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方法論記事

アスペルガー症候群における感情的な顔を意識と非意識的な表現

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DOI：

10.3791/53962

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2016年7月31日

 ,  ,  ,  ,  , 
1Institute of Statistical Science, Academia Sinica, 2Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences, 3Department of Psychology, Fo Guang University, 4Department of Electrical Engineering, Fu Jen Catholic University, 5State Research Institute of Physiology and Basic Medicine, 6Novosibirsk State University, 7Imaging Research Center, Taipei Medical University

この記事について

サマリー

EEG実験プロトコルは、アスペルガー症候群の患者で感情的な顔を意識と非意識的な表現の間の相互作用を明確にするために設計されています。技術はアスペルガー症候群の患者は、感情的な面の非意識的な表現で障害を持っていますが、健常対照との意識の表現で同等の性能を有することを示唆しています。

要約

いくつかのニューロイメージング研究は、感情的な顔で低空間周波数コンテンツは、主に、特に恐ろしい顔1-3と扁桃体、視床枕、および上丘を活性化することを示唆しています。これらの領域は、感情の非意識的知覚における辺縁系構造を構成し、直接または間接的に2皮質の活性を調節します。これとは対照的に、感情を意識表現は顔3,4で詳細に自主的な注意を向けるための前帯状、前頭前皮質、および体性感覚野においてより顕著です。アスペルガー症候群（AS）5,6は、通常の語学力と知的能力に干渉することなく、感覚感情やコミュニケーション能力に影響を与える非定型精神障害を表します。いくつかの研究は、顔の感情認識のための重要な神経回路内の機能欠損が部分的に社会的な通信障害を説明することができることを見出しましたAS 7-9を有する患者。 AS内の感情的な顔を意識と非意識的な表現の間の相互作用を明らかにするために、EEG実験プロトコルは、写真や線画の顔のいずれかの情動の評価に関わる二つのタスクで設計されています。パイロット研究は、ASとIQ /性別が一致する健常対照との反応時間およびテスト済みの患者間の顔の感情に割り当てられたスコアの差を最小限に顔刺激を選択するために導入されています。予備試験の患者からの情報は、情動の評価に使用されるスコアリングシステムを開発するために使用しました。顔の感情と異なる空間周波数内容と視覚刺激の研究は、参加者の人口統計学的特性に応じて矛盾の発見に到達し、タスクが2を要求します 。実験プロトコルは、因子を制御することにより、健康な対照と比較した場合、感情的な顔を処理する際にASの患者に障害を明確にすることを意図していますこのようなタスクの難易度、IQや性別などの顔の感情の認識とは無関係のです。

概要

顔の感情認識は、社会的コミュニケーションに従事し、最も重要な脳のプロセスの一つです。精神障害の様々な顔の感情4-6の明示的な検出で問題に関連しています。顔写真は、高空間周波数（HSF）または低空間周波数（LSF）コンテンツのいずれかのためにフィルタリングすることができる空間情報のスペクトルが含まれています。 LSFは、このようなLSFの内容7との総合的な顔として粗い以下、明確に定義された部品に関連している間HSFは、そのような顔のエッジなどの画像の非常に詳細な部分に関連しています。任意の顔認識タスクが同時に意識的・非意識的なプロセス8-12を誘導し、非意識的なプロセスの参加は150から250ミリ秒後の発症間隔、あるいはそれ以前の13で発生します。健常対照では、非意識的なプロセスは、意識的なプロセス14,15よりも一般的に高速です。いくつかの神経画像研究は示唆しています顔の刺激（または動機づけの重要な刺激）でのLSFは、主に、特に恐ろしい顔3,16と扁桃体、視床枕、および上丘を活性化させます。これらの領域は、感情の非意識的知覚における辺縁系構造を構成し、直接または間接的に1皮質の活性を調節します。これとは対照的に、感情を意識表現は顔9,17,18に詳細に自主的な注意を向けるための前帯状、前頭前皮質、および体性感覚野においてより顕著です。

