Name: 脳波測定と高品質のビデオ録画を使用して、メディア コンテンツの視覚認識を分析するため (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-05-26T14:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 41 s
Description: 学ぼう、メディア視聴中の自発的瞬目率を脳波・筋電図記録で定量化し、視覚認識を解析する手法。この方法は視覚情報処理と感情関与の理解に貢献し、神経科学・行動分析研究に有用である。

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本研究は、スペイン経済省と競争力 (BFU2014 56692 R と BFU2017-82375-R) 補助金によってサポートされています。

ここで説明したすべてのメソッドは、動物と人間 (CEEAH) Autònoma · デ · バルセロナの研究倫理委員会で承認されています。
1 視覚刺激の作成とプレゼンテーション
<ol><li>目標に合ったビデオの刺激を作成します。<ol>
<li>ビデオの刺激のための興味のどの変数を決定します。 注: たとえば、現在の調査の興味の主要な変数編集スタイルです。<ol>
<li>期間中、コンテンツ、および実験の興味に基づいてビデオのスタイルを決定します。すべてのこれらの変数を調べるには、参加者は、時計とどのくらい参加者が見ている画面では、ビデオの物語は、興味を満たしている場合を評価し、ビデオの表示スタイルを決定しようとしてどのように多くのビデオを検討してください。</li>
		</ol>
</li>
		<li>選択した変数に注意を払って、スクリプトを書きます。</li>
		<li>高品質ビデオ カメラの映像を記録し、必要に応じてビデオを編集します。必要な場合、専門家の助けを求めます。</li>
	</ol>
</li>
	<li>刺激提示に適切なコンテキストを設計します。<ol>
<li>データ集録が場所を取るが、刺激を表示する快適な空間をデザインを決定します。参加者は楽に感じるはずです。</li>
		<li>ビデオのプレゼンテーションのための高品質の画面を選択します。品質を高く画面よりよいの。</li>
		<li>提示するいくつかのビデオ映画が存在する場合は、彼らのプレゼンテーションのランダム化の方法を選択します。 注意: 参加者が刺激を感知するための決定的な結果を避けるために被験者の間でランダムに刺激提示に便利です。</li>
		<li>ビデオを提示するソフトウェア パッケージを選択します。 注: 間タイマーと指示、または無作為のプレゼンテーションもさまざまな刺激を表示する研究者を許可するさまざまなオプションがあります。ソフトウェアを選択するときは、データ集録デバイスとの同期機能を考慮する重要です。以来、このプロトコルでは、参加者の瞬目率を分析し、視覚刺激の視覚的なプレゼンテーションと脳波デバイス間の同期が重要です。</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. 参加者の選定
<ol><li>参加者を選択するための基準を確立します。特定の変数を分析するときは、コントロール グループが必要です。基準を書き留め、研究のデザインを改善するために同僚に相談します。</li>
	<li>参加者を選択し、関連するガイドラインおよび規則に続く倫理委員会から承認を求めます。 メモ: ほとんどの大学や研究センター倫理委員会があります。認可を申請するのには、調査目的を通知する必要があります。共通の要件は、研究方法を説明するほか、社会、インフォームド コンセントの取得方法、参加者を財政的に報いるだろうかどうか、参加者からのデータの収集方法に調査の利点を管理します。この要求を設計する時間がかかります。科学的なコミュニティで結果を共有する倫理委員会の承認を得るために非常に重要です。この点で役立つことができるいくつかの文書は、ヘルシンキ宣言、ニュルンベルク コード ベルモント レポートを。</li>
	<li>参加者は、インフォームド コンセントのフォームを設計および倫理委員会の基準に従ってください。</li>
	<li>すべての潜在的な参加者に実験を説明します。参加者を聞かせてすべての重要な情報を知っているが、重要ではない情報を回避または実験の結果に影響を与えることができます。 注: たとえば、瞬目検出プロトコルでは、参加者は語れない自然の瞬目率変更をことができる、瞬目を検出するとしていること。参加承認を求めます。インフォームド コンセントのドキュメントを各参加者に与えるし、テキストを理解するそれを読むのに十分な時間を許可、そして最後に、それに署名します。</li>
	<li>各参加者に実験を行うと約束をします。参加者に次の指示を与える: 髪を洗って休息したと最近に到着するには脳波に影響を与えることができるため、ヘアスプレーなど等、化学製品を避けてください。すべての必要な連絡先の情報を参加者に与えます。</li>
</ol>3. セットアップ準備
