otros métodos de evaluación funcional cortical, como la fMRI o el PET, debido a la baja resolución temporal de estas medidas.

Para determinar los generadores corticales de cada pico en los patrones A y B del CVEP, se realizaron análisis de localización de fuentes, que es un enfoque estadístico utilizado para estimar las regiones corticales más probables involucradas en la respuesta12,13 del CVEP . Para cada pico, independientemente del patrón morfológico, se identificaron cortices visuales primarios y de orden superior como fuentes de la señal CVEP.  Por lo tanto, parece que la principal diferencia subyacente a la morfología CVEP provocada por el movimiento aparente es que aquellos con patrón B activan regiones corticales visuales veces adicionales durante el procesamiento. Debido a que estos tipos de patrones no se han identificado previamente en la literatura, el propósito del procesamiento visual adicional en aquellos con el patrón B del CVEP sigue sin estar claro.  Por lo tanto, el siguiente objetivo en esta línea de investigación es comprender mejor la causa de la morfología diferencial del CVEP y si tales patrones pueden relacionarse con el comportamiento visual tanto en poblaciones típicas como clínicas.

El primer paso para entender por qué algunos individuos podrían demostrar una morfología CVEP frente a otra es determinar si estas respuestas son intrínsecas o extrínsicas en la naturaleza.  En otras palabras, si un individuo demuestra un patrón en respuesta a un estímulo visual, ¿responderá con un patrón similar a todos los estímulos?  ¿O esta respuesta depende del estímulo, específica de la red visual o de las redes activadas?

Para responder a esta pregunta, se diseñaron dos paradigmas visuales pasivos, destinados a activar por separado redes visuales específicas. El estímulo presentado en el estudio inicial fue diseñado para estimular las corrientes dorsales y ventrales simultáneamente; por lo tanto, se desconocía si una o ambas redes estaban involucradas en la generación de morfología de forma de onda específica. En el enfoque metodológico actual, el paradigma diseñado para estimular la corriente ventral se compone de objetos altamente identificables en formas básicas de cuadrados y círculos, provocando CVEPs de inicio de objetos. El paradigma diseñado para estimular la corriente dorsal consiste en movimiento visual a través de un campo radial de puntos de movimiento de puntos centrales coherentes a una velocidad fija hacia un punto de fijación, provocando CVEPs de inicio de movimiento.

Una segunda pregunta que surgió como resultado del estudio inicial fue si la morfología diferencial de la EEP podría deberse a la anticipación de los participantes de los próximos estímulos13. Por ejemplo, la investigación ha demostrado que la actividad oscilatoria cortical de arriba hacia abajo que ocurre antes de un estímulo objetivo puede predecir posteriormente EL CVEP y las respuestas conductuales en algún grado17,18,19. El paradigma de movimiento aparente en el primer estudio empleó fotogramas no aleatorios de una estrella radial y círculo con intervalos de interestímulo consistentes (ISI) de 600 ms. Este diseño puede haber alentado la expectativa y predicción del próximo estímulo, con actividad oscilatoria resultante que afecta a la morfología CVEP posterior12,13,19.

Para abordar este problema, los paradigmas de objeto visual y movimiento en el protocolo actual están diseñados con ISI consistentes del mismo valor temporal e ISI aleatorizados con diferentes valores temporales (es decir, fluctuación).  Con este enfoque, puede ser posible determinar cómo la variación temporal puede afectar a la morfología de la EVE dentro de redes visuales distintas. En conjunto, el objetivo del protocolo descrito es determinar si el objeto visual y los estímulos de movimiento serían sensibles a las variaciones en la morfología del CVEP y si la variación temporal de la presentación de estímulos afectaría a las características de la respuesta CVEP, incluyendo latencia máxima, amplitud y morfología. A los efectos del documento actual, el objetivo es determinar la viabilidad del enfoque metodológico. Se presume que tanto los objetos visuales como el movimiento pueden provocar morfología variable (es decir, se observarán los patrones A y B en todos los sujetos en respuesta a ambos estímulos) y que la variación temporal afectaría a los componentes cvEP de inicio de objeto y de inicio de movimiento.