アスペルガー症候群（AS）19,20は、通常の語学力と知的能力に干渉することなく、感覚感情やコミュニケーション能力に影響を与える非定型精神障害を表します。いくつかの研究は、顔の感情認識のための重要な神経回路内の機能欠損が部分的にAS 21-25で社会通信障害を説明することができることを見出しました。ASの小児において観察された行動障害は、人生26の最初の3年間、行動にわたり自主的（または意識的）制御が完全に27を開発していない期間に診断することができます。 ASの成人では、行動障害は、注意規制28を介して補償することができます。特定の空間周波数範囲内の処理内容の困難は、他の情報処理段階で破壊を示すことができます。これまでのところ、研究は、直接特定の空間周波数範囲における顔刺激を伴う顔の感情認識の間に誘発電位とASの患者で振動活動に対処していません。タスクの要求や、性別やIQなどの人口学的効果のために制御することにより、異なる空間周波数内容で、顔刺激を処理中に、健常対照と比較した場合、ASの患者で機能的な軌道を検討することが重要です。

間を明確にするために意識的、感情的な面の非意識的な表現間プレー、EEG実験プロトコルは、脳を比較するために設計されているASを有する患者とIQ /性別が一致する健康な対照との間の電位と振動活動を誘​​発。パイロット参加者のコホートは、AS患者における性能の評価を容易にするために、実験的な刺激およびスコアリングシステムの開発の選択に先立って支援するためのEEG実験に採用されました。プロトコルは、写真や線画の顔のいずれかの情動の評価を伴う2つのタスクで構成されています。両群間の差は、事象関連電位、イベント関連スペクトル摂動（ERSPs）を計算することによって評価することができます。次のセクションでは、実験プロトコルの詳細はパイロット研究と主な分析結果が続くEEGデータ処理/分析方法、を含む、上に詳述されています。最後に、重要なプロトコルのステップと既存に関してその意義方法が議論されています。制限および他の感情的な障害を有する患者に使用するプロトコルの拡張が可能でも指摘されています。

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プロトコル

倫理文：人間の参加者が関与する手順は中央研究院、台湾での人間の参加者の研究倫理委員会/治験審査委員会によって承認されています。

1.刺激および実験プログラムの準備

  1. 3顔の表情（怒って、幸せな、とニュートラル）に分類さ60以上の感情的な顔写真29のプールを準備します。参加者は写真で顔の特徴に集中できるように、図1（a）に示すように、黒の背景に写真に髪と耳の部分をマスクするためにグラフィックソフトウェアを使用してください。
    1. グラフィックソフトウェアで写真を開きます。耳とほとんど毛が楕円に落ちないように楕円領域を描き、領域サイズを調整するために、選択ツールボックスを使用してください。
    2. 選択領域を反転。写真の不要な領域を除去し、黒の背景色に​​置き換えることを「削除」をクリックします。

figure-protocol-1
感情的な顔刺激の図1例。髪と耳が黒の背景色でマスクされている（A）写真面、およびグラフィックソフトウェアによって（A）から編集されている（B）線画の顔。顔は下の行へ、上からそれぞれ、中立幸せ、と怒っている感情を示す。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

