Name: 시야의 중앙와 프레 젠 테이 션의 정서적 이미지 동기 관심에 반구형 차이 측정 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-11-16T12:30:00.000+00:00
Duration: 5 min 36 s
Description: 학습하세요 분할 시야와 중앙 시야 제시를 사용하여 정서적 자극 처리에서 대뇌 반구의 고유한 기여를 EEG와 LPP로 측정하는 방법을. 이 기법은 동기화된 주의망의 측면화된 처리를 연구하는 데 도움을 줍니다.

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여기에서 설명한 모든 방법을 캔사스 로렌스, 캔사스 대학에서 인간 주제 연구에 대 한 내부 검토 위원회에 의해 승인 되었습니다.
 1. 선택 참가자 DVF 연구를 위한 <ol><li>사용 오른 손잡이 참가자. 드문 경우 (10%), 왼손잡이 개인 비 전형적인 지형 분포와 ERP 구성 요소 두 피 기록 결과 오른쪽 뇌에서 처리 하는 언어에 대 한 lateralized는.</li>
	<li>가지고 참가자 강한 right-handedness 결정 하에 딘 버 러 Handedness 재고 9 완료. 8 또는 더 높은 점수 나타냅니다 강한 right-handedness.</li>
</ol> 2. 자극 <ol><li>요청 연구 센터를 통해 국제 감정 사진 시스템 (IAPS) 10의 감정과 관심의 연구에 대 한 복사 &#39; s 웹사이트 11. 2.2-2.4 단계에서 규격 IAPS에서 자극을 선택 합니다. IAPS 각 자극에 대 한 이미지 파일과 원자가 각 이미지에 대 한 흥분을 일으키는의 normed 등급을 포함 하는 탭으로 구분 된 텍스트 파일을 함께 제공.
	<ol><li>사용 스프레드시트 프로그램을 규범을 보고 자극을 선택 합니다. O 선정 하는 자극의 전체 목록은 &#39; 토끼, Atchley, 고 영 (2016) 참조 표 1. 
		참고:이 자극 세트 정격된 원자가 감정적인 자극의 흥분에 대 한 규범을 제공합니다. 자극에 대 한 규범 자체 평가 마네킹 10 참가자 평가 통해 창조 되었다. 이 규모는 원자가에 대 한 미소, 행복 한 그림 찡그림, 불행 한 그림에서 범위 그래픽 그림 및 편안 하 고, 잠자는 그림 자극에 대 한 흥분, 폭 그림을 묘사. 원자가 가장 불쾌 한 (인상을 찌 푸 리고, 불행 한 그림) 1 인 9 인는 가장 쾌적 한 (웃 고, 행복 한 그림)와 9-포인트 리커트 스케일에 정격 이다. 흥분도 이상 흥분 제 (편안 하 고, 잠자는 그림)와 가장 흥분 제 (흥분, 폭 그림) 인 9 인 1 9 점 리커트 척도에 정격 이다. 감정적인 응답을 연상 하는 각 이미지의 구성 요소 각 이미지에 중앙 있습니다.</li>
	</ol></li> <li>각 그룹에서 60 이미지와 이미지의 3 개의 원자가 그룹을 만들: 불쾌 한, 쾌적 하 고 중립, IAPS 수동 12에서 제공 하는 규범을 사용 하 여.
	이렇게, 그들의 평균 원자가 등급에 의해 IAPS 이미지 정렬 <ol><li>. 평균 원자가 등급 1 3.99에에서 불쾌 한 자극의 범위. 중립 자극 범위 평균 원자가 등급 4 6.99입니다. 7에서 9에 평균 원자가 등급에 즐거운 자극 범위. 각 원자가 그룹 크게 달라 야 서로 평균 원자가 등급에 그들의 범위에 없는 중복.</li>
		<li>그 원자가 그룹에서 독립 샘플 t-테스트 13를 사용 하 여 서로 크게 다를 확인 합니다. 이미지 그룹 그림 복잡성 LPP 14 영향을 발견 되지 않은 이미지 복잡성으로 제어 되지 않습니다.</li>
	</ol></li> <li>모두 불쾌 하 고 쾌적 한 원자가 자극, 내 높은 만들고 30의 중간 각 하위 각 이미지.</li>
	<li>중립 원자가 자극 내에서 중간 및 낮은 각 하위 그룹을 만들. 하위 그룹 8.70 ~ 4.30 평균 흥분 제공 범위와 크게 안 높은 흥분을 일으키는 평균 각 등급에 서로 다릅니다. 중간 각 하위 7.29 ~ 2.40 평균 흥분 제공 범위와 크게 안 평균 각 등급에 서로 다릅니다. 1.4 5.44에서 평균 각 등급에서 낮은 각 하위 그룹 범위.</li>
	<li>자극을 선택 테스트 (t-테스트)를 통해 자극 그룹을 위해 13는 안정적으로 다른. 
