참가자는 시각적 신호를 제대로 볼 수 있도록 정상 또는 수정된 투 정상 시야를 가져야 합니다.
참가자는 몸에 금속이 없어야 합니다. 이것은 fMRI에 관련된 높은 자기장 때문에 중요한 안전 요구 사항입니다.
fMRI는 스캐너 보어의 작은 공간에 누워 필요하기 때문에 참가자는 밀실 공포증때문에 손해를 입어서는 안됩니다.
2. 사전 스캔 절차
사전 스캔 서류를 작성합니다.
참가자가 fMRI 스캔을 위해 들어올 때, 먼저 MRI에 대한 반대 표시가 없는지 확인하기 위해 금속 스크린 양식을 작성하도록 지시하고, 방사선 전문의가 스캔을 검토하는 데 동의하는 부수적 인 연구 결과 양식및 연구의 위험과 이점을 자세히 설명하는 동의서를 작성하도록 지시하십시오.
벨트, 지갑, 휴대폰, 헤어 클립, 동전 및 모든 보석을 포함하여 몸에서 모든 금속을 제거하여 참가자가 스캐너에 들어갈 준비를하십시오.
3. 참가자에 대한 지침을 제공합니다.
참가자에게 스캐너에서 얼굴과 집의 이미지가 표시됩니다.
초기 로컬라이저 런의 경우 참가자에게 얼굴과 주택을 수동적으로 볼 수 있다고 지시합니다.
작업 실행에서, 그들은 서로 겹쳐 얼굴과 집을 볼 수 있음을 참가자에게 설명한다. 그들의 임무는 다음과 같이 집이나 얼굴에주의를 기울이는 것입니다.
작업이 처음 시작되면 집이나 얼굴에주의를 기울일지 여부를 텍스트 지침을 통해 알 수 있습니다.
참가자들은 주택에 주의를 기울이도록 지시받는 4개의 런과 얼굴에 주의를 기울이도록 지시받는 4개의 런을 받게 됩니다.
얼굴과 집 실행의 일정은 각 주제에 대해 무작위입니다.
참가자에게 스캔 을 통해 머리를 가만히 유지하는 것이 중요하다고 강조합니다.
4. 참가자를 스캐너에 넣습니다.
참가자에게 스캐너와 이어폰의 소음으로부터 귀를 보호하여 스캔 중에 실험자의 소리를 들을 수 있도록 하고 코일에 머리를 대고 침대에 눕히도록 하십시오.
참가자에게 비상 압착 공을 주고 스캔 중에 비상 시 압박하도록 지시하십시오.
폼 패드를 사용하여 코일에 참가자가 머리를 고정하여 스캔 중에 과도한 움직임을 피하고, 가장 작은 움직임조차도 이미지를 흐리게하기 때문에 스캔 중에 가능한 한 가만히 있는 것이 매우 중요하다는 것을 참가자에게 상기시킵니다.
5. 데이터 수집
고해상도 해부학 검사를 수집합니다.
기능 적 스캐닝을 시작합니다.
자극 프레젠테이션의 시작을 스캐너의 시작과 동기화합니다.
프로젝터에 연결된 랩톱을 통해 사진을 제시합니다. 참가자는 스캐너 보어 의 뒷면에 화면을 반사, 자신의 눈 위에 거울이있다.
각 참가자에게 두 개의 현지식 런을 제시하며, 이 실행은 얼굴과 집의 블록을 수동적으로 볼 수 있습니다. 이러한 지역화 실행은 각 개별 참가자에서 FFA 및 PPA를 식별하는 데 사용됩니다.
블록 사이에 고정의 20 s와 함께 30 년대 블록에 얼굴과 주택의 각 세트를 제시한다. 750 ms에 대한 각 자극을 표시하고, 그 다음에 250ms 간 자극 간격을 표시하여 화면에 고정 십자가만 존재합니다. 5 개의 얼굴 블록과 5 블록의 주택을 얻기 위해 교대로 블록을 반복하십시오.
각 참가자에게 주의 작업의 기능 실행 8개를 제시합니다.
화면 중앙에 겹쳐진 얼굴과집(그림 1)으로각 실행을 시작하고, 얼굴이나 집에 참석하는 것으로 시작하는 지시. 초기 주의 대상은 실행에서 무작위로 실행됩니다.
각 실행에는 300 쌍의 겹쳐진 얼굴과 집이 포함됩니다. 얼굴과 주택의 쌍은 실행 사이에 반복되지만 실행 내에서는 반복되지 않습니다.
중첩된 각 자극 쌍을 1초 동안 표시합니다. 매 초마다 중첩 된 집과 얼굴을 새로운 중첩 된 집과 얼굴로 대체하십시오.
그림 1. 얼굴 자극과 집 자극이 함께 겹쳐. 제시된 각 자극은 겹쳐진 얼굴과 집이었다. 참가자는 얼굴이나 집에 집중하라는 지시를 받았습니다.
6. 스캔 후 절차
참가자를 스캐너에서 꺼내십시오.
참가자를 브리핑합니다.
7. 데이터 분석
데이터를 미리 처리합니다.
모션 보정을 수행하여 모션 아티팩트를 줄입니다.
시간적 필터링을 수행하여 신호 드리프트를 제거합니다.
데이터를 부드럽게 하여 신호 대 잡음 비율을 높입니다.
각 참가자에 대한 데이터를 모델링합니다.
지역화 검사에서 각 작업 조건(얼굴 및 주택)에 대해 예상되는 혈역학 적 응답이 있어야 하는 모델을 만듭니다.
이 모델에 데이터를 맞게 하면 각 복셀의 값이 작업 조건에 해당 복셀이 관련된 정도를 나타내는 통계 맵이 생성됩니다.
해부학적 위치에 따라 FFA 및 PPA에 해당하는 각 주제에 대한 클러스터를 식별합니다. FFA는 미드 fusiform 자이루스 (주택보다 얼굴에 훨씬 더 반응)에 있는 모든 연속 복셀을 포함하고 PPA는 얼굴보다 주택에 더 크게 반응 하는 파라히마 마그네아의 모든 복셀을 포함합니다. 이러한 관심 영역을 설정하기 위해 각 복셀에 대해 p <10-6의 최소 유의 임계값이 사용되었습니다.
각 개인의 FFA와 PPA 마스크를 ROI로 사용하여 4개의 포커스 온 페이스 런 과 4개의 포커스 온-온-하우스 런 동안 신호 활성화를 추출합니다.
각 주제에 대해 FFA 및 PPA의 얼굴 초점 및 집 초점 조건에 대한 백분율 신호 변경을 정량화합니다.
백분율 신호 변경 값에 대한 분산(ANOVA)에 대한 양방향 분석을 수행하여 조건 간의 차이를 테스트합니다. 이 테스트의 요인은 ROI (PPA 대 FFA) 및 주의 (얼굴 대 주택)입니다.
출처: 조나스 T. 카플란과 사라 I. 짐벨 연구소 — 서던 캘리포니아 대학교
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