2016년 8월 9일
이 원고는 공간적으로 집중된 공학 문제를 해결하면서 인간의 신경 활성을 측정하는 방법을 설명한다. 뇌파 방법론 궁극적 문제 유형 간의 참가자 사이 모두 작업 성능의 비교를 가능하게 할 목적으로, 신경 효율의 관점에서 베타 뇌파 측정을 해석 돕는다.
이 절차의 전반적인 목표는 공간 능력이 요구되는 문제 세트를 해결하는 참가자들의 신경 효율성을 비교하는 것입니다. 이 방법은 "학생들이 한 학기 만에 핵심 내용에 대한 전문성을 습득할 수 있는가?" 또는 "학생들이 공간 능력을 사용하여 문제를 해결할 때와 공학 문제를 해결할 때 신경학적 측정값이 어떻게 달라지는가?"와 같은 공학 교육 분야의 핵심 질문에 답할 수 있습니다.
이 기술의 주요 장점은 뇌의 효율성에 대한 통찰을 제공한다는 점입니다. 그리고 우리는 해당 정보를 학생의 성취도와 연계할 수 있습니다. 이 방법은 공간 능력 및 정역학 문제에 대한 통찰을 제공하지만, 고급 동역학에서 볼 수 있는 것과 같은 다른 기술 측정 및 문제 유형에도 적용될 수 있습니다.
해당 절차의 시연은 연구실의 학부 연구원인 Bradley Robinson이 맡았습니다. 저희 팀의 학부 연구원인 Steven Wood이 오늘 시연하는 프로토콜을 수행하겠습니다. 먼저 제조업체의 지침에 따라 뇌전도(electroencephalography) 또는 EEG 헤드셋을 설치하십시오.
매 세션 시작 최소 1시간 전부터 항상 최소 두 세트의 헤드셋을 충전 상태로 유지하십시오. EEG 전극을 적시는 데 사용할 액체와 EEG 참조 전극과의 접촉 상태를 보장하기 위한 연마 세척제를 준비하십시오. 다음으로, 각 케이싱에 펠트를 삽입하고 주사기를 사용하여 적심 액체로 펠트를 충분히 적셔주십시오.
습윤 전극이 안착될 때까지 기다립니다. 참가자의 행동을 측정하기 위해 두 대의 비디오 카메라를 설치합니다. 참가자가 자리에 앉으면 카메라를 조정하고 비디오에 타임스탬프가 기록되는지 확인합니다.
마지막으로, 컴퓨터를 켜고 뇌파 데이터를 기록할 수 있도록 소프트웨어가 실행 중인지 확인하십시오. 모든 소프트웨어와 데이터 수집 장치가 데이터 수집을 위해 적절하게 인터페이스되고 있는지 확인하십시오. 참가자가 도착하면 EEG실로 안내하십시오.
참가자에게 몸에 지닌 모든 전자 기기를 제거하도록 요청하십시오. 전극을 적시기 위한 주사기 사용법을 시연하고, 주사기는 EEG 펠트 스탬프를 적시는 용도로만 사용될 것임을 설명하십시오. 펠트의 습기 상태를 확인한 후, 케이싱과 결합된 펠트를 EEG 헤드셋에 장착하십시오.
그 다음, 연마 세척제로 피험자의 기준점을 세척하고 잔여물을 닦아냅니다. 피험자에게 EEG 헤드셋을 씌웁니다. 헤드셋의 기준 노드를 피험자 머리의 기준점에 맞춥니다.
헤드셋의 암(arm) 부분을 과하게 구부리지 마십시오. 또한, 불편함을 방지하기 위해 기준 노드와 귀 뒷부분 사이에 틈을 두십시오. 마지막으로, 참가자가 자리를 잡으면 카메라를 재조정하고 비디오에 타임스탬프가 기록되는지 확인하십시오. 얼굴 표정과 고품질 오디오를 기록하기 위해 카메라 하나를 참가자의 얼굴에 맞추십시오.
필기 동작을 포함한 손의 움직임을 포착하고 컴퓨터 화면에 어떤 과제가 표시되는지 확인하기 위해, 다른 카메라의 초점을 참가자 앞 영역에 맞춥니다. EEG 기록 소프트웨어에서 데이터 기록을 시작합니다. 모든 채널이 기록 장치에 표시되는지 확인하여 기록 장치와 EEG 헤드셋 사이에 연결 상태가 양호한지 확인합니다.