  1. パイロットスタディを作成します。写真プールから適切な刺激を選択するためのパイロット参加者を募集。
    注：パイロット参加者は脳波実験に参加してはなりません。
    1. 5 familに続いて、タスク命令を提示する最初のコンピュータの画面で始まる刺激提示プログラムを設定iarization試験。顔刺激が続く固定クロスと各試行を開始し、情動評価タスクによる。補足コードは、サンプル・プログラム・ファイルの参照してください。
      注：実際のパイロット試験では、すぐにプールからランダムな順序で顔写真を選択することで、習熟試験に従ってください。
      1. 指示画面と中央の目を固定画面を含む、実験的なプログラムを作成します。コンピュータの画面サイズ41 X 25.6センチメートル2解像度1680 X 1050で与えられた、黒の背景色で18.3 X 24.4センチメートル2（幅×高さ）であることが、写真・サイズを設定することにより、 図2に示すように、顔刺激画面を作成します。補足コードは、サンプル・プログラム・ファイルの参照してください。
      2. 図3に示すように、プログラムに情動評価のためのスコアリングシステムを作成します。画面中央の連続的なスケールで-100から100までの範囲の水平線を配置withou中央およびエンドポイントを除く任意のチックマークを、tは。参加者は自由に非常に怒っている（-100）のため左に得点カーソルをドラッグすることで、非常に幸せのために右（100）に写真の顔の情動を評価し、GOボタンを押すことができるようなプログラムを準備します。
        注：ASを有する患者は簡単に情動の評価中にダニの間にカーソルを置くことにはまり込むことができるので、スコアリングラインは、任意のチックマークなしで設計されています。したがって、連続的なスケールでは、患者のために好ましいです。
      3. プログラムは、参加者の行動の結果（ 例えば 、反応時間と情動スコア）プールから写真を選択するための基準として使用され、記録されていることを確認します（ステップ1.3.1を参照してください）。
    2. リクルートパイロット参加者（5制御および5 ASパイロット参加者）。ギルバーグ30とDSM-IV基準26に従って臨床患者を診断し、ウェクスラー成人の臨床由来の短い形式の管理知能スケール（WAIS-III）31。性別にできるだけ密接に彼らのASの対応にコントロールを一致させる、と口頭/パフォーマンスのIQスコアに。
    3. 各個々の参加者のためのパイロット研究における実験の手順を実行します。感情的な顔認識タスクを完了した後、中央注視と刺激提示期間の合理的な期間に参加者として各パイロットのインタビュー、タスクの難易度、スコアリングシステムと彼/彼女を維持するための試行の最大数を使用してのしやすさプログラムは脳波実験用に再構成することが可能に基づく濃度、（ステップ1.3.2を参照してください）

figure-protocol-2
図2プログラムにおける顔刺激のスクリーンショット。顔の大きさは、画面の高さに合うように構成されています。空の領域が黒色で塗りつぶされています。/ 53962 / 53962fig2large.jpg "ターゲット=" _空白」をアップロード>この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

figure-protocol-3
図3.情動評価のためのスコアリングシステムのスクリーンショットをスコアリングバーは全くチェックマークを持たないように設計されています。参加者は顔に割り当てられたスコアを選択して、タスクを完了するためにGOボタンを押してマウスをドラッグする必要がある。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

  1. タスク1のためのプログラム：写真のセッション。
    1. 最も比較平均反応時間を与え、幸せ怒っている、と中性表情（5雄と5匹の雌は、式の種類ごとに直面している）、10それぞれを備え、プール30の写真から選択し、5 ASとの間の情動スコアを意味します5コントロールパイロット参加。
    2. このような最適な中央の目を固定期間（ すなわち 、千ミリ秒）として、パイロット患者からのフィードバックを組み込むことによって、実験プログラムの構成を更新、 すなわち 、ランダムに割り当てられた刺激提示（ すなわち 、千ミリ秒）、刺激間間隔（の期間-between 4と7秒）、およびスコアリングシステム100に（ すなわち 、-100）の規模。プログラムで30実証実験に先立って5習熟トライアルを追加します。
      1. 実験プログラムに関連付けられている外部のコンフィギュレーションテキストフ​​ァイル内の刺激との時間間隔の数を変更します。
        注：テキストフ​​ァイルは、ソフトウェア技術者の介入なしに、異なる実験条件に適合するように修正することができます。
      2. 30選択した写真に習熟試験のための5つの写真をカウントしないでください。脳波やデータ解析に習熟試験で記録された行動データを使用しないでください。
  2. プログラムFまたはタスク2：セッションの線画。
    1. 35写真各面のエッジをトレースすることにより、タスク1で使用（習熟試験、実証実験のための30のための5）の線画画像を作成します。 図1（b）に示すように黒と白のラインの図面にグレースケールの写真を変更するには、グラフィックソフトウェアを使用してください。
      注意：写真の編集については、以下の手順は、ラインの図面を作成するための可能な解決策の一つです。
      1. 大多数のピクセルの元のグレースケール強度は、黒または白のどちらかに入るようにグラフィックスソフトウェアでは、写真の明るさ/コントラストを調整します。
      2. 高空間周波数部分の輪郭のみが保存されるように、「効​​果」またはグレースケールの写真へのソフトウェアの「フィルタ」メニューの「スケッチ効果」を適用し、輪郭線の拡張を増加させるために「苦痛効果」を適用します。
      3. 輪郭を強化し、に消しゴムツールを使用するために、任意のブラシツールを使用します不要な部分をクリーンアップします。元の写真とその線画相手との間で前後にチェックすることによって、重要な顔の特徴を維持することを確認します。
    2. タスク2用のプログラムを作成するためにステップ1.3でタスク1のプログラムのコピーを作成し、対応するライン・図面とタスク1で35の写真を置き換えます。

