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방법 논문

지속적인 전산 사회적 상호 작용 동안 신경 및 행동 활성을 측정 이벤트 관련 뇌 전위 검사를

13.6K 조회수

⸱

DOI:

10.3791/52060

⸱

2014년 11월 15일

1Psychology Department, Illinois Wesleyan University

이 논문에서

요약

사회적 배제에 대한 연구는 최근 몇 년 동안 엄청나게 증가했습니다. 이 분야가 확장됨에 따라 사회적 배제 중에 신경 및 행동 결과를 동시에 측정할 수 있는 정교한 방법론을 개발하는 것이 필수적입니다. 이 프로토콜은 사건 관련 뇌 전위를 활용하여 컴퓨터화된 사회적 상호 작용 중에 진행 중인 신경 활동을 기록합니다.

초록

사회적 배제는 강력한 부정적인 결과와 복잡한 사회 현상이다. 정신적, 정서적 건강에 대한 사회적 배제의 영향을 감안할 때, 사회적 배제에 대한 인식은 사회적 상호 작용의 과정을 통해 개발 방법의 이해는 제외되는 유해 비용을 줄이는 목적으로 치료를 진행하는 데 중요합니다. 사회적 상호 작용이 완료된 후 현재까지 사회적 배제의 가장 과학적인 검사를 배제 살펴 보았다. 이 배제 다음 사람에 미치는의 이해를 개발하는데 매우 유용되었지만, 사회적 배제 과정의 매 순간 역학을 명확히하는 데 도움이되지 않았습니다. 따라서, 현재의 프로토콜은 사회적 상호 작용 중에 존재하는 이벤트 관련 뇌의 활성화 패턴을 검사하여 사회적 배제의 개선 된 이해를 얻기 위해 개발되었다. 이 프로토콜은 socia을 자세히에 더 큰 정밀도와 감도를 할 수 있습니다그들은 사회적 상호 작용에서 제외 된 것처럼 사람들이 느끼는 이어질 L 프로세스. 중요한 것은, 현재의 프로토콜은 참가자가 포함 된 빈도를 변경하여 배타적 인 사회적 상호 작용의 본질을 변화 연구 프로젝트를 포함하도록 구성 될 수 있으며, 배제의 기간은 각각의 상호 작용에 얼마나 오래 지속되며, 배제는 사회적 상호 작용 동안 일어날 때 . 또한, 현재의 프로토콜은 사회적 배제에 관한 것 이외의 변수와 구조를 검사하기 위해 사용될 수있다. 이 기능은 지속적인 사회적 상호 작용 동안 모두 신경 및 행동 데이터를 획득하여 심리학에서 다양한 애플리케이션을 해결하는 것은 본 프로토콜은 사회적 상호 작용에 관한 과학적 탐구의 개발 지역의 핵심이 될 수 있습니다 제안합니다.

서론

사회적 상호 작용의 과학적 검사 이해하기위한 새로운 이론적 설명, 모델 및 패러다임의 폭발과 함께, 최근 몇 년 동안 르네상스를 거쳐 대상 또는 사회적 배제의 소스가되는 효과를 탐구하고 그 상호 작용은 많은으로 이어질 방법있다 배제 1-6의 결과입니다. 문학, 행동 적, 정서적,인지 적, 신경 수준에서의 사회적 배제의 결과에 대한 이해를 개발에 엄청난 진보를했다지만, 큰 거래는 사회적 배제에 관련된 역학 관계에서 알 수없는 남아 있습니다. 문헌에서 주목할만한 갭은 사회적 상호 작용 동안 다양한 동적 사회적 배제 공정의 측정에 관한 것이다. 예를 들어, 여러 이론적 모델 3,5-8는 사회적 배제의 인스턴스의 모니터링 및 평가는 사회 EXC에 대처하기위한 더 큰 자율 규제 시스템의 초기 단계임을 시사lusion 및 소속과 사회 통합의 유지, 건강하고 허용 가능한 수준. 이러한 모델은, 배제에 기존의 많은 문헌과, 유해한 영향 제외 신경, 행동,인지, 정서적 수준에 원인이되는 사회적 배제의 결과와에 엄청난 통찰력을 제공합니다. 그러나, 배제의 인식과 배제에 후속 정서적,인지 적 반응에 모두 이끌 사회적 상호 작용,시 배제 대상에서 진행중인 특정 프로세스가 정의되지 않은 남아있다. 연구자들은 사회적 상호 작용 9시자가보고 기분 상태를 얻기 위해 방법을 적응하지만, 이러한 데이터는 자기보고 된 영향과 동기를 부여 할 수있다 지속적인 신경 프로세스를 검사하지 않았다.