	참고: 각 하위 그룹 (높음, 보통 및 낮은) 크게 평균 흥분 등급, 하지만 원자가 그룹 내에서 각 하위 그룹에서 서로 달라 야 합니다 흥분 할 크게 다 하지 서로 다른 원자가에. 원자가 1)의 시험 효과 혼자, 혼자, 2) 각 성 효과 원자가 흥분 사이 3) 인터랙티브 효과 대 한 수 있습니다.</li>
	<li>그들이 17.06 수평 및 10.85 수직도 자극-프레 젠 테이 션 모니터에 시각적인 각의에서 보여질 것입니다 수 있도록 최종 자극 이미지 크기를 조정 이미지 편집 소프트웨어 프로그램을 사용 하 여.
	<ol><li>계산 수식, V를 사용 하 여 시각적 각도 (V) = 2arctan(S/2D) 15, 어디 S 시각적 개체와 D의 너비 또는 높이 = = 뷰어에서 거리 &#39; s 학생 시각적 개체에. 자극 이미지의 크기는 참가자 사이의 거리에 따라 달라 집니다 &#39; s 학생과 자극-프레 젠 테이 션 모니터 (D).</li>
	</ol></li> <li>마스크 이미지 자극의 뒤로 마스크에 대 한 자극을 만듭니다. 이전 버전과 슬래시의 배열을 이루어져 마스크 자극 (즉, &#34; \ &#34;)는 이미지의 공간 크기를 일치 하는. 동일한 차원에에서 있는 픽셀 이미지 편집 소프트웨어 프로그램에서 이미지 자극으로 textbox를 만듭니다. 그들은 지정 된 치수를 변경 하지 않고 전체 공간을 채울 때까지 텍스트 상자에 이전 버전과 슬래시를 입력 합니다. 이 텍스트 상자를 마스크 자극을 만드는 이미지 저장.</li>
	<li>DVF 패러다임에 대 한 자극 프레 젠 테이 션 소프트웨어에 로드할 이미지-프레 젠 테이 션 슬라이드를 만듭니다.
	<li><ol>는 이미지 편집 소프트웨어 프로그램에서 고정 마크 센터 (&#34; + &#34;) 이미지의 중간에. 당신의 첫 번째 자극 이미지 오른쪽 가장자리 고정 마크의 왼쪽에 시각적인 각의 3 °와 수직으로 중심.</li>
		<li>자극 이미지와 동일한 크기와 갈색 사각형을 만들고 또한 세로로 고정 마크의 오른쪽에 시각적인 각의 왼쪽된 가장자리 3도 중심으로 배치 합니다. 이 자극 이미지의 왼쪽된 시야의 프레 젠 테이 션이이 저장.</li>
		<li>자극 이미지와 갈색 직사각형의 위치를 전환 하 고이 자극 이미지의 오른쪽 시야의 프레 젠 테이 션으로이 저장 합니다. 모든 자극 이미지 ( 그림 1)에 대 한이 작업을 수행.</li>
	</ol></li> <li>DVF 패러다임에 대 한 이미지-프레 젠 테이 션 슬라이드에 대 한 완료 되었습니다 동일한 방식으로 자극 프레 젠 테이 션 소프트웨어에 로드 마스크-프레 젠 테이 션 슬라이드를 만듭니다. 두 내부 모서리 3-도 기정 마크 ( 그림 2)에서 시각적인 각의 고정 표시의 양쪽에 마스크 이미지를 놓습니다. DVF 패러다임에 대 한 마스크 자극으로이 배열 저장.</li>
</ol> 3. 실험 장비 <ol><li>염화 사용은 (Ag-AgCl) 액티브-전극 또는 두 피에서 기록 EEG 뇌 파 전극 다른 국제에 따라 10-20 시스템 16 위치. 위에 위치 하나 추가 전극 및 다른 기록 수직 안구의 움직임을 오른쪽 눈 아래.</li>
	<li>사용 뇌 파 장비 사양에 따라 250-500 Hz의 샘플링 속도와 데이터 수집을 위한 수집 소프트웨어. 뇌 파의 상세한 고려 인수 매개 변수 참조 행운 (2014) 17 .</li>