2.脳波記録手順

  1. 準備
    1. 地元の人の参加者研究倫理委員会/施設内倫理委員会のガイドラインに基づいて、10人の健康な対照と脳波実験のためのAS患者10人を募集。
    2. 実験にAS前に個別で患者にWAIS-III 31の短形の管理、および性別にと口頭/パフォーマンスのIQスコアにできるだけ密接に患者に一致するコントロールを見つけます。
  2. 脳波記録
    1. 音に絶縁で快適な椅子の参加者を収容D（薄暗い）室やコンピュータの画面は、参加者の前で60センチメートルになるように椅子の位置を調整します。実験手順のチュートリアルの後、参加者は彼/彼女の利き手にいくつかの質問と一緒に同意書に記入しています。
    2. 脳波を記録するために（6顔面筋チャンネルに沿って122 10-10システムEEG、およびバイポーラVEOG、HEOG、EKG、EMG電極を含む）132のAg / AgCl電極とEEGキャップを使用してください。千Hzのサンプリングレートで、生の脳波をデジタル化するために0.1〜100 Hzのアナログ帯域通過フィルタを備えた2つの64チャンネルアンプにキャップを接続します。
    3. 各参加者の頭部に標準の128チャネルEEGキャップを取り付けます。 「参照」と表示された電極は、前方/後方正中線のランドマークに対して配置されている「Czを「位置、（イニオン距離にナジオンのすなわち 、中央）で、右/左のランドマークに配置されるようにキャップを調整（ すなわち 、右/左tragisの真ん中）、Eに従ってEG国際10/10システム。
    4. 静かに全ての電極に導電性ゲルを注入するために鈍い針を使用しています。 （ すなわち 、5kΩの下のインピーダンスを維持するために）頭皮と電極との間の良好なゲル接触を確実にするために、電極の内側にゆっくりと針でかき混ぜます。常にインピーダンス測定が正しいことを確認するためにEEGキャップの「参照」と「地上」と表示された電極でのゲルコンタクトの状態を確認してください。
      1. 通常、EEGシステムで行くこと（ 例えば 、本研究では4.5をSCAN）脳波記録ソフトウェアでサポートされている電極インピーダンス画面を表示することにより、電極インピーダンスを観察します。画面では、電極は色で示されており、異なる色は、インピーダンスのレベルを示しています。
    5. 1 HEOGの片目（正サイト）の眼角の電極、および他の眼（負のサイト）、上記1 VEOG電極とl以下、他の1の眼角で第二の電極を配置しますEFT目、親指と右手の人差し指、と眉と頬の周りの6顔の電極の間の領域の左右の手、および双極EMG電極の背面にあるバイポーラEKG電極。
    6. ノートブック内のレコードインピーダンスは5kΩのより高い、または直接すべての電極におけるインピーダンスを示す画面を保存したものを不良チャンネル。 EEGデータ処理の段階での不良チャンネルを廃棄するための将来の参考としてこれを使用してください。
    7. 12分間、目を閉じるように、参加者に指示した後、レコード、休止状態の脳波。この間、二重に脳波記録ソフトウェアでサポートされている画面に表示されているインスタントEEGストリームの品質を確認してください。
      注意：目を開いた状態と比較して目を閉じた状態の間、後頭部のチャネルで配布明確なα波があるはずです。アルファ波があまりにも（不良チャンネルを無視して）騒々しいたり、歪んだりしている場合は、2.2.4ステップとゲルの接触を調整するために戻ります。
    8. 参加者全体のカウンターバランスのために、2つの実験のタスクを開始します。録音ソフトウェアでサポートされている画面上のレコードのアイコンをクリックして、レコード脳波。
      1. 画面に表示されるタスク命令を読んだ後、各参加者は30タスクの試験に続いて5習熟試験を行う必要があります。写真と線画のタスクの両方に同じ手順を使用します。タスク命令では、可能な限り迅速に顔刺激の情動にスコアを割り当てるために、参加者を奨励します。
      2. 重要：正しく中央目固定、顔刺激提示、および情動評価時の記録ソフトウェアへGOボタンの押下の発症にイベント時間ロックを送信するための手順1.3.2および1.4.2に用意されたプログラムを確認してください。これらの発症時間は数値としてコード化され、録音ソフトウェアでサポートされている画面上で確認することができます。
        注：参加者が2タスク間に休憩を取ることができます。何のEEGの再はありません休憩中にコーディング。
    9. データ分析の参加者全体での同時登録EEGキャップのために（ 例えば .3ddまたは.datファイル）電極の3次元位置を記録し、それをファイルに保存するには、デジタイザ（この研究では例えば Polhemus社のFASTRAK 3Dデジタイザ）を使用します。
    10. 脳波実験の後、参加者は（ 例えば 、ほとんど眠りに落ちた、否定的な感情を持っている）脳波実験中に彼/彼女の行動や感情に35の質問の在庫を記入し、それらを実験に参加するための支払いを提供しています。
    11. 彼/彼女の髪を乾かす/きれいにするために洗面所に参加者を持参してください。
    12. クリーンおよび臨床指示に従ってEEGキャップを殺菌。