따라서, 사회적 상호 작용 동안 배제의 시험은 개인이 제외되는 동안 무슨 일이 일어나고있다 "를 참조하십시오"를 기능성 자기 공명 영상 (fMRI)를 사용하여 시작되었다D 3,4,10,11. 이러한 연구는 포함에 비해 배제 동안 신경 활성화의 다른 패턴을 밝혔다. 배제와 제외되는자가보고 결과와의 관계 중 현재 진행중인 신경 프로세스의 이해를 높이는 데 대단히 중요하지만, 이러한 연구들은 사회적 상호 작용의 동적 특성을 대표 할 수있는 방법에 제한됩니다. 특히, 이들의 fMRI 방법은 전체 사회적 상호 작용을 통해 신경 활동을 통합하고 매 순간 기준에 제외를 검토 할 수 없습니다. 이 제한은 연구자 교환하는 동안 순간 또는 이벤트가 배제 하나의 인식의 개발과 관련하여 의미있는 결정 할 수없는 사회적 상호 작용시에 일어나고 배제 관련된 정서적,인지 적 처리의 동적 특성을 완전히 이해 금지 과 감정적 반응을 관련.

t를 해결하기 위해,HESE 제한은, 최근의 연구는 사회적 중에 신경 활성 존재하는 매 순간 패턴을 검사 할 Cyberball 패러다임 (12)의 실행 중에 이벤트 관련 뇌 전위 (까지 ERP)로 알려진 신경 활동의 일 클래스의 측정을 실시했다 배제 (13). 까지 ERP는 시간 고정 이산 이벤트를하고 또는 자극 또는 응답 (14)에 대비하여 응답에 뇌 활동을 대표하는 두피에서 측정 neuroelectric 활동을 참조하십시오. 사회적 배제에 대한 동적 응답에 대한 귀중한 통찰력을 제공의 fMRI에 비해 또한,까지 ERP는 뛰어난 시간 해상도를 가지고있다. 예컨대, 신경 인덱스 구현 및 제어 Cyber​​ball 패러다임을 통해 본 프로토콜에서 설명 될 수 사회적 포함 배제의 인스턴스에 응답하여 뇌 활동의 이벤트 관련 시험을 통해 얻은 바와 같이, 모델을 평가하기 위해 필요하고 예측에 존재현재 사회적 배제 이론.