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Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Todos los métodos descritos aquí han sido aprobados por la Junta de Revisión Institucional (IRB) para Investigación Humana en la Universidad de Texas en Austin.

1. Características de los estímulos

  1. Cree estímulos de objetos utilizando imágenes de código abierto disponibles a través del Banco de Estímulos Estandarizados (BOSS). Esta base de datos consta de imágenes estandarizadas utilizadas a lo largo de experimentos cognitivos visuales.  Descargue cuatro imágenes (por ejemplo, ball02, book01a, brick, button03) con una alta tasa de identificación (por encima del 75%)20,21.
  2. Cree estímulos de movimiento utilizando una versión modificada del script DotDemo, que está disponible a través del conjunto de funciones de código abierto Psychtoolbox-3 operado a través de MATLAB, así como la función de película disponible en MATLAB (consulte el archivo complementario).
    1. Configure los parámetros del campo de puntos según el tamaño de la pantalla de presentación y la distancia de visualización.
    2. Introduzca 3600 para el número de fotogramas de película.
    3. Introduzca 80 (en cm) para la anchura del monitor.
    4. Introduzca la velocidad del punto a 5o/s.
    5. Introduzca una fracción de vida útil limitada por puntos de 0,05.
    6. Introduzca 200 para el número de puntos.
    7. Introduzca el radio mínimo del anillo de campo como 1o y el máximo como 15o.
    8. Introduzca 0,2o para la anchura de cada punto.
    9. Introduzca 0,35o para el radio del punto de fijación.
    10. Especifique que los puntos blancos se utilizan en un fondo negro.
    11. Exporte la película en formato .avi.

2. Diseño de paradigmas visuales

  1. Cree paradigmas a través de un software de presentación de estímulos. Genere cruces de fijación con Courier New size 18 font, negrita y centrada en la pantalla de presentación.
  2. Diseñe el paradigma del objeto visual sin fluctuación temporal (es decir, valores ISI consistentes) creando una cruz de fijación negra sobre un fondo blanco presentado para 500 ms, seguido de uno de los cuatro objetos presentados en orden aleatorio: bola, libro, ladrillo o botón.
    1. Presente cada objeto durante 600 ms (Figura1A).  Mostrar todos los objetos 75 veces, para un total de 300 ensayos y una duración de paradigma de 5,5 min.
  3. Diseñar el paradigma de objeto visual con fluctuación temporal para consistir en la misma cruz de fijación negra sobre un fondo blanco, que se muestra durante un período de 500 o 1.000 ms y seguido de uno de los cuatro objetos, con una duración de 600 o 1000 ms (Figura1B).
    1. Crear cuatro ensayos utilizando el software de presentación de estímulo: una cruz de fijación con una duración de 500 ms, seguido de un objeto para 600 ms; una cruz de fijación con una duración de 500 ms, seguida de un objeto para 1.000 ms; una cruz de fijación con una duración de 1.000 ms, seguida de un objeto para 600 ms; y una cruz de fijación con una duración de 1.000 ms seguida de un objeto para 1.000 ms.
      1. Aleatoriza rinde a estos ensayos. Presente cada ensayo 19 veces, culminando en 304 ensayos y resultando en un tiempo de visualización de aproximadamente 7,85 minutos.
  4. Cree el paradigma de movimiento visual sin fluctuación temporal generando una cruz de fijación blanca centrada en un fondo negro, que dura 500 ms, seguida de la película de movimiento visual, que se trunca para presentar durante aproximadamente 1.000 ms (Figura2A).
    1. Repita esta secuencia un total de 300 veces, para una duración de visualización de aproximadamente 7,5 min.
  5. Cree el paradigma de movimiento visual con fluctuación temporal utilizando la misma cruz de fijación, que dura intervalos de 500, 750 o 1.000 ms.
    1. Después de cada cruz de fijación, presente la película de movimiento visual con una duración de aproximadamente 600 o 1.000 ms (Figura2B).
    2. Crear seis pruebas: Una cruz de fijación con una duración de 500 ms, seguida de una película durante 600 ms, una cruz de fijación con una duración de 750 ms, seguida de una película para 600 ms, una cruz de fijación con una duración de 1.000 ms, seguida de una película para 600 ms , una cruz de fijación con una duración de 500 ms seguida de una película para 1000 ms, una cruz de fijación con una duración de 750 ms seguida de una película de 1.000 ms y una cruz de fijación con una duración de 1.000 ms seguida de una película para 1.000 ms.
      1. Aleatoriza revolucionan estos ensayos, con cada uno mostrado 50 veces.  Presentar un total de 300 ensayos, para un período de visualización de aproximadamente 7,75 min.