3.処理脳波データ

注：このセクションで提供されるソフトウェアコマンドはEEGLABに特異的です。

  1. 呼び出しにより1ヘルツと50ヘルツの低域通過フィルタのハイパスフィルタを使用してEEG信号をフィルタリングしますpop_eegfilt.m機能32。
    注：50Hzの電力網の周波数を有するいくつかの国では40ヘルツの低域通過フィルタを使用して
  2. ステップ2.2.6で記録された電極インピーダンスを確認した後、5kΩのより高いインピーダンスの不良チャンネルを破棄します。各チャネルのパワースペクトルの特徴（ 例えば 、最大値、曲率など）の目視検査により、隣接チャネルと比較して非常に異なるパワースペクトルと、それらの不良チャンネルを破棄します。
    1. pop_spectopo.m機能32を呼び出すことにより、EEG信号のパワースペクトルを計算し、プロットします。
  3. 再参照pop_reref.m関数を呼び出すことにより、不良チャンネルのない脳チャンネルの平均でEEG信号を。
  4. 1.5秒後、刺激開始に-2.0秒前からの範囲、それぞれが刺激ロック・エポックにセグメント脳波、。ベースラインVALUの平均を除去することにより、ベースライン（刺激開始前-2.0 -1.2秒）の正しいです各エポックからのES。
    1. それぞれ、pop_epoch.mとpop_rmbase.m関数を呼び出します。前中央の目を固定期間と顔刺激の開始にベースラインの間隔を選択します。
  5. 成果物を含んでいるように思われるマーク悪いエポック。まばたきによって汚染されたエポックを確保しながら、悪いエポックを捨てます。アーティファクトでエポックは通常、騒々しい見たり、典型的なエポックと比較して非常に高いピーク値（ 例えば 、より高い100μV）を有しています。
    1. 半自動手順を起動するpop_rejmenu.m関数を呼び出します。対話ウィンドウには、目視検査を介してユーザによって自動選択さ悪いエポックを再確認するために飛び出します。エポックの大部分はまばたきによって汚染されているが、これらのエポックは、暫定的にステップ3.8での独立成分分析（ICA）33による後の除去のために確保することができます。
  6. 不良チャンネルと悪い時期を廃棄した後、pop_runiを使用して、剪定EEGデータにICAを実行しますca.m機能。
  7. 推定の独立したコンポーネント（集積回路）の中で、目の動き/点滅、筋活動、心拍、およびラインノイズ32に起因するアーティファクトを識別します。
    注：IC部品のスコアおよび全ての基準チャネルのもの（VEOG、HEOG、EKG、フェイシャルチャンネル）間で有意に高い相関（R 2> 0.9）このコンポーネントは、主に人工物によって寄与されることを示しています。アーチファクトによって説明推定ICスコアは、重回帰分析を使用してクリーンアップすることができます。
  8. アーティファクトICを取り外し、ICA混合行列とアーティファクト洗浄ICのスコア行列の積によって導出されたきれいな脳波を推定します。さらなる分析のためにきれいな脳波を保存します。
    1. ICのスコア行列で参照VEOG、HEOG、EKGと顔のチャネルからアーティファクト用IC（R 2> 0.9）を予測残差をおいてください。 pop_subcomp.m機能により、他のアーティファクトICを取り外します。関数は、アーティファクト洗浄脳波を返します。