현재 방법론의 목적은 행사에 지속적으로 신경 응답 인간 참가자의 컴퓨터 사회적 상호 작용 동안 (inclusionary 이벤트, 배타적 이벤트)를 측정하는 것입니다. 이 방법에서, 연구자들은 상호 작용 내의 각 이벤트에 대한 응답으로 신경 활성을 정량화 할 수있는 능력을 가지고있다. 또한, 현재의 프로토콜은 각 이벤트가 여러 투사 이미지로 구성되어 각 사회 이벤트의 지속적인 검사를 위해 수 있습니다. 이 이벤트가 펼쳐지 연구진은 신경 활동의 변화를 볼 수 있습니다. 이러한 방법 만이 발생하는 전개 이벤트의 시험을 허용하지 않고 각 이벤트에 대한 하나의 이미지에 관련하여 신경 활동을 캡처으로 분석의 수준은 사회적 상호 작용 15, 16시까지 ERP를 검토 다른 방법을 사용할 수 없습니다. 또한, 인간의 참가자는 그 또는 그녀가 온라인 게임을하는 것을 믿게된다다른 사람,하지만 실제로는 컴퓨터에 미리 프로그램 된 게임 내에서 재생됩니다. 상호 작용이 있기 때문에 인간의 참가자에 의해 결정, 사회적 상호 작용의 성질은 미리 결정되고 연구 문제 (13)의 특성에 따라 다양하게 프로그래밍 될 수와 상호 작용하는 유연성, 컴퓨터 내에서 미리 프로그램, 17. 예를 들어, 프로토콜 동안 컴퓨터에서 생성 된 플레이어의 동작은 (의 던졌습니다 미리 프로그램 된 일정을 변경하여 지정된 모든 시간의 사회 통합 또는 사회적 배제의 인스턴스를 생성하기 위해 조정할 수 있습니다 예를 들어, 플레이어가 공을 던지는 다른되는 ) 그 발생 슬로우 플레이어의 수가 슬로우, 그리고 타이밍 던진다. 따라서, 본 연구자가 또는 상호 작용의 전체 맥락과 일치하지 않을 수 있습니다 이벤트에 대한 응답으로 신경 활동을 측정 할 수 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 배타적 사회 EV에 대한 참가자의 신경 반응을 정량화 할 수해당 참가자에 크게 inclusionary이며 잠재적으로 크게 배타적 상호 작용 내에서 배타적 이벤트에 해당 참가자의 신경 반응과 비교 상호 작용 내에서 ENT. 이러한 연구 기회의 fMRI의 시간 제한 주어진 자기 공명 기술을 사용하여 쉽게 사용할 수 없습니다. 이 프로그래밍 유연성, 현재의 프로토콜은 여러 신경 과학적, 심리적 배경을 가진 연구자들이 새로운 방식으로 연구 문제를 해결하고 사회적 상호 작용 동안 동적 신경 행동 활동을 얻을 수 있습니다.

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프로토콜

참고 : 다음 프로토콜은 일리노이 웨슬리안 대학에서 임상 시험 심사위원회의 승인을 윤리적 인 기준에 따라 개발되었다.

1. Cyber​​ball 자극 준비

  1. Cyberball 패러다임 12, 18, ​​20, 22을 다운로드하여 컴퓨터에 설치 (현재의 프로토콜은 Cyberball 버전 3.0에서 이미지를 사용). 또한, 특정 요구 사항에 맞도록 Cyber​​ball 패러다임을 다시 만들 컴퓨터 이미지를 생성합니다.
  2. 이 사진 편집 프로그램을 사용하여 Cyber​​ball 내에서 발생의 각 부분에 대한 개별 이미지를 만듭니다. 예를 들어, 컴퓨터 화면에서 플레이어에게 플레이어로부터 던져지는 볼의 이미지를 생성 잇달아 도시되어 개별 투사 프레임으로 플레이어에게 플레이어 슬로우 각각을 분해 (도 1 참조).
  3. 다시 아무것도를 포함하여, 사진 편집 프로그램에서 각 개별 던져 프레임에 어떤 라벨, 이름, 또는 그림을 추가플레이어가 플레이어의 볼 이동을 제외하고 동일 투 일련의 프레임을 생성하는 (도 1의 화면 하단에 손으로 표시) 화면 하단 플레이어로서 인간 참가자를 제시한다.
  4. 그 던져에 대해 "정보 프레임", 또는 (다른 플레이어가 볼을 받게됩니다 즉,) 투사의 특정 대상에 대한 선수에 대한 정보를 제공 던져 시퀀스 내에서 첫 번째 프레임은 각 던져 순서에있는 프레임합니다.
  5. (다른 플레이어에게 인간 참가자로부터 던져 포함) 스크린에 서로 다른 플레이어에게 각 플레이어로부터 던져 생성 스로인 서열 각 스로우 시퀀스 던져 코마 수가 동일하고, 각각의 내부 정보 프레임을 가지고 있다는 것을 확인 던져 순서는 지적하고있다.