	<li>현재 stimuli 미러 24 인치 자극-프레 젠 테이 션 액정으로 컴퓨터에 자극-프레 젠 테이 션 소프트웨어 패키지 18 통해 디스플레이 모니터 (1920 x 1200 해상도) 별도, 전기 차폐, 그리고 소리에 감쇠 방입니다. 장소만 실험 방에서 컴퓨터를 유지 하는 동안 차폐 실 내의 미러 모니터 전기 소음을 감소 시킨다. 소리 감쇠 뇌 파 데이터에서 청각 되 살려 진 잠재력의 발생을 줄일 수 있습니다. 자극-프레 젠 테이 션 소프트웨어 패키지 사용자가 프레 젠 테이 션 기간을 설정 하 고 자극의 위치를 화면에 대 한 허용 해야 합니다.</li>
</ol> 4. 참가자 준비 <ol><li>어떤 데이터를 제공 하기 전에 참가자 전체 정보, 서 면 동의.</li>
	<li>가지고 섹스, 나이, handedness, 모국어, 비전, 및 신경 역사 인구 조사를 완료 하는 참가자. 섹스와 최종 연구 보급에 보고 나이 수집 합니다. 다른 모든 인구 통계 학적 정보를 사용 하 여 참가자 연구에 포함에 대 한 기준을 충족 하는지 확인: 오른 손잡이 (에 딘 버 러 Handedness 재고를 통해 평가), 네이티브 영어 스피커 자기 보고서 (또는 네이티브 언어 사용을 통해 수집 된 연구 지침)에서 정상 또는 정상 수정 비전과 신경 외상의 역사 없이.</li>
	<li>참가자에 적용 EEG 전극입니다. 피의 후 두-정수 리 영역을 커버 모든 뇌 파 몽타주는 LPP 응답 기록 적합.</li>
	<li>좌석 참가자 전기 차폐, 어둠 속에서 소리 감쇠 방. 턱의 나머지를 사용 하 여 움직임을 최소화 하 고 머리를 안정. 턱 나머지 시각적인 각 계산에 사용 된 D 변수를 유지 하기 위해 자극-프레 젠 테이 션 모니터에서 정확한 거리 위치. 키보드 (또는 응답 상자) 그들의 오른손을 통해 응답 컬렉션에 대 한 참가자의 앞에 배치.</li>
	<li>모든 채널 임피던스 50 kiloohms 17 되도록 데이터 신호 확인.</li>
	<li>Instruct 참가자를 수 동적으로 화면 중심에서 그들의 눈을 이동 하지 않고 이미지 자극을 볼. 고정 마크를 표시 (&#34; + &#34;) 17 흥분 참가자 수 있도록 스크린의 센터에서. 그들은 관심을 지불 하는 것이 중요 하다 그래서, 이미지의 각 블록을 다음 인식 퀴즈 있을 것입니다 참가자에 지시 합니다. 각 참가자만 완료는 CVF 또는 DVF 패러다임 사이 주제 디자인 만들기. 
	참고: 모두 CVF 및 DVF 패러다임 내에서 주제 디자인을 만들 동일한 참가자에 지휘 될 수 있다. 이렇게, 어떤 친숙 효과 자극에 대 한 제어 하는 두 가지 패러다임의 순서를 맞출.</li>
</ol> 5. 중앙 시야 (CVF) 패러다임 참고: CVF에서 패러다임, 스크린의 센터에서 무작위로 현재 이미지 자극. 각 시험 500 ms 중앙 고정 구성 (&#34; + &#34;) 뒤에 뒤에 뒤 마스크를 마스크 하는 역할에 대 한 프레 젠 테이 션 기간 2000-4000 양 Jittered 프레 젠 테이 션 기간 사이에서 무작위로 변화 한다 자극의 150 ms 프레 젠 테이 션 어떤 예상 ERP 응답 다음 재판 20의 발병을 줄일 수.