4.統計解析

  1. パーティション脳波11均質領域にチャネルERPで統計的比較の数を減らすとERSP分析、すなわち、左（10チャンネル）、midline-（14）、および右前頭（10）。左（13）及び右 - 時間（13）。左（9）、midline-（14）と、右中央の（9）。左（9）、midline-（12）と、右後頭頭頂部（9）は、 図4に示すように、これらの領域は、皮質34の機能解剖に従って定義されます。これらの領域における脳波信号の機能均質性は、異なる実験13,35,36で確認されています。

figure-protocol-4
図4.チャネルパーティションが。チャンネルが11の領域に分割されています。 LF：左前頭（10チャンネル）、MF：正中前頭（14）、RF：右前頭（10）、LT：左 - 時間（13）、RT：右時間的（13）、LC：左中央（9）、MC：正中線中央（14）、RC：右中央（9）、LP：左後頭部頭頂（9）、MP：正中後頭頭頂部（12）、RP ：右後頭部頭頂部（9）。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

  1. ステップ3.8できれいな脳波をロードします。同じ領域内のERPを平均化することにより、各チャネルのエポック全体の信号を平均化することにより、チャネルのERPを計算し、地域のERP。
    注：脳波はEEGLABにpop_loadset.m機能を使用してロードされると、信号がチャネル・バイ・タイム・バイ・エポック配列に構造体変数 "EEG.data」に格納されています。
    1. MATLABコマンドウィンドウで、チャネル毎にエポックを横断EEG.dataを平均化することにより、チャネルのERPを計算する（ 例えば 、channelERP =平均（EEG.dat、3））。 4.1（ 例えば 、レジ内のパーティションに応じて、各領域内のチャネルのERPを平均化することにより、地域のERPを計算onalERP =平均（「インデックス」は、所与の領域におけるチャネルインデックスの略channelERP（インデックス、:)、1）、）。
  2. 同じ領域にチャネルERSPsを平均化することにより、各チャンネルの信号をエポック、地域ERSPsする（ 例えばウェーブレット変換）時間-周波数変換を適用することにより、チャネルERSPsを計算します。
    1. pop_newtimef.m関数を呼び出すことによって、変換時間 - 周波数を実行します。
      注：この研究では、「ウェーブレットサイクル」エントリは、[1、0.5]に設定され、「ベースライン」は、[-2000 -1200へ]ミリ秒に設定されています。その結果、チャネルERSPsは、周波数ごとの時間ごとのチャンネル配列に格納されます。
    2. 「channelERSP "が出力され3）、インデックス）、：、：Matlabのコマンドウィンドウで、（ 例えば 、regionalERSP =平均（channelERSP（4.1パーティションに応じて各領域内のチャネルにわたってERSPsを平均化することにより、地域ERSPを計算pop_newtimef.m機能から、と「インデックス」AGのチャネルインデックスの略iven領域）。
  3. 異なる時間間隔で平均値を計算する（ 例えば 50から150、150から250まで、250から350まで、350から450ミリ秒）地域のERPのため。 （ 例えば 50から150、150から250まで、250から350まで、350から450、1-7 Hz単位で450から800ミリ秒、および8月30日をHzで200〜800ミリ秒）の地域別の時間-周波数間隔で平均値を計算しますERSPs。
  4. （対照対AS）タスク（線画対写真）、地域（11頭皮領域）、およびグループの主効果を評価するために、地域のERPとERSPsの平均値に統計ソフトウェア（ 例えば IBM SPSS）でMANOVAを適用しますタスク、地域、および群の中だけでなく、相互作用効果。
    1. 統計解析では、共変量として（メス対オス）性別を考慮し、ジェンダーの効果を一定に保持することによって、メインとの相互作用の効果を推定します。