2. Cyber​​ball 사회적 상호 작용 프로그래밍

  1. STIM을 사용하여 시퀀스 파일 만들기세부 사항에 ulus 프리젠 테이션 소프트웨어 Cyber​​ball 사회적 상호 작용 내에서 사건의 정확한 순서.
    1. 시퀀스 파일의 경우, 특정 투사 프레임 (순서대로), 화면의 프레임의 타이밍을 지정하는, 프레임들의 시퀀스, 이벤트의 특성상 (던져 누구로부터 누구), 인간의 참여자에 의해 요구되는 응답 (필요한 경우), 원하는 상호 작용을 만들 수있는 이벤트의 전체 순서. 명시 적으로 시퀀스 파일의 작성 중에 프로그래밍 코드 내에서 적절한 행, 열, 그리고 공간에이 모든 스펙을 입력합니다.
    2. 시퀀스 파일 내의 각각의 이벤트에 대한 프로그래밍 코드 내의 상기 한 특성 모두를 지정하고 생성 된 각각의 시퀀스 파일 (예를 들면, 포함, 제외)하는 단계를 반복한다.
      1. 제 공 던지기는 다른 임의의 플레​​이어로부터 오류없이 완료되도록 시퀀스 파일 내의 올바른 순서 던져 프레임 각각을 주문한다. S 만들기던져의 각 유형 시퀀스 파일에 표시되도록 imilar가 선수 중 스로우 종류별 파일의 서열을 명령 (예를 들어, 세 개의 플레이어 게임 여섯 가능한 다른 슬로우 구성된다).
      2. 공간 450 밀리 떨어진 각 스로우 프레임의 타이밍. 이 방법에서, 각 프레임은 참가자 위해 스크린 상에 동작의 이미지를 제공하고, 2,700 밀리 초 총 지속 던져 이벤트를 만들고 다음 프레임으로 대체되기 전에 450 밀리 초 동안 표시되도록.
      3. 이벤트 관련 마커에게 정보 프레임의 프레 젠 테이션 참가자들의 신경 활동을 파일 저장 시간으로 표시 할 수 있도록 정보 프레임 시퀀스 파일에 표시 될 때마다 삽입합니다. 코드 이러한 마커 선수를 나타내는 숫자를 사용하여 이벤트의 특성을 나타내는 데 (왼쪽 플레이어가 플레이어는 "1"바닥 플레이어가 선수 "2,"오른쪽 플레이어가 플레이어는 "3"), 이는 모든 것아야 코드 "(13)는"오른쪽에있는 플레이어 왼쪽에있는 플레이어에서 던져 나타냅니다.
      4. 각 스로우 시퀀스가​​ 적어도 두 시퀀스 파일 내에 표시되도록 파일 내에 여섯 가지 투사 시퀀스들의 전체 세트를 복사한다. 이것은 그들이 미리 결정된 보이지 않도록 각 블록 내의 이벤트의 순서를 변경하도록 프로그래밍 유연성을 제공 할 것이다.
      5. "다음, 경우"시퀀스 파일 내에서 문이 인간의 참가자가 자유롭게 인간의 참가자 다음 다음 던져 수신하는 선수 선택할 수 있도록 만듭니다. 인간의 참가자에게 던져 공을받은 후 다음 작업을 선택하기 위해 응답 패드 나 마우스를 줘; 잠재적으로 오른쪽에있는 플레이어에게 던져 마우스 오른쪽 버튼을 사용하여 세 개의 플레이어 게임에서 왼쪽에있는 플레이어에게 던져 마우스 왼쪽 버튼을 사용.
      6. "경우 다음"문은 다음의 적절한 던져 순서로 이어질 있는지 확인 게임 P 있도록평신도 (즉, 왼쪽에있는 플레이어에 대한 인간의 투사가 다른 플레이어의 왼쪽에있는 플레이어에서 던져 와야합니다) 원활한 나타납니다.
      7. "다음 경우"시퀀스 파일 내에서 문이 원하는 게임 동작을 표현하고 프로그램이 적절하게 인간의 참가자의 선택에 관계없이 다음 이벤트로 이동할 수 있도록 루프를 만들고.
      8. 프로그램 연주자 (즉, 동일한 컴퓨터 플레이어는 항상 동일한 드로하지 않음)에게 명백하지 않도록 게임의 특성을 변경하는 프로그램 내의 카운터를 초기화. 더 나은 화면의 측면에 선수, 단지 실제하지 사이에 자연 라이브 플레이의 모양을 제공하기 위해 특정 이벤트 또는 이벤트의 패턴의 반복 발생 후 게임 작업을 전환하고 게임을 통해 플레이의 패턴을 제거하려면 다음 카운터를 사용 인간 학습자는 화면 하단에 표시.
  2. 사회적 상호 작용의 다른 유형을 연구하기 위해서 상이한 시퀀스 파일을 개발한다. 각각의 시퀀스 파일 내에서 비​​율과 inclusionary 이벤트 및 배타적 이벤트의 순서를 변경하여 연구 문제의 특성에 따라 인간의 참가자를 위해, 부분적으로 포함 또는 독점도 이러한 상호 작용은 주로 포함 또는 독점, 또는합니다.
  3. 다른 사회적 상호 작용의 각 내의 각 이벤트 유형에 대한 이벤트 관련 뇌 전위 (까지 ERP)을 만들 신경 데이터를 수집 할 때 이벤트 마커 EEG 파일에 나타나는지 확인합니다. 정보 프레임이 참가자에게 제공되는 이러한 마커는 EEG 파일에 나타납니다.