<ol><li>기간과 자극 위치 자극-프레 젠 테이 션 소프트웨어에 고정, 자극 이미지 및 마스크 자극에 대 한 별도 프레 젠 테이 션 슬라이드를 만들 프레젠테이션을 지정 하.
	<ol><li>고정 마크의 프레 젠 테이 션에 대 한 프레 젠 테이 션의 더하기 기호를 지정 (&#34; + &#34;) 가로 및 세로로 모두을 중심으로 하 고이이 슬라이드에 대 한 속성을 통해 행 해질 수 있다 500 양 기간 설정.</li>
		<li>자극의 프레 젠 테이 션, 행렬 또는 목록 개체에는 자극에 대 한 이미지 파일 이름을 입력.</li>
		<li>이미지-프레 젠 테이 션 슬라이드에 이미지 개체 모두 수직과 수평,를 중심으로 놓고 이미지 자극 로드 이미지 파일 이름 목록에이 개체에 연결. 파일 이름이 이미 선택 된 자극의 교체 없이 목록에서 임의로 선택 이미지와 매트릭스 또는 목록 개체를 설정 합니다. 이미지-프레 젠 테이 션 슬라이드의 지속 시간을 150 양 설정</li> <li>마스크-프레 젠 테이 션 슬라이드에 대 한 다시 장소 이미지 개체 중심으로 모두 수직과 수평. 이 개체의 속성에서 파일 이름을 입력 하 여 마스크 이미지 파일에 직접 연결 수 있습니다. 무작위로 2000-4000 양 사이 다를 마스크-프레 젠 테이 션 슬라이드의 지속 시간 설정</li></ol></li> <li>각 (180 재판 총) 45 재판의 4 개의 실험 블록에서 이미지 자극을 제시. 각 블록 원자가/흥분을 일으키는 조건 자극의 동등한 수가 있다. 이 만드는 4 개의 별도 행렬 또는 목록 개체 이미지 파일 이름으로 각 각 원자가 흥분을 일으키는 그룹에서 7-8 이미지를 포함 하 여 수행할 수 있습니다 (예를 들어, 목록 1에서에서 7 높은 깨워서 불쾌 한 이미지 수와 목록 2에이 수 8 높은 깨워서 불쾌 한 이미지)입니다. 참가자는 수 동적으로 각 재판에 이미지 자극을 볼.</li>
	<li>참가자는 연구의 수동 보기 부분 관심을 지불 되도록 10 항목 인식 테스트를 주고 각 블록을 다음. 새로운 4 개의 항목과 이전 블록에서 인식 테스트에 6 항목을 표시 합니다. 그들은 원자가 흥분의 모든 범주를 표현이 6 개의 항목을 선택 합니다. 그들은 이전에 본 어떤 자극을 나타내는 그들의 오른손을 사용 하 여 키를 통해 응답 참가자.</li>
</ol> 6. 시야 (DVF) 패러다임을 나누어 참고:는 DVF 패러다임은 CVF 패러다임을 제외 하 고 각 이미지 자극 측면, 왼쪽 이나 오른쪽 사용 하 여 고정 마크의 현재 이미지 자극의 크기를 포함 하 여 동일는 2.7 ( 그림 3 참조) 4 단계에서 만든 이미지-프레 젠 테이 션 슬라이드.