3. Consentimiento del participante, historial de casos y examen de la visión

  1. Salude al participante a su llegada. Obtener el consentimiento informado presentando al participante un consentimiento para participar en el formulario de investigación. Explique el formulario de consentimiento al participante y responda a cualquier pregunta que surja.
  2. Pida al participante que llene un formulario de historial de casos que incluya información sobre el idioma nativo, la franqueza, el estado de la audición, el estado de la visión y otros diagnósticos que el participante pueda tener (por ejemplo, psicológicos y neurológicos). Excluya a los participantes que reporten pérdida de audición y/o diagnósticos neurológicos, como lesiones cerebrales traumáticas.  Incluya a todos los demás participantes.
  3. Acompaña al participante fuera del laboratorio para completar un examen de la vista usando una tabla de Snellen para determinar la agudeza visual. Pida al participante que se ponga de pie a 20 pies de distancia de la tabla y comience cubriendo su ojo izquierdo para determinar la agudeza visual del ojo derecho, y luego cambie los ojos para determinar la agudeza visual del ojo izquierdo. Calcule la agudeza visual en función de la línea de texto más pequeña que el participante pueda repetir al menos una más de la mitad del número total de letras.
    NOTA: Por ejemplo, si el participante repite 5 de las 8 letras de la línea 20/20, la agudeza visual se calcula como 20/20 en ese ojo.
  4. Acompaña al participante a la sala de grabación del EEG. Pida al participante que se sente en la silla designada en el centro de una cabina insonorizada con blindaje magnético de doble pared.

4. Preparación del EEG

  1. Mida la circunferencia de la cabeza del participante en centímetros y seleccione el tamaño de red EEG adecuado. Mida y marque el punto medio del cuero cabelludo (a medio camino entre nasion/inion y mastoides derecho e izquierdo) para la colocación del electrodo de referencia.
  2. Preparar una solución de agua tibia (1 L) mezclada con champú para bebés (5 ml) y cloruro de potasio (11 g/10 cc), lo que aumenta la conductancia eléctrica entre los electrodos y el cuero cabelludo, lo que conduce a impedancias de menor voltaje y una mayor relación señal-ruido.
  3. Coloque la red EEG en la solución. Deje que la red se empape en la solución durante 5 minutos antes de colocarla en el cuero cabelludo del participante.
  4. Encienda el ordenador de presentación de estímulos y el ordenador de adquisición de EEG.
  5. Coloque una toalla u otro material absorbente alrededor del cuello del participante para evitar que la solución gotee sobre su ropa.
  6. Conecte la red EEG al amplificador. Indique al participante que cierre los ojos al ponerse la red del EEG para evitar que la solución gotee en sus ojos.
  7. Agarre firmemente la red EEG con ambas manos y extiéndala en su lugar sobre la cabeza del participante. Asegúrese de que la red se coloca simétricamente en la cabeza del cuero cabelludo, con el electrodo de referencia en el punto de la línea media del cuero cabelludo que se midió. Apriete las líneas de la barbilla y la red ocular para asegurar una conexión segura entre el cuero cabelludo y los electrodos. Pregunte al participante si está cómodo y si hay que ajustar algo.
  8. Compruebe los valores de impedancia de electrodo adecuados, con un objetivo medio de 10 ko.
  9. Para reducir los valores de impedancia después de la colocación de la red de electrodos, utilice una pipeta de 1 ml para aplicar la solución de cloruro de potasio en el cuero cabelludo/electrodos que tienen una alta impedancia. Continúe con este proceso hasta que se logren valores de impedancia adecuados en los electrodos.