<ol><li>参加者の到着前に実験的セッションを準備します。同僚とセッションをリハーサルします。何か不正が検出された場合に、実験的セッションに対応する変更を加えます。<ol>
<li>使用して、同期 (視覚刺激プレゼンテーションとデータの取得) を確認しているすべてのデバイス間の接続を準備します。 注: ハードウェアとソフトウェア間の接続は重要です。同期を確認するテストを実行することをお勧めします。必要な場合に、メーカーやソフトウェア開発者について説明します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>実験室で快適に感じる科目を作る: 参加者を歓迎し、自分のもの (袋など) のスペースを準備します。</li>
	<li>全体のプロトコルを参加者に説明する: 参加者が着席する、どのように多くの視覚刺激は、表示しようとしていると、セッションの長さ。参加者の協力が非常に重要であることを説明します。</li>
	<li>以来、無線脳波記録システムの説明どのように困難なこれらの録音であり、低アーティファクトと適切な電気生理学的信号を得るためには、使用するつもりですが、参加者が不必要に移動しないでください。</li>
</ol>4. データ集録
<ol><li>汚れの痕跡やヘアケア製品の残骸を削除する参加者の肌の表面をきれいにします。</li>
	<li>参加者の頭を測定します。頭骨と、イオンとの間の距離を測定し、頂点として半分の方法ポイントをマークします。</li>
	<li>10-20 システムを用いた脳波キャップの電極を準備します。</li>
	<li>キャップの原点 (Cz) 頂点の中央に一致するようにマークを次の件名にキャップを置きます。</li>
	<li>電極に導電性ゲル注射器の助けを借りてを適用します。キャップに被験者の頭部によく適合していることを確認します。</li>
	<li>被験者の頭の上、参照電極と EOG 電極を配置します。</li>
	<li>参加者が快適に取り付けられ、セッションのために準備していることを確認します。</li>
	<li>HD ビデオカメラをクローズ アップで参加者の顔に焦点します。これは参加者の瞬目を手動で検出されます。</li>
	<li>すべてのデバイスが同期されていることを確認してください。</li>
	<li>脳波コントロール ボックスはデータを登録するコンピューターに正しく接続されていることを確認します。</li>
	<li>各電極のための信号が正しいことを確認してください。ない場合は、問題のある電極を確認してください。 注: 電極からの悪い信号をいくつかの一般的な理由は、悪い頭に電極または電極ケーブル、コントロール ボックスとの接続が悪い、電極上の導電性ゲルの欠如です。</li>
	<li>すべての準備が、起動実験の記録 (と再生)。</li>
</ol>5. 後実験的セッション
<ol><li>参加者の頭のキャップを外し、可能であれば、参加者アンケートの興味のトピックに関連を与えます。</li>
	<li>すべてのデータを外付けのハード ドライブに保存します。 注: それはデータのバックアップをお奨めします。良いオプション 2 つの外付けハード ディスクにデータを保存し、別の場所に保管すること。最高の手順の設計、データ ストレージの倫理委員会の承認のためのプロトコルを検討することが重要です。</li>
	<li>きれいな電極とキャップ。ほとんどの電極は、使用後すぐに洗浄する必要があります。<ol>
<li>電極をきれいにし、冷水蛇口の下、化学製品なしでキャップ (記載がない限りデバイスの製造元によってそれ以外の場合)。腐食を防ぐために電極を慎重に乾燥させます。それすることができます通常洗濯機で洗浄する場合、このプロトコルはキャップをきれいにする十分な (製造元の指示を参照してください)。</li>
	</ol>
</li>
</ol>6. データの分析
<ol><li>瞬目検出データを整理します。<ol>
<li>脳波ファイルをデータ解析のための適切なソフトウェア パッケージにインポートします。</li>
		<li>視覚刺激のプレゼンテーション ソフトウェアを用いて同期トリガーに基づいて関心の脳波領域を選択します。データをフィルター処理し、して、瞬目フィルターを適用するどのように多く、瞬目が生成されます。 注: 最も商業および無料のソフトウェア パッケージは、脳波で瞬目を検出するフィルターを持っています。</li>
		<li>参加者の顔の HD ビデオを選択し、手動で瞬目を脳波データで見つかったものと一致します。</li>
		<li>各参加者の瞬目の最終的なリストとスプレッドシート マトリックスを作成し、件名は刺激を見ていた 1 分あたり率を計算します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>統計分析を実行します。<ol>
<li>行列を対応する統計解析ソフトウェアにインポートします。</li>
		<li>統計ソフトウェア プログラムでデザインのコントラストの初期の仮説と、それらを完了する目的の解析を実行します。</li>
	</ol>
</li>
</ol>