<ol><li>현재 각 이미지 왼쪽된 시야에 한 번 그리고 한 번 오른쪽 시야에. 완전히 무작위 순서로 모든 자극을 제시.</li>
	<li>각 자극 두 번 제시로 실험 블록 및 360 재판의 총에 대 한 인식 테스트의 수 (8)를 두 번.</li>
	<li>쌍 각 이미지 자극 단단한 갈색 사각형 고정의 반대 측에 자극 차원에서 동일의 동시 프레 젠 테이 션. 이 재귀 saccades는 자극을 줄이기 위해 이루어집니다. 또한, 프레 젠 테이 션 150 ms 기간은 대부분 saccade 대기 21, 그 경우 참가자는 자극에 자신의 눈을 이동, 그것은 것입니다 마스크 참가자 그것에 흥분 시키는 수 있습니다 전에 의미 보다 짧은 22.</li> <li>각 자극을 제시 하 고 그들의 내부 쌍된 갈색 사각형의 가장자리는 고정에서 시각적인 각의 3 °. 이 자극 한 반구 4에서 처리 되는 망막의 지역 내에서을 보장 하기 위해서 이루어집니다.</li>
	<li>뒤로 자극 및 CVF 패러다임 20에서 완료 했다 동일한 기준 및 절차를 사용 하 여 갈색 사각형 마스크.</li>
</ol> 7. 데이터 분석 <ol><li>그 자극에 주의 지불 했다 안심하실 수 없습니다 데이터를에서 인식 테스트에 50% 미만 (기회)를 득점 하는 모든 참가자를 제거.</li>
	<li>전처리 및 뇌 파 소프트웨어 패키지 23을 사용 하 여 뇌 파 데이터 분석. 오프 라인 데이터를 필터링 연속 0.01-30 Hz 대역 통과, 나쁜, 올바른 눈 깜박임 아티팩트 각 개별 참가자에서 생성 하는 평균 서식 파일을 사용 하 여 수동으로 제거 수평 아이 교대 100 밀리초 시간 창에서 200 μv 변동 데이터 표시 육안 검사, 및 rereference 데이터는 com을 사용 하 여 다음 데이터에서월 평균 rereference 24 , 25.</li>
	<li> 26 200 ms 사전 자극 기준선 따라 자극의 개시 후 1000 ms의 epochs 계산.</li>
	<li>LPP 27의 지형 확인 하려면 ERP 문학과 파형 검사 사용. 이 연구에는 LPP 채널 CPz 중심. 이 경우에, 평균 채널 CPz Pz, Cz, CP1, CP2 함께 LPP 나타낼.</li>
	<li>DVF에서 데이터 왼쪽 후 두-두 정 채널과 DVF 프레 젠 테이 션 LPP 구성 요소의 전형적인 지형 이동 하지 않았다 되도록 바로 정수 리 후 두 채널에 걸쳐 LPP 진폭 비교 치러야 분석을 수행 합니다. 채널 쌍 CP1와 CP2, CP3 CP4, C1 및 C2, C3 및 C4, P1 및 P2, P3 그리고 각각을 그들은 크게 차이가 없습니다 서로 다른 평균 진폭 되도록 P4 사이 짝 샘플 t-테스트 실시.</li>
	<li>LPP로 긴, 지속적인 구성 요소, 두 개의 다른 LPP epochs 추출: (400-700 ms 후 자극 발병 초기)과 후반 (700-1000 ms 후 자극 발병).</li>
	<li>3 통해 CVF LPP 데이터 분석 (원자가: 불쾌 한, 즐거운, 그리고 중립) 2 (신 기원: 초기와 후반) 그룹 내 분산 분석 (ANOVA) 중립 자극 보다 더 큰 LPP 응답을 생성 하는 감정 자극의 전형적인 LPP 효과 되도록 이 존재 합니다. 이 분석은 자극 정상적으로 처리 된 단언을 수행.</li>
	<li>검사 원자가 LPP에 흥분을 일으키는의 대화형 효과 실시는 2 (원자가: 불쾌 하 고 쾌적 한) 2 (흥분: 높고 낮음) 2 (Epoch: 초기와 후반) CVF LPP 데이터 내에서 그룹 ANOVA.</li>
	<li>프레 젠 테이 션의 반구의 효과 검사 하 반구의 추가 요소와 7.8 섹션에 지정 된 ANOVA를 실시: 왼쪽 및 오른쪽 DVF LPP 데이터에.</li>
</ol>

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</ol>

저자는 공개 없다.