처음에 모든 채널이 낮은 진폭의 진동과 함께 유사한 양상을 보이는지 확인하십시오. 그 다음, 휴식 시간 직전과 각 새로운 문제 유형이 시작되기 전에, 로깅 장치에서 일관된 패턴이 나타나도록 펠트 전극을 다시 연결하고 조정하여 참가자와의 연결 상태가 양호한지 EEG를 통해 확인하십시오. 과제 수행 동안 참가자가 최대한 움직이지 않고 조용히 유지하도록 안내하십시오.
데이터 수집 과정 중 모든 사전 계획된 시각적 의사소통은 컴퓨터 모니터를 통해 이루어질 것임을 피험자에게 알립니다. 과제 제시 소프트웨어를 실행합니다. 데이터 수집의 시작과 끝에 휴식 시간을 배정하며, 이 시간은 기저선 데이터를 얻는 데 사용됩니다.
첫 번째 공간 문제 유형을 표시하십시오. 이는 객관식 테스트 또는 진위형 회전 문제입니다. 이어서, 객관식 테스트 또는 진위형 정신적 절단 문제인 두 번째 공간 문제 유형을 표시하십시오. 다음으로, 공학 정역학의 특정 원리에 초점을 맞춘 공학 문제 유형을 표시하십시오.
과제가 완료되면 EEG 헤드셋을 제거합니다. 또한 과제 제시 소프트웨어, EEG 기록 소프트웨어 및 비디오 녹화 장비를 끕니다. 마지막으로 참가자에게 감사를 표하고, 향후 연락 계획 및 연구 결과가 추후 어떻게 제공될 수 있는지에 대한 개요를 설명합니다.
EEG 캡은 전기 전위를 통해 뇌 활성화를 수집하며, 여기서 보듯 데이터 내의 특정 아티팩트와 여러 이벤트들을 수동으로 제거해야 합니다. 독립 성분 분석을 거치면, 소프트웨어를 통해 데이터를 두피 활성화 표현 방식과 시행(Trial) 및 시간별로 배열된 2D 연속 활성화 그래프로 매핑할 수 있습니다. 이 기술에 숙달되면 45분에서 1시간 내에 수행할 수 있습니다.
이는 피험자의 문제 해결 속도에 따라 달라진다는 점을 이해하시기 바랍니다. 이 절차를 수행하는 동안, 일반적으로 펠트 스탬프를 유지함으로써 EEG가 피험자의 머리와 잘 연결되어 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 이 영상을 시청한 후에는 EEG 장치를 설정하고 피험자로부터 데이터를 수집함으로써, 신경 효율성 연구를 위한 EEG 데이터 수집 방법을 충분히 이해하게 될 것입니다.
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본 원고는 공간적으로 집중된 공학 문제를 해결하는 동안 인간의 신경 활동을 측정하는 접근 방식을 설명합니다. 뇌전도 방법론은 베타 뇌파 측정값을 신경 효율성 관점에서 해석하는 데 도움을 주며, 궁극적으로 문제 유형 간 및 참여자 간의 과제 수행 능력을 비교하는 것을 목표로 합니다.
본 프로토콜은 EEG 유래 베타파 측정을 통해 공간 및 공학적 문제 해결 과제 수행 중의 신경 효율성을 정량적으로 평가할 수 있도록 하여 바이오 제약 R&D 팀의 연구를 지원합니다. 베타 활성 감소와 과제 수행 능력 간의 상관관계를 분석함으로써, 이 방법은 타겟 검증 및 표현형 스크리닝에 사용되는 인지 모델의 기전적 리스크 감소를 뒷받침합니다. 또한, 이는 신경계 질환의 전임상 모델이나 인지 기능 개선제 개발에서 인지적 엔드포인트를 평가하기 위한 중개 바이오마커 프레임워크를 제공합니다.
이 방법은 초기 발견 단계의 가설 검증을 지원하고, 스크리닝을 위한 분석법 준비를 가능하게 하며, 분석 중심의 의사결정을 위한 정량적 신경생리학적 판독값을 제공함으로써 발견 연속체(discovery continuum)에 부합합니다.