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</ol>

著者が明らかに何もありません。

ビデオの作成を目的に作られたメディア コンテンツの視覚的知覚の解析手法を紹介します。他の多くの研究は、既存の映画と物語のコンテキスト内のメディア コンテンツの認識を分析しようとします。本法は関心の条件に続く物語の建設と視覚的なコンテンツを作成することを提案、提案に基づいてその瞬目率は視聴者の注意9に接続されています。そのため、研究は、メディア コンテンツを見ながら参加者の瞬目を検出し、(編集スタイルとメディア専門職) 別の条件の下で彼らの率を比較します。
認知への接続タスクと瞬目率の考えは最近十年間18,19,20の中にいくつかの研究開発されてきました。瞬目も注意マーカー21として便利です。瞬目率の減少は注意9,<sup class=...

このメソッドの目的
このメソッドは、瞬目の検出、デュアル ・ プロトコルを提案する.目的は、具体的にこの調査のため脳波と HD ビデオ録画システムを使用して作成された、メディア コンテンツの視聴者の視覚を分析することです。
開発および/またはこのメソッドを使用しての背後にある理論的根拠
各瞬目 150-400 ms1,2の視覚的な流れを非表示にします。生理3,4、5と心理的な6,7機能があります点滅します。注意と瞬目率の間の接続は、勉強し、異なる研究8で証明されています。注目の高いレベルの瞬目率の減少し、以前の研究によると人間は重要な視覚情報9の損失を避けるために最高の瞬間を検索する点滅のタイミングを制御するためのメカニズムを共有します。したがって、メディア コンテンツに与えられた注目のレベルに関する情報を提供できる画面を見ているとき視聴者の瞬目行動を分析します。
自発性瞬目率を検出するための 1 つの方法は、電気的活動を記録する脳波電極を使用してです。瞬目は前頭前野によって容易に検出することができ、眼球電極は、脳波記録システムに接続されています。ほとんどの脳波解析で瞬目は成果物と見なされます。このため、脳波データを分析用に設計された多くのソフトウェア パッケージは瞬目検出器10をあります。瞬目の検出の脳波を使用する利点 (ミリ秒) の順に高い時間分解能と脳に及ぼす異なる物語を登録の可能性とそれらの瞬目と同期の映画でカット - 問題をさらに開く研究。HD カメラで参加者の顔を記録もマッチング/コントラストの目的9便利なできます。
関連する研究への参照で代替の方法上の利点
瞬きをカウントするための複数の方法があります。点滅を検出するためのいくつかの専用装置が磁気コイル、赤外線 (IR) 光ビーム、光運動検出器はアイトラッ キング技術と生体電気信号、例えば、に基づいていくつかのテクニックなどの眼球運動解析ジャイロ (EOG)、筋電図 (EMG) と脳波。別のより正確な時間がかかるオプションは手動でフレームでビデオ録画11から点滅を数えています。技術今日分類できます 2 つのグループに:) お問い合わせ-無料 2 つのモダリティ、コンピュータ ビジョンやアイトラッ キングを用いたオフラインまばたき検出を使用して直接まばたき検出を含む記録と b) 接触・ ベースを使用して録音生体信号を眼球運動、脳波デバイス12,13を介して。
アイトラッ キング システムは、伝統的なイメージ ベースのパッシブ デザインから主に高解像度のカメラで今日使用されるアクティブ近く-赤外線-ベースのアプローチに至るまで、広く使われている技術です。後者は、IR 照明14下にある瞳孔の反射特性を悪用します。現代の目追跡の方法の基礎となる概念である瞳孔中心角膜反射 (PCCR)、光が角膜から反射、瞳孔の中心を追跡カメラを含む。ただし、点滅検出アルゴリズムがアイトラッ キング プロトコルの公開されての欠如があります。また、市場の目追跡の異なるモデルは、まばたき検出と統合ソフトウェアを提供する、ソース コードがない常にメーカーから提供される、困難を変更または12のアルゴリズムの仕組みを知る。また、アイトラッ キング実験中に遅延と大きな頭の追跡など、データの損失を引き起こす、視線の動きイベントがあります。目の周りはビデオをキャプチャ、点滅のデュレーションを計算する問題である、さまざまな種類の成果物15時紹介で非常に小さい。