5. Grabación de EEG

  1. Indique al participante que se centre en los estímulos visuales que aparecerán en el monitor. La distancia de visualización es de aproximadamente 65 pulgadas.
  2. Utilice un generador de números pseudoaleatorio para determinar el orden de presentación de los cuatro paradigmas visuales.
  3. Comience las tareas visuales y la grabación de EEG.
  4. Supervise la grabación del EEG según sea necesario. Si el EEG en curso muestra una alta actividad miogénica o de 60 Hz, detenga el experimento para volver a comprobar la conectividad del electrode-cuero cabelludo.
  5. Repita los pasos 5.3 y 5.4 para el paradigma del objeto visual, el objeto visual con el paradigma de fluctuación temporal, el paradigma de movimiento visual y el movimiento visual con paradigma de fluctuación temporal.
  6. Al final del experimento, instruya al participante a cerrar los ojos para evitar que la solución entre en sus ojos al extraer la red. Comience aflojando las líneas de la barbilla y la red ocular, luego retire la red tirando suavemente de la correa de la barbilla hacia arriba y sobre la cabeza del participante, asegurándose de tirar lentamente para asegurarse de que la red no se enredará en el cabello del participante.
  7. Desconecte la red EEG del amplificador. Comience el proceso de desinfección colocando la tapa del EEG dentro y fuera de un cubo lleno de agua y enhebándose debajo de un grifo. A continuación, cree la solución desinfectante añadiendo aproximadamente 2 l de agua al cubo desinfectante y mezclando 15 ml de desinfectante con el agua.
  8. Sumerja el extremo del sensor de la red en el desinfectante. Ajuste un temporizador para 10 min; durante los primeros 2 minutos, sumerja continuamente la red hacia arriba y hacia abajo. Deje la red empapándose durante el resto de los 10 minutos.
  9. Retire la red EEG de la solución desinfectante. Coloque la red EEG dentro y fuera del cubo de electrodos lleno de agua y bajo agua corriente para enjuagar. Repita cuatro veces.  Deje que la red se seque al aire.

6. Análisis de EEG

  1. Exporte archivos EEG para análisis en MATLAB a través de la caja de herramientas EEGLAB utilizando un filtro de paso alto de 1 Hz, segmentación alrededor de cada ensayo (o evento) de pre-estímulo de 100 ms y períodos post-estímulo de 500 ms.
  2. Importe datos utilizando la caja de herramientas EEGLAB.
    1. Elija la opción Archivo en el menú desplegable y haga clic en Importar datos.  Seleccione utilizando EEGLAB Funciones y plugins en el menú.  A continuación, haga clic en el formato de archivo de exportación adecuado.
  3. Vuelva a asignar ubicaciones de canal en función del tipo de montaje de electrodos utilizado seleccionando Editar en el menú desplegable y seleccionando Ubicacionesde canal .  Haga clic en Buscar locs y seleccione las elipses para localizar la ruta del archivo de montaje del electrodo de interés.
  4. Asigne tiempos previos y posteriores al estímulo a las horas de inicio y finalización de la época. Escriba un valor de -0.1 s en el cuadro Hora de inicio.
  5. Datos de referencia correctos según el intervalo de pre-estímulo.
  6. Identifique y elimine los canales defectuosos utilizando la probabilidad en un umbral de puntuación Z de 2,5.
    1. Verifique la identificación y eliminación exitosas de canales defectuosos trazando todos los electrodos. Elimine manualmente los canales con amplitudes de tensión medias fuera del rango de +/- 30 V.
  7. Realice el rechazo de artefactos introduciendo valores de -100 v y +100 v.
    NOTA:     Este método es eficaz en la eliminación de la actividad ocular registrada en electrodos oculares (126, 127). Sin embargo, puede ser necesario retirar manualmente los ensayos con artefactos que se producen a una amplitud de voltaje pequeño (es decir, dentro del rango de +/- 100 V) para ciertos participantes.
    1. Tome nota de los canales que eran malos para segmentos enteros (es decir, con voltajes fuera del rango de +/-100 V) y resaltados en rojo. Elimine manualmente estos canales defectuosos si constituyen el 60% o más de los ensayos rechazados. Repita este paso tantas veces como sea necesario.
    2. Siga los pasos de eliminación de artefactos como se describió anteriormente. Asegúrese de que se aceptan un mínimo de 100 barridos. Elimine los ensayos marcados para el rechazo.
  8. Trazar el canal 75 (equivalente a Oz), o los canales de interés, para categorizar patrones morfológicos. Antes de trazar este canal, asegúrese de realizar la corrección de línea base de preestímulo.
  9. Elija el patrón A si la morfología del CVEP se caracteriza por un gran pico positivo de aproximadamente 100-115 ms (P1), seguido de un pico negativo de aproximadamente 140-180 ms (N1) y un pico positivo de aproximadamente 165-240 ms (P2).
  10. Elija el patrón B si la morfología del CVEP se caracteriza por un gran pico positivo de aproximadamente 100-115 ms (P1), seguido de un pico negativo a aproximadamente 140-180 ms (N1a), un pico positivo de aproximadamente 180-240 ms (P2a), luego un pico negativo 230-280 ms (N1b) y pico positivo en aproximadamente 260-350 ms (P2b).
  11. Anexe conjuntos de datos individuales según el patrón morfológico observado visualmente para crear un promedio de grupo. Asigne un nombre y guarde el archivo de conjunto de datos recién combinado.
  12. Ver archivos anexados como un promedio trazando los canales de interés.