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結果

平均口頭およびパフォーマンスのIQスコアを制御するために、平均反応時間と共にグループと2グループの顔の情動に割り当てられた平均点として表1に記載されています。表では、群差のいずれもAS群がゼロに（p <0.001）13近傍平均スコアを持つ線画タスク、中性顔を除いて統計的有意性を達成していません。興味深いことに、ASグループはまださえ性別、IQと顔刺激の実験的な制御下で中立面への対応に怒っていると幸せな顔への対応に対照群よりわずかに長い反応時間、およびより短い反応時間を持っています。アスペルガー症候群は、中性感情40,41以外の感情の記憶に関与することが知られている扁桃体における障害およびそれに関連する大脳辺縁系の構造37-39、で発見されました。これらの辺縁系構造体非意識的なプロセスに関連するURESは、ASを有する患者における行動反応の解釈に重要な役割を果たしている可能性があります。

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ディスカッション

文献は、EEG反応44の分析により、および視覚刺激43を使用して、高・低空間周波数内容の認識に自閉症患者では顔の感情の認識に関する研究をしています。我々の知る限りでは、しかしながら、異なる空間周波数内容と感情認識を組み合わせた脳の振動活動の既存ワークの欠如があります。私たちのプロトコルはAS健常対照と比較した患者に情動（正中性および負の面）と感情の認識に関する空間周波数情報（写真、ライン図面）の影響を推定するための第一歩です。空間的、時間的及び周波数領域におけるEEG反応の我々の分析では、AS障害の科学的理解のための度に感情や認知機能を分離することができます。本研究では、実験プロトコルは、目に無関係な要因を最小化へのアプローチを提供します感情の電子認識。つまり、顔の情動に割り当てられた反応時間とスコアを注意深く設計パイロット研究によって二つのグループの間で可能な限り類似保たれます。参加者はまた、パイロットスタディと脳波実験の両方でIQと性別が一致しています。 AS上の以前の脳波の研究では、P1およびN170 55に焦点を当ててきたが、本研究では、プロトコルは、AS群と対照...

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開示事項

著者らは開示するものは何もない。

謝辞

この研究は、M. Liou への助成金 MOST102-2410-H-001-044 と MOST103-2410-H-001-058-MY2 と、A.N. Savostyanov への RSF-14-15-00202 によって支援されました。ロシア科学財団(RSF)の支援を受けて、顔認識の実験的パラダイムを精緻化しました。

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材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
Synamps 2/RT 128-channel EEG/EP/ERPNeuroscan
Quik-CapEEG 128 電極Neuroscan
GelQuik-Gel
FASTRAK 3DデジタイザーPolhemus 

参考文献

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