3. Neuroelectric 기록

  1. 정신 생리 학적 연구 (19)에 대한 학회의 지침에 따라 뇌파 (EEG) 평가를 위해 참가자를 준비합니다.
  2. 64 소결 AG-AgCl을 내장 라이크라 전극 캡을 사용하여10-10 시스템 몽타주 (20)에 배치 된 전극 (10mm)는, EEG 데이터를 수집한다. 참가자의 머리에 캡을 장착하고 전도성 젤을 사용하여 각 전극을 준비합니다.
    1. Cz에와 CPZ 간의 중간에 배치 온라인 전극을 참조 전극과 접지 전극으로 AFZ를 사용한다.
      NOTE : 대체 온라인 참조는 데이터 수집에 사용되는 전극 캡의 특성에 따라 필요할 수있다.
    2. 각 눈의 외측 눈구석 위와 우측 아래 궤도 근처에 배치하고, 소결의 Ag-AgCl을 전극을 이용하여 안구의 움직임을 모니터링하기 위해 수직 및 수평 바이폴라 electrooculographic 활동 (EOG)를​​ 수집.
  3. (이득이 특정 증폭기에 따라) 계속 디지털화 (500 Hz의 샘플링 레이트), 증폭하는 디지털 bioamplifier을 사용하고, 필터 (60 Hz에서 노치 필터를 포함하여 70 Hz의 저역 통과 필터) DC 모드에서 원시 EEG 신호. 이러한 뇌파 분석에서 사용 가능한 옵션에서 설정을 선택합니다 그래서데이터 수집 전에 증폭기 ftware와 EEG 하드웨어 및 소프트웨어의 사양에 따라 다양하다.
  4. 상기 신경 데이터를 처리하기 위해 EEG 분석 소프트웨어를 이용하여 기록 EEG 활성.