この実験では、脳波と眼球運動の方法を使用します。通常、脳波は瞬目を検出するだけでは使用されません。しかし、瞬目脳波電極で記録を分析はまぶた変位の研究のための標準的な手順です。この手順により、まさに瞬目が起こるしたときの情報を持っている研究者です。点滅を検出するための最も一般的な信号パターンは、垂直運動反応を表すピーク点のことです。いくつかピーク検出アルゴリズム生に適用可能な脳波、時間領域または周波数領域信号します。ピーク同定にかかわるプロセスは、ピーク検出、特徴抽出と分類。瞬目脳波信号の正面チャンネルでかなり効果があります。通常、瞬は、脳波で前もって決定された振幅しきい値16を使用して検出されます。この実験で使用する解析ソフトウェアのアルゴリズムは、信号の標準偏差と事前フィルター処理された脳波信号の二乗 (RMS) に基づいていますオープン ソースと科学界17に利用できます。ただし、瞬目が関与しないいくつかの目の動きは、混乱を招く可能性があります電気的活動を引き起こすことができます。そのため、2 番目のメソッドを - HD ビデオ カメラで視聴者の顔を記録 - できます手動でそれらをカウントすることにより瞬目を一致するように。このような二重方式、捜査官は、統計ツールを使用して分析することができます瞬目の行列を実現します。
したがって、提案手法は検出された瞬目を検証する 2 つの異なるソースでデータの三角形分割を実行します。このメソッドは、中野ら徴候9確認のために基づいています。同時に、さらなる分析のための脳の活動と周波数帯域の情報を収集する研究者も可能。 にします。ここで示した実験では、後頭部と前頭前野の脳の領域の編集スタイル カットの影響の広い将来調査の一部です。
かどうか、メソッドが調査のための適切な判断します。
この実験的プロトコルにより視聴者の瞬目、下 3 つの実験条件を検討するビデオ コンテンツを視聴しながら。まず、瞬目率が 2 つの相補的な技術を使用して検出された: 脳波および録画の HD ビデオ。ここでは、20 チャンネル無線脳波を使用します。第二に、特定の刺激実験に適応が作成されますので、研究者は視覚的なコンテンツのすべての変数を管理できます。ここでは、同じ物語が、異なるビデオ編集スタイルと 3 つの動画が作成されました。物語は、部屋に入った、机に座って、3 つのボールをジャグリングする、ノート パソコンを開いて、いくつかの書籍の情報を見た、ノート パソコンに何かを入力、それを閉じて、カメラを直接見て、リンゴを食べた、部屋を出て男から成っていた。3 つのビデオ刺激最後 198 s 各。初めてのワンショット映画;2 つ目は 33 別ショットと古典的なハリウッド スタイルの規則に従って編集されました。3 番目が 79 ショットで MTV スタイル規則を次に編集されました。第 4 刺激はまた物語は同じですが、発表されたが、形式は、ビデオではなく俳優の本当の表現。この 4 番目の非ビデオ刺激編集スタイルの相違点の初期研究で使用されませんでしたが、別の調査で使用された本当の表現とスクリーン メディア8の瞬目率の違いを比較します。参加者の第三に、別のグループは、ビデオの視覚的分析の前専門知識に応じて選択されます。目的は、同じ視覚刺激を見ている科目群の瞬目率の差を決定することです。この場合、40 人の被験者は、調査に参加をしました。それらの半分がメディアの専門家 (16 男女 4 名; 44.15 ±7.15 年の平均年齢の年齢 30-56 歳、) そして残りの非メディアの専門家 (男性 15 名, 女性 5 例; 年齢 28 56 年、平均年齢は 43.25 ± 8.59 年)。メディアの専門家は、メディアの編集、彼らの日常の仕事に関連する意思決定の経験 6 年以上の基準に選ばれました。

