意味的プライミング事象関連電位 (ERP) タスク自閉症スペクトラム障害で閉セマンティック ・視意味的処理を勉強するには

このセマンティックプライミングERP方法論の全体的な目標は、自閉症スペクトラム障害を持つ個人と、典型的に発達している個人における、単語や画像の形での言語的および非言語的刺激の意味処理を比較することです。この方法は、自閉症スペクトラム障害を持つ個人が言語を超えて広がる意味処理の全体的な欠損を持っているかどうかなど、自閉症分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。この技術の主な利点は、グループ間の認知処理の非常に微妙な違いを拾うことができる脳活動を測定する技術である脳波学を使用していることです。

その手順を実演するのは、私の研究室の研究助手であるEmme O'Rourkeです。適切なサイズのEEGネットを選択するために、イニオンとナシオンを通過して、参加者の頭の周囲を測定します。まず、脳波計(EEG電極)を電解質溶液に5分間浸します。

参加者に目を閉じてから、ネットを頭にぴったりとフィットするように配置するように指示します。すべての電極が頭皮に装着されたら、インピーダンスを確認します。インピーダンスが50キロオームを超える電極を取り付け直すか、再度濡らします。

最後に、キーボードのボタンを押して、画面上の刺激が関連しているか関連していないかを判断するように参加者に指示します。2 回目の刺激が画面から消え、黒い十字が消えるまで、反応を待つように伝えます。最後に、参加者にタスクを完了させます。

まず、EEG処理ソフトウェアを開きます。データをフィルタリングするには、作成ドロップダウンメニューでフィルタリングを選択して新しいフィルタリングツールを作成し、ツールの名前を変更します。次に、ハイパス フィルターを 0.1 ヘルツに、ローパス フィルターを 50 ヘルツに設定します。

ツールを保存し、元のEEG記録ファイルをウィンドウの左上にある入力ファイルボックスにドラッグして、実行を押します。次に、データを試行にセグメント化するために、新しいセグメント化ツールを作成し、適切な名前を付けます。作成するカテゴリで、プラス記号を押して新しいカテゴリを作成し、名前を画像関連に変更します。

コードアイコンを「基準に基づいてカテゴリを作成」ボックスにドラッグし、「コードがPIC1」として設定し、刺激1のプレゼンテーションにタイムロックします。キーコードアイコンをカテゴリ作成ボックスにドラッグし、キーコードセル番号が1になるように設定します。正しい試行のみを含めるには、別のキーコードアイコンをカテゴリ作成ボックスにドラッグし、キーコードevalが1になるように設定します。

次に、ウィンドウの下部で、セグメントの長さを 100 ミリ秒前と 2, 300 ミリ秒後に延長するように設定します。クローンボタンを押してカテゴリをクローンし、名前を画像とは無関係に変更します。コードを PIC1 に、キー コード セル番号を 2 に設定します。

カテゴリをクローンし、単語関連の名前を変更します。コードを WRD1 に設定し、キー・コード・セル番号を 3 に設定します。次に、カテゴリを再度クローンし、名前を「無関係」に変更します。

コードを WRD1 に、キー・コード・セル番号を 4 に設定します。ツールを保存し、最新の前処理されたファイルをウィンドウの左上にある入力ファイルボックスにドラッグして、[実行]をクリックします。アーティファクト検出を実行するには、新しいアーティファクト検出ツールを作成し、名前を付けます。

[アーティファクト検出設定]で、ウィンドウの下部にあるプラス記号を押して、新しい設定を追加します。操作の下のドロップダウンメニューから不良チャネルを選択します。すべてのデフォルト設定をそのまま使用します。

新しい設定を追加し、操作ドロップダウンメニューから選択的なまばたきを追加し、すべてのデフォルト設定をそのままにします。次に、新しい設定を追加し、操作ドロップダウンメニューから[目の動き]を選択して、すべての設定をそのままにします。ツールを保存し、最新の前処理されたファイルをウィンドウの左上にある入力ファイルボックスにドラッグして、[実行]をクリックします。

レビューパネルで結果のファイルを開き、右側のサイドバーのカテゴリメニューの下にある矢印ボタンを押して、すべてのトライアルをスクロールします。トライアルを良いか悪いかとしてマークするには、それぞれ緑の円または赤の円を押します。完了したら、ファイルを閉じて結果を保存します。

次に、新しい不良チャネル置換ツールを作成し、名前を付けます。ツールを保存し、最新の前処理されたファイルをウィンドウの左上にある入力ファイルボックスにドラッグして、[実行]をクリックします。単一の被験者の平均化を実行して、試行で崩壊します。

新しい平均化ツールを作成し、適切な名前を付けます。[平均化設定] で、[ソース ファイルを一緒に処理] を選択し、[サブジェクトを個別に処理する] を選択します。次に、ツールを保存し、最新の前処理されたファイルをウィンドウの左上にある入力ファイルボックスにドラッグして、[実行]をクリックします。

次に、新しいモンタージュ操作ツールを作成し、適切な名前を付けます。[List montages for sensor layout] のドロップダウン メニューから適切なネットを選択します。平均参照を選択し、[参照から不良チャネルを除外する]ボックスが選択されていることを確認します。

ツールを保存し、最新の前処理されたファイルをウィンドウの左上にある入力ファイルボックスにドラッグして、[実行]をクリックします。最後に、セグメントの最初の 100 ミリ秒を使用してベースライン補正を実行します。新しいベースライン補正ツールを作成し、名前を付けます。

ベースライン補正設定で、セグメントの一部からベースラインを選択をクリックします。セグメント時間を 0 に等しく、ベースラインは時間 0 の 100 ミリ秒前に開始し、長さは 100 ミリ秒であるベースラインを選択します。最後に、ツールを保存し、最新の前処理されたファイルをウィンドウの左上にある入力ファイルボックスにドラッグして、[実行]をクリックします。

ここで、電極CZの代表的なERP波形は、関連する条件と比較して、無関係な条件に対する振幅が約400ミリ秒で大きいことを示しています。さらに、これらのトポグラフィックプロットは、400〜500ミリ秒のウィンドウで平均化された無関係/関連差を示しています。ASDの患者などの臨床グループは、単語に対するN400の効果が小さい場合があり、これは語彙意味処理の困難さを示唆しています。

刺激が作成され、タスクの準備ができたら、EEGテストと前処理には参加者1人あたり約1時間半かかります。この手法は、自閉症の分野の研究者が、自閉症スペクトラム障害を持つ個人のさまざまなモダリティにわたるセマンティック処理を探求するための独自の方法を提供します。この手順に続いて、機能的磁気共鳴画像法などの他の方法を実行して、自閉症スペクトラム障害の個人の語彙意味論的および視覚意味処理の根底にある神経回路などの追加の質問に答えることができます。

自閉症の個人と協力することは困難な場合があり、EEG手順の実行中にテストに対する特定の適応または修正を行う必要がある場合があることを忘れないでください。