4. 오프라인 Neuroelectric 데이터 처리

  1. 공간 필터를 이용하여 정확한 눈 깜박, 평균 눈 깜박임을 발생 다단계 절차, 제 성분 및 공분산 값을 추출하기 위해 주성분 분석 (PCA)에 기초하여 공간적 특이 값 분해를 이용하여, 다음에 그 공분산 값을 사용 눈은 21 깜박에 특별히 민감한 필터를 개발한다.
  2. 데이터 변환 옵션 선택로부터이 기능을 선택하여 EEG 분석 소프트웨어에 연속적 EEG 파일에 삽입 하였다 이벤트 마커에 대하여 자극 로크 에포크 만들기. t에 해당하는 삽입 마커를 기준으로 -900 밀리 1,800 밀리 초에서 이러한 신 (新) 시대를 실행그는 각각의 여섯 프레임 던져의 전체 기간과 그림 1에 표시된 이벤트 마커가 삽입 된 0 밀리의 평가시기가 있습니다.
  3. 각 시대의 평균 사전 자극 기준선 활동을 제거하여 신 (新) 시대 사이의베이스 라인의 차이를 보정 (즉, 이전에 이벤트 마커 0 밀리 초에 -900 밀리 초에서 실행되는 900 밀리 초 시간 창). 이 함수는 선택된 또는 EEG 분석 소프트웨어에서 사용할 데이터 변환 옵션에서 개시 될 수있다.
  4. 로우 패스 필터 (30 Hz에서, 24dB / 옥타브) 시대와는 + 75V를 초과하는 전기 유물과 모든 시대를 거부합니다. 이러한 데이터 수집 다음 EEG 데이터의 변환을 허용 뇌파 분석 소프트웨어에서 사용할 수있는 옵션을 설정하고 EEG 소프트웨어의 사양에 따라 달라질 수를 선택합니다.
  5. Cyber​​ball 작업 블록 내에서 각 이벤트 유형에 대해 함께 신경 응답을 평균값.
    NOTE :이 평균화 프로세스는 적용 할 수 있습니다제 20 verage, 중간 (20)는 각 상호 작용 내의 유사한 유형이라도 지난 20 이벤트는 사회적 상호 작용 (13)의 과정을 통해 신경 활성화의 동적 패턴을 검사한다.
    1. 세 가지 주요 이벤트 범주를 만들 수있는 다양한 이벤트 유형을 결합은 : 어느 다른 플레이어에서 참가자에게 던지는 참가자 중 다른 플레이어에서 발생하고, 다른 두 선수 사이의 참가자를 포함하지 않는 발생합니다. 예를 들어, 결합은 왼쪽 플레이어에게 인간에서 하나의 평균 파형으로 오른쪽 플레이어가 발생합니다.
    2. 가장 관심있는 이벤트 유형에 컴퓨터 플레이어에서 이벤트를 결합은 (inclusionary) 인간의 참가자에게 던져 멀리 (배타적) 인간의 참가자가 발생합니다.
  6. FCZ에서 이벤트 마커 후 320 밀리 - 적용 가능한 경우, 200에서 실행 이산 지연 윈도우 평균 진폭 N2 성분을 계량.
  7. 해당하는 경우 P를 정량화년 Pz에서 이벤트 마커 다음 450 밀리 - (320)로부터 실행 이산 지연 윈도우 평균 진폭 3 성분.
  8. 해당되는 경우, 사회적 상호 작용과 다른 이벤트 유형에 신경 활동의 패턴 사이에 지속적인 차이를 검사 할 수있는 정보 프레임 다음 프레임 던져 ERP 구성 요소를 정량화.

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결과

이 프로토콜은 지속적으로 신경 행동 적 활동 (13)에 대한 사회적 배제의 영향을 조사 이전에 출판 된 연구에 사용되어왔다. 스물 두 대학 - 세 참가자 (15, 여자, 남자 7 명)는 상기 한 조건에서 Cyber​​ball 작업의 세 가지 세션을 완료했다. 동의를 제공 한 후, 참가자들은 다른 참가자들과 학부 컴퓨터 공 던지기 게임을 할 것이라는 점을 들었다. 그러나, 다른 참가자이 진짜가, 그들은이 프로토콜에 설명 된 컴퓨터 플레이어로 표현했다. 모든 인간 참가자는 프로토콜 (포함, 배제, 재 포함)의 같은 세 블록을 완료했다. 각 블록은 총 발생 (80)으로 구성되었다. 포함하고 다시 포함 블록, 모든 플레이어는 각각의 공을 던지기에 공을 수신 동등한 기회가 있었다. 배제 블록에서 인간 참가자 (10)로부터 수신하는 슬로우까지 볼을 수신하는 동일한 기회가 평등다른 플레이어. 초기 단계 이후, 인간 참가자는 태스크 블록의 나머지 제외 완성되었다.