이 연구에서 자극 원자가 흥분의 조작 감정의 lateralized 처리의 이론 동기 관심 네트워크에 적용 테스트 DVF 패러다임으로 사용 되었다. 그러나, DVF 방법론의 시각적 정보 lateralized 처리를 탐구 하 사용할 수 있습니다. DVF 패러다임을 사용 하 여 무엇입니까 중요 정보 초기 처리에 대 한 한 반구에 격리 되도록 자극 프레 젠 테이 션의 컨트롤입니다. 연구의이 측면에 기여 하는 DVF 패러다임에 몇 가지 주요 단계가 있습니다.
첫째, 참가자는 그들의 눈을 화면의 중앙에 집착 하도록 결정 했다. 고정 마크, 양자 더미 자극 (또는 자리 표시자), 머리 안정화 턱 나머지 참가자 들이이 고정 유지를 돕기 위해 사용 됩니다. 그럼에도 불구 하 고, 참가자 들은 가끔 옆으로 제시 자극에 그들의 시선을 이동 합니다. 두 반구는 정보를 동시에 받을 수 있습니다 자극에 편집증 눈 변화 발생 실험 하지는 분석에 포함 되어야 합니다. ERP 연구에서 수평 아이 교대 뇌 파 ...

Lateralized 처리에 몇 가지 이론이 두 대뇌 반구에 대 한 posited 되어 있다. 이러한 가운데 감정 처리의 이론을 포함 합니다. 원자가 모델1 오른쪽 반구 불쾌 한 감정에 대 한 전문화 하는 동안 즐거운 감정에 대 한 왼쪽된 반구 전문화를 제안 합니다. 우 반구 우 가설2 오른쪽 뇌 좌 반구에 비해 모든 감정적인 정보 처리를 위한 전문 제안 합니다. 마지막으로, Circumplex 이론3 원자가 대 한 정면 asymmetries, 이외에 오른쪽 뇌의 후부 지역이 모든 높은 흥분 제 감정 처리에 대 한 전문화는 제안 합니다. 이 테스트 하기 위해 lateralized 처리의 이론, 두 반구 사이 처리를 차별화 수 있는 방법론을 사용 해야 합니다. Neuroimaging 기술이이 정보를 제공할 수 있습니다, 그들은 자주는 아니지만 대부분 연구 과학자에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 또한, 많은 표준 인지 패러다임, neuroimaging 방법론을 결합 하는 경우에, 각 반구 내에서 처리 하는 정보를 분리 하지 마십시오. 분할된 시야 (DVF) 방법론 행동 및 정신 과학자 neuroimaging 기술의 사용 없이 처리의 lateralized 이론 시험을 위한 길을 제공 합니다.
DVF 방법론 지식을 자극 한 시야를 제시 받았고 contralateral 반구4처리 처음을 기준으로 합니다. DVF 방법론 한 대뇌 반구를 다른5하기 전에 정보를 받을 수 있도록 짧은 간격으로 자극의 lateralized 프레 젠 테이 션을 사용 합니다. 따라서, 자극 오른쪽 시야에 짧게 제시 왼쪽된 반구에 의해 contralaterally 처리 되 고 왼쪽된 시야를 제시 하는 자극 오른쪽 뇌에 의해 처리 됩니다. 이러한 방식으로 단일 반구에 정보의 초기 처리에 차이 시험 될 수 있다. 예를 들어 그것을 잘 설립 왼쪽된 반구 언어 정보 처리에 대 한 전문 (메타 분석에 대 한 참조6참조). DVF를 사용 하 여 연구 패러다임 보여줄 때 오른쪽 뇌에 단어 왼쪽된 반구 (즉, 오른쪽 시야에 표시)에 선물 될 때 증가 처리 속도에 비해.
두 반구 간의 처리 차이 평가 행동 반응 시간이 필요할 수 있습니다 보다 미세한 시간적 해상도 측정 합니다. 사건 관련 전위 (르 프 스크 웨) 인간 electroencephalography (뇌 파) 데이터에서 파생 된 밀리초 (ms) 순서 시간 해상도. 따라서, DVF 방법론 함께에서 ERP 기법을 사용 하 여 두 개의 반구 간의 차이 처리의 세련 된 평가 대 한 수 있습니다. 처음에, 자극의 중앙 시야 (CVF) 프레 젠 테이 션 설립된 ERP 효과 복제 하려면 사용할 수 있습니다. 다음, DVF 자극의 프레 젠 테이 션 이러한 ERP 효과의 전파에 각 반구의 독특한 기여를 검사를 사용할 수 있습니다. 현재 연구7에 대 한 특별 한 관심의 후반 긍정적인 잠재력 (LPP) 자극8의 감정적 자극에 민감한 ERP 구성 요소로 확인 되었습니다. 흥미롭게도,는 LPP 하지를 일관 되 게 불쾌 하 고 쾌적 한 자극, 오히려, 응답 하지만 중립 자극에 상대적으로 동등 하 게에 감정적 자극 발견 되었습니다. 이 연구는 LPP 두 반구 사이 감정적인 자극에 대 한 동기 관심에 대 한 인덱스로 사용 하 여 감정 이론의 lateralized 처리를 테스트 하도록 설계 되었습니다.