<table><tbody><tr><td>脳波計</td><td>Neurolectrics</td><td>Enobio 20 脳波/筋電図システム&nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>Ag/AgCl電極</td><td>ニューロエレクトリックス</td><td>[NE022b] GelTrode</td><td></td></tr><tr><td>脳波記録ソフト</td><td>ニューロエレクトリックス</td><td>NicOfflineソフト</td><td></td></tr><tr><td>HDビデオカメラ</td><td>ソニー株式会社&nbsp;</td><td>ソニー HDR-GW55VE</td><td></td></tr><tr><td>シリンジ</td><td>Monoject</td><td>Monoject 412, 湾曲先端シリンジ, 50/box</td><td></td></tr><tr><td>生理食塩水 EMGゲル</td><td>Signa-Gel</td><td>X32-204: Signa Gel</td><td></td></tr><tr><td>視覚刺激 プレゼンテーションソフトウェア</td><td>パラダイム 刺激 プレゼンテーション</td><td>知覚 研究システム 脳</td>波ソフトウェア解析を組み込んで<td></td></tr><tr><td></td><td>Centre National de la Recherche Scientifique and Montreal Neurological Institute</td><td>Brainstorm3</td><td></td></tr><tr><td>EEGソフトウェア分析</td><td>The MathWorks Inc.</td><td>MATLAB 2013b</td><td></td></tr><tr><td>ビデオプレゼンテーション用テレビ</td><td>パナソニック株式会社</td><td>パナソニックTH- 42PZ70EA&nbsp; - 50インチ</td><td></td></tr><tr><td>PC 刺激発表用</td><td>MacBook Air</td><td>Year 2013, Mac OSX Mountain Lion</td><td></td>PC for</tr><tr><td>recording stimuli</td><td>MacBook&nbsp;</td><td>2009年は、Windows 7を実行し</td>、Windows OSの統計分析Systatソフトウェア株式会社<td>の統計分析を提供するためのディスクのbootcampパーティションを使用して</td></tr><tr><td></td><td>実行。</td><td>シグマプロット 11.0&nbsp;</td><td></td></tr></tbody></table>

脳波測定と高品質のビデオ録画を使用して、メディア コンテンツの視覚認識を分析するため

Using Electroencephalography Measurements and High-quality Video Recording for Analyzing Visual Perception of Media Content

この記事は、人間の視覚認知の違いを検出する方法を説明します。使用するメソッドは、瞬目の心理 (または「認知」) の機能に基づいています。参加者の瞬目が検出され、具体的に調査のために作成したビデオを見ながら取得します。検出と瞬目の買収は、20 チャンネル脳波 (EEG) 無線デバイスの助けを借りて行われます。国際 10-20 法の電極配置が続きます。高精細 (HD) ビデオ カメラは、コントラストのため、参加者の表情を記録するために使用されます。既存メディアのコンテンツを使用する代わりに、刺激が目的の正確なパラメーターを管理する研究者を有効にすると、この調査のための興味の特定の条件を次目的のビデオ コンテンツを作成されています。それ以外の場合、結果は自由な変数を汚染できます。脳波ビデオ刺激のプレゼンテーションの同期は、ミリ秒単位で行う必要があります。収集したデータの解析は、大きな行列を操作するための堅牢なソフトウェアで実行されます。メディア専門職化と編集スタイルに関連する瞬目率に統計的有意差は、報告された実験手順で発見します。