이 프...

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토론

이 기사에서는 사회적 상호 작용 중에 진행 중인 이벤트 관련 신경 및 행동 데이터를 측정할 수 있는 프로토콜을 제시했습니다. 이 절차는 다양한 사회적 상호 작용 내에서 다양한 이벤트 유형(포함, 배타)을 살펴볼 수 있는 기회를 만듭니다. 구체적으로, 이 절차는 컴퓨터화된 사회적 상호 작용 중에 발생하는 모든 이벤트에 대한 반응으로 순간순간 이벤트 관련 신경 활동을 정량화할 수 있습니다. 이 신경 활동은 참가자가 시작한 특정 움직임이나 행동과 무관하며 사회적 상호 작용의 특성은 사회적 배제 연구를 넘어 다양한 연구 질문을 해결하도록 맞춤화될 수 있습니다.

이 프로토콜에서 중요한 것은 진행 중인 사회적 상호 작용 중에 신경 활동을 수집하기 위해 이벤트 마커를 사용하는 것입니다. 이러한 이벤트 마커를 삽입하면 모든 유형의 사회적 상호 작용(포함, 배타) 내에서 이벤트 관련 활동에 대한 시간 고정 분석이 가능합니다. 이 기능은 혈역학적 측정의 제한된 시간적 해상도로 인해 fMRI 방법론...

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공개 사항

저자는 공개할 것이 없으며 이해 상충이 없음을 선언합니다.

감사의 글

저자는 이 프로토콜을 시범 운영하고 관리하는 데 도움을 준 많은 논문 학생과 연구 조교에게 감사의 뜻을 전합니다. 이 원고에 제시된 데이터는 미국 국립과학재단(NSF)이 제이슨 테만슨(Jason Themanson)에게 1147743(Grant Number)를, 일리노이 웨슬리언 대학교(Illinois Wesleyan University)가 제이슨 테맨슨(Jason Themanson)에게 보조금을 지원한 연구를 기반으로 합니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
Cyberball (Williams et al., 2000) 컴퓨터 기반 사회적 상호작용 프로그램figure-materials-1 https://cyberball.wikispaces.com연구자가 대체 컴퓨터 이미지 세트를 사용하거나 생성할 수 있음
SCAN 4.3.1 수집 및 분석 소프트웨어가 포함된 Neuroscan SynAmps2 64채널 증폭기figure-materials-2 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies9032-0010-01대체 증폭기 및 EEG 수집 장비와 소프트웨어를 사용할 수 있음
STIM2 Complete Version 2.1 자극 제시 소프트웨어figure-materials-3 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies666M대체 자극 제시 소프트웨어를 사용할 수 있음
SynAmps2 Quik-Cap Sintered Ag/AgCl 64 Ch./Mediumfigure-materials-4 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies96050255대체 EEG 캡을 사용할 수 있음
Quik-Gel 전도성 겔figure-materials-5 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies92000016대체 EEG 전도성 전극 겔을 사용할 수 있음
NuPrepfigure-materials-6 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies92100025대체 피부 준비용 각질 제거제를 사용할 수 있음
뭉툭한 바늘 및 주사기 키트figure-materials-7 Compumedics Neuroscan Neuromedical Supplies104207바늘 및 주사기 키트는 EEG 캡에 내장된 전극에 전도성 겔을 도포하는 데 사용됨

참고문헌

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