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Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La Figura 3 y la Figura 4 muestran los resultados representativos del CVEP de inicio de objetos y de aparición de movimiento de cinco participantes, de entre 19 y 24 años, que vieron pasivamente cada paradigma visual. Este diseño permitió la observación de las respuestas CVEP provocadas por objetos visuales (con y sin nerviosismo) y movimiento visual (con y sin fluctuación) tanto dentro como entre sujetos de acuerdo con cada condición.  Los CVEP participantes se...

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Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

El objetivo de este informe metodológico era evaluar la viabilidad en el registro de la morfología diferencial del CVEP mediante el uso de objetos visuales y estímulos de movimiento diseñados específicamente para estimular por separado los flujos ventrales y dorsales en las tareas de visualización pasiva6 ,7,8, ambos con y sin variación de ISI (jitter)19. Las condiciones no fueron diseñadas para comparar...

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Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Los autores no tienen nada que revelar.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Esta investigación fue apoyada por la Universidad de Texas en Austin Moody College of Communication Grant Preparation Award y la Universidad de Texas en Austin Office del Vicepresidente de Investigación Especial Grant.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
E-Prime 2.0Psychology Software Tools, IncUtilizado en la adquisición de datos
Amperios netos 400Electrical Geodesics, IncUtilizado en la adquisición de datos
Adquisición de estaciones netas V5.2.0.2Electrical Geodesics, IncUtilizado en la adquisición de datos
iMac (27 pulgadas)AppleUtilizado en la adquisición de datos
Computadora Optiplex 7020Computadora DellStimulus
HydroCel GSN EEG netElectrical Geodesics, IncUtilizada en la adquisición de datos
Pipeta de 1 mLElectrical Geodesics, IncUtilizada para reducir las impedancias
Johnson's Baby ShampooJohnson & JohnsonUtilizado en solución de impedancia
Cloruro de potasio (seco)Geodesics eléctrico, IncUtilizado en solución de impedancia
Control III Desinfectante Control germicidaIIIUtilizado en solución desinfectante
32 pulgadas VizioUtilizado para presentar estímulos
Matlab (R2016b)MathWorksUtilizado en el análisis de datos
EEGlab v14.1.2Centro Swartz de Neurociencia Computacional, Universidad de California, San Diegohttps://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.phpUtilizado en el análisis de datos
Base de datos BOSSBanco de Estímulos Estandarizados https://sites.google.com/site/bosstimuli/Se utiliza en la generación de estímulos visuales de objetos 
Psychtoolbox-3Psychophysics Toolbox Versión 3 (PTB-3)http://psychtoolbox.org/Utilizado en la generación de estímulos visuales de movimiento
. Monitor LCD de

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