또한,이 연구 체계적으로 LPP의 초기 및 런타임에 발현에 걸쳐 감정 자극의 원자가 그리고 흥분을 일으키는 크기를 검사합니다. CVF와 DVF 자극 프레 젠 테이 션과 함께에서 이러한 자극 조작 독특합니다 문학, 그들은 독특하고 인터랙티브 원자가, 흥분, 그리고 처리는 LPP의 전파에의 반구의 영향을 조사 하기 위한 수 . 따라서, 직접 행동에 대 한 영향 한다 차동 참여 동기 관심 따라서는 LPP, 쾌적 한 자극에 비해 불쾌 한에 의해 신호 탐험 수 있습니다.

<table><tbody><tr><td>64채널 Ag-AgCl 활성 전극</td><td>Cortech Solutions</td><td>데이터 수집을 위한</td><td>DA-AT-ESP32102064A/DA-AT-ESP32102064B</td> EEG 전극</tr><tr><td>ActiveTwo Base System</td><td>Cortech Solutions</td><td>DA-AT-BCBS</td><td>500Hz에서 EEG 데이터를 디지털화 및 증폭</td></tr><tr><td>E-Prime Professional 2.0</td><td>심리학 소프트웨어 도구</td><td>NA</td><td>자극 프레젠테이션 소프트웨어, 다음에서 사용 가능 https://www.pstnet.com/eprime.cfm</td></tr><tr><td>CURRY 7.0</td><td>Compumedics Neuroscan</td><td>NA</td><td>EEG/ERP 데이터 처리 및 분석, http://compumedicsneuroscan.com/products/by-name/curry/ 에서 이용 가능</td></tr></tbody></table>

시야의 중앙와 프레 젠 테이 션의 정서적 이미지 동기 관심에 반구형 차이 측정

Central and Divided Visual Field Presentation of Emotional Images to Measure Hemispheric Differences in Motivated Attention

감정적인 정보 lateralized 처리에 2 개의 지배적인 이론 문학에서 존재 한다. 1 개의 이론은 posits 왼쪽된 정면 지역에서 쾌적 한 감정을 처리 하는 동안 불쾌 한 감정을 바로 정면 지역에 의해 처리 됩니다입니다. 다른 이론은 posits 오른쪽 반구의 감정적인 정보 전체, 특히 후부 지역 처리에 대 한 더욱 전문화입니다.
감정적인 정보 처리에서 대뇌 반구의 다른 역할을 평가 하지 않는 액세스할 수 또는 저렴 한 모든 과학자 neuroimaging 방법론의 사용 없이 어려울 수 있습니다. 자극의 분할된 시야 프레 젠 테이 션 neuroimaging 기술의 사용 없이 정보의 lateralized 처리의 조사에 대 한 수 있습니다.
이 비교 연구는 동기 주의 두 반구 간의 차이 평가 하기 위해 한 정서적 이미지의 분할된 시야 프레 젠 테이 션 대 중앙. 늦은 긍정적인 잠재력 (LPP) 동기 주의 평가 하기 위해 electroencephalography (뇌 파) 및 이벤트 관련 후보 (르 프 스크 웨) 방법론을 사용 하 여 기록 했다. 미래의 일이이 패러다임 attentional 차이점에 행동에 미치는 영향을 탐구 하는 더 적극적인 행동 작업 쌍 것입니다.