手順を使用して、ここで解析された 3 つの異なるビデオ映画を見て 40 参加者の瞬目率提示。メディア専門職化の比較分析のため、参加者の半分はメディアの専門家だった。メディアの編集に関連する意思決定の仕事の経験の 6 年以上の基準に基づいて選択された、映像をカットします。編集スタイルの比較分析、3 つのビデオの刺激がまったく同じ物語が別の編集スタイルで作成されます。1 つは、1 つのオープン ショットとカメラの動きはないワンショット映画だった。もう一つは 33 枚とハリウッド スタイルの映画と平均撮影内容、リズム、空間と時間の関係で、ショット中の継続と同様、5.9 の s の長さに従って古典的なハリウッド編集スタイル ルール。最後に、3 番目のビデオは 79 ショットと 2.4 の長さを撃った平均 MTV スタイル映画 s。後者の場合、コンテンツ、リズム、スペース、および、ショット間の時間の不連続性があった。
収集した結果 (<strong class=...

メディア コンテンツを見ながら検出、取得と瞬目率の分析を紹介します。

This article explores a method to detect differences in visual perception in humans. The method used is based on the psychological (or "cognitive") ...

この実験手順の全体的な目標は、脳波および筋電図記録の助けを借りて自発的なまばたき速度を定量化することにより、メディアコンテンツの視覚を分析することです。ここでは、スクリーンで映画を見ている参加者のまばたき率に注意を払います。まばたきの主な機能は、角膜を機械的および化学的損傷から保護すること、および角膜を濡らした状態に保ち、異物から保護することです。このタイプのまばたきは、まぶたの動きの種類によって生成されることがあります。例えば、機械的または化学的または痛みを伴う受容体の活性化によって生成される角膜反射があり、それらは角膜や皮膚にも見られます。これらの受容体の刺激は、三叉神経ニューロンと同じように刺激的です:最初に三叉神経、次に三叉神経ニューロン、そしてこれらはそれらが顔の核に配置されている運動ニューロンを活性化しています。しかし、まばたきには、視覚入力の認知プロセスに関連する、あまり知られていない別の機能があります。そして、これは通常、実際には、それらの自発的な目のまばたきのために、その日の視覚期間に沿って毎回起こっていることであり、まばたきの間に視覚知覚がリフレッシュされます。つまり、片側のまばたきは、現実に対する私たちの視覚をわずかに変更しているのです。私たちはそれを意識していません。実際、約100〜200ミリ秒続く自発的なまばたきの間に、まだ見ているという確実性があるという認識があることは意識していませんが、瞳孔はこの期間中、蓋、つまり上蓋で覆われているため、これは不可能です。メディアコンテンツの視覚分析にEG/MG測定を使用する利点は、FMRIなどの他の30のケースよりもデータの一時的な解が高いことです。EG/MGを使用すると、さまざまな周波数で脳とまぶたの活動にアクセスできます。この手順の利点は、選択された視覚刺激の提示に対する脳の電気的活動の高い同期応答を有することである。メディアコンテンツと視覚のすべての変数とパラメータを制御することが重要です。そのため、自分でビデオムービーを作成することが望ましいです。この点で、独自のコンテンツは、この目的のためにラボまたはメディアセンターによってビデオカメラを使用して作成できます。参加者の選択も非常に重要です。複数の調査により、視覚タスク中または視覚タスクを探している被験者間で異なる知覚パターンが証明されています。そのため、参加者の選考には注意が必要です。例えば、この実験では、メディアと非メディアの専門家が行う自発的なまばたき率を比較しています。この場合、メディアの専門家はいくつかの具体的な基準で選ばれました。彼らは、日常業務でメディア編集やオーディオカットに関連する決定を下す経験が最低6年ある必要がありました。主題の選択のための具体的な基準は、出版物の方法の部分に書かれるべきです。ビデオムービーのプレゼンテーションに適したシナリオを作成します。気を散らす要素は、実験参加者を困らせる可能性があります。私たちの場合、柔軟な空間を定義するために2つの黒い構造が作成されました。ライブプレイの刺激を背景にした1つの黒い構造物。そして、同じ寸法の2番目の黒い構造と、ビデオ刺激のプレゼンテーションのためのスクリーンを供給するための中央の穴。実験を行うための快適な空間を作ることが重要です。ここでは、参加者に提示された同じ内容と期間の3つの映画の一部を紹介しています。1つは、オープンショットでカメラの動きがないワンショットムービーでした。もう一つは、33ショット、平均ショット長5.9秒、ショット全体の連続性、内容、リズム、空間、時間の関係性を持つハリウッドスタイルの映画でした。最後に、3本目の動画はMTV風の動画で、79ショット、平均撮影時間は2.4秒でした。ここでは、ショットの間にコンテンツ、リズム、スペース、時間に不連続性がありました。EEG / EMGセッションを開始するには、次の材料を準備する必要があります:キャップ、コントロールボックスデバイス、電極、導電性ゲル、注射器、参加者の頭を測定するためのメーター、およびその他の基本的な製品。次に、EEGキャップを被験者の頭に設定することから始めます。皮膚の表面をきれいにして、汚れやヘアケア製品の兆候を取り除きます。参加者の頭を測定します。鼻と中間子の間の距離を測定し、中間点を頂点としてマークします。10-20システムを使用してEEGキャップに電極を準備します。キャップをマークの後の被写体に置き、頂点がキャップの中心のゼロ点と一致するようにします。シリンジを使用して導電性ゲルを電極に塗布し、キャップが適切に調整されていることを確認します。次に、参照電極とエレクトリックキュログラフィーを被験者の頭の中に置きます。実験被験者に、セッションに快適で準備ができているかどうかを尋ねます。コントロールボックスがデータを登録するコンピューターに正しく接続されていることを確認してください。すべての電極の信号が正しいことを確認し、そうでない場合は電極を確認してください。EEG/EMG活動を記録する際には、これらの電気信号がメーカーが提供するソフトウェアまたは実験用に開発された他のソフトウェアで適切に記録されていることを確認することが望ましいです。EEG/EMG信号の適切な伝導性を確認し、必要に応じてセッションの任意のパラメータを変更します。すべてを確認したら、録音セッションを開始できます。EEG/EMGデータをファイルに保存し、ソフトウェア分析のためにインポートします。まばたきは通常、EEG記録のアーティファクトと見なされます。したがって、どのソフトウェアプロトコルも、まばたきの優れた検出器を備えている必要があります。ここで使用するように、特定のEEG電極とEMG電極を使用し、それぞれのバンドを最適な周波数でフィルタリングするのが良い手順です。データを選択してフィルタリングし、適切なまばたきフィルターを適用して、まばたきの回数とタイミングを判断します。結果を三角形化する良い方法は、HDビデオカメラで参加者の目を記録することです。これにより、ソフトウェアによって検出されたまぶたの反応に疑問がある場合に、いつでも目の動きを確認できます。この参加者の例では、提示された刺激の1つを見ている間に、いくつかのまばたきを特定しました。これらはFP1、FP2、およびEOG電極で検出されました。この図は、非メディアとメディアの専門家がさまざまな編集スタイルを見ているときの自発的なまばたき速度の比較を示しています。私たちの結果によると、メディアの専門化とメディア編集は視聴者のまばたき速度に影響を与えます。脳波や筋電図の記録を使用して被験者の視覚を分析することで、研究者は複数の周波数帯域でさまざまな脳活動にアクセスすることができます。この実験では、まばたき率に注目していますが、セッション中に取得した脳波データに対して複数の解析を行うことができるようになりました。これは、メディアの視覚スタイルとメディアの専門化に関連するさまざまな脳と筋肉の活動を報告した最初の研究です。他のメディア受信技術と比較して、EG/MG録音は、メディアコンテンツの知覚中の脳と筋肉の活動を決定するのに役立ちます。

using-electroencephalography-measurements-high-quality-video

Research

JoVE Journal

Behavior

行動

我々は、磁気共鳴画像法（MRI）によって捕捉解剖学的情報と組み合わせ磁気と脳波（MEG /...