이전 연구는 LPP에 복제, 불쾌 하 고 쾌적 한 이미지를 모두 LPP 응답 LPP 응답 중립 이미지 보다 더 큰 되어야 합니다. 이것은 크게 더 크게 초기 시대에는 LPP 발견에 불쾌 한 CVF 분석에 의해 확인 (M = 1.90 μv) 하 고 쾌적 한 (M = 1.71 μv) 중립 이미지에 비해 이미지 (M = 0.72 μv), 하지만 불쾌 하 고 쾌적 한 이미지는 서로 크게 다른 것을 찾을 수 없습니다. 흥미롭게도, 늦은 시대에는 LPP에 대 한 더 큰 발견은 불쾌 한 (M = 1.19 μv) 즐거운 이미지에 비해 (M = 0.56 μv).
반구 LPP 응답 정서적 이미지에 처리의 효과 검토, 프레 젠 테이 션의 반구는 LPP 차이 관심 있습니다. 이 연구는 LPP 왼쪽된 반구에...

이 비교 연구는 동기 주의 두 반구 간의 차이 평가 하기 위해 한 정서적 이미지의 분할된 시야 프레 젠 테이 션 대 중앙. 늦은 긍정적인 잠재력 (LPP) 동기 주의 평가 하기 위해 electroencephalography (뇌 파) 및 이벤트 관련 후보 (르 프 스크 웨) 방법론을 사용 하 여 기록 했다.

Two dominant theories on lateralized processing of emotional information exist in the literature. One theory posits that unpleasant emotions are processed ...

이 분할 시야 사건 관련 전위 방법론의 전반적인 목표는 후기 양성 전위(late positive potential, LPP)로 측정되는, 정서적 자극 처리에 대한 뇌의 각 반구의 고유한 기여도를 관찰하는 것입니다. 이 방법은 불쾌한 자극과 즐거운 자극을 처리하는 동기 부여 주의 네트워크에서 각 반구가 갖는 고유한 기여도는 무엇인가와 같은 정서의 측방화 처리 분야의 핵심 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 높은 시간 분해능으로 뇌의 두 반구 간의 처리 차이를 평가할 수 있다는 점입니다.시연은 제 실험실의 대학원생인 Nick Lunny가 진행하겠습니다. 제 실험실의 학부 연구 보조원인 Zach Gemelli가 참가자 역할을 맡겠습니다. 먼저 참가자를 테스트 룸으로 안내하여 고지된 동의서를 읽고 작성하게 하는 것으로 시작하십시오.그 다음, 연구 포함 여부를 평가하기 위해 성별, 연령, 주로 사용하는 손, 모국어, 시력 및 신경학적 병력을 제공하는 인구통계학적 설문 조사를 피험자가 작성하도록 합니다. 이어서, 국제 10-20 시스템에 따라 피험자의 두피에 뇌전도(EEG) 전극을 부착합니다. 그런 다음, 피험자를 어둡고 전기적 차폐가 된 방음실에 앉힙니다.턱 받침대를 사용하여 머리를 고정하고 움직임을 최소화합니다. 그런 다음, 참가자에게 시선을 화면 중앙에서 떼지 않고 이미지 자극을 수동적으로 보도록 안내합니다. 자극 제시 후에 인식 퀴즈가 이어질 예정이므로 주의를 기울이는 것이 중요함을 참가자에게 알립니다.마지막으로, 피험자가 시선을 고정할 수 있도록 화면 중앙에 고정 십자선을 표시합니다. 중앙 시야(CVF) 패러다임의 경우, 화면 중앙에 제시되는 이미지 자극을 피험자가 수동적으로 관찰하게 하며, 이는 각각 45회 시행으로 구성된 4개의 실험 블록으로 진행합니다. 각 블록에는 가치-각성 조건별로 동일한 수의 자극이 포함되어 있음에 유의하십시오.반면에, 참가자가 분할 시야, DVF 패러다임에 무작위로 배정된 경우, 각 이미지를 왼쪽 시야와 오른쪽 시야에 각각 한 번씩 무작위로 제시하십시오. 자극으로 인한 반사적 안구 운동(saccades)을 줄이기 위해, 각 이미지 자극을 제시할 때 고정점 반대편에 자극 크기와 동일한 갈색 단색 직사각형을 동시에 제시하십시오. 다음으로, 각 자극과