同時MEG / EEGおよび解剖学的に制約のある最小ノルム推定値を使用してマッピング皮質ダイナミクス：聴覚注意の例

特定の視覚モダリティに反応した反射的な眼球運動に基づく視覚情報処理の品質を定量化する方法が説明されています。反応時間と固定出力パラメータは、生後6か月以降の視覚障害のある子供とない子供の視覚パフォーマンスを特徴付けるために使用されます。...

アイトラッキングを使用した子どもたちに視覚情報処理を定量化する方法

非侵襲的な変形、かつ再利用可能なドライ型 16 チャンネル脳波センサーを考案しました。本稿では、乾燥非侵襲的な多チャンネル脳波センサーを用いたマウス頭皮上で測定信号の視覚誘発電位 (VEP)...

誘発電位録画ドライの非侵襲的なマルチ チャネルを使用してマウスの頭皮脳波センサー

記事では、広いプラスチック...

眼電図を用いた神経患者の水平眼球運動性能を正確に記録

本論文では,高密度EEGを用いて腹部および背部ネットワークの刺激を通じて潜在的な形態パターンを誘発した微分皮質視覚を調べるためのプロトコルを提示する.視覚物体と運動刺激パラダイムは、時間ジッタの有無にかかわらず、記述される。視覚的に誘発された潜在的な形態学的分析も概説される。...

刺激特異的皮質視覚誘発潜在的形態パターン

ここでは、成人、オスのウィスターラットにおける横液パーカッション傷害(FPI)モデルを有する重篤なTBIを誘導するプロトコルを提示する。また、ワイヤレステレメトリシステムを使用して、連続的なビデオEEG記録を収集し、外傷後てんかん形成と一致するてんかんの排出を監視する方法も示しています。...

横液打楽器誘発性外傷性脳損傷後のてんかん形成放出を監視するワイヤレスビデオEEGシステムの使用

この記事では、磁気脳波検査(MEG)を用いて物体知覚に対する刺激前のソースレベルの影響を検出できる実験を設定する方法について説明する。刺激材料、実験設計、MEG記録、データ分析をカバーしています。...

磁気脳波による物体知覚に対する刺激前のソースレベルの影響の検出

脳磁図法(MEG)と高密度脳波法(HD-EEG)が同時に記録されることはめったにありませんが、確認的で補完的な情報が得られます。ここでは、MEGとHD-EEGを同時に記録するための実験設定と、薬剤耐性てんかんの小児のてんかん原性および雄弁な脳領域の局在化を目指したこれらのデータの解析方法を紹介します。...

薬剤耐性てんかん小児の術前評価における電磁源イメージング

同時脳波（EEG）と機能的磁気共鳴画像（fMRI）は、強力な神経画像ツールです。しかし、MRIスキャナの内部には、スキャナ内部のEEG機器を操作するたびに、EEGデータ記録と安全性を考慮しなければならないため困難な環境を形成している。ここでは、最適化されたEEG-fMRIのデータ収集プロトコルを提示します。...

同時fMRIの中の高品質脳波データの取得のための最も良い現在の習慣

二足歩行の復旧·復興のための効果的なブレインマシンインターフェイス（BMI）システムの開発では、ユーザーの意図を正確にデコードが必要になります。ここでは、同時、非侵襲的な神経活動の買収、筋活動、様々な運動タスクと状態の間に全身運動のための新たな実験プロトコルとデータ収集技術を提示する。...

同時頭皮脳波（EEG）、筋電図（EMG）、およびマルチモーダル神経復号化するための全身分節慣性録音

学ぼう、メディア視聴中の自発的瞬目率を脳波・筋電図記録で定量化し、視覚認識を解析する手法。この方法は視覚情報処理と感情関与の理解に貢献し、神経科学・行動分析研究に有用である。

脳波測定と高品質のビデオ録画を使用して、メディアコンテンツの視覚認識を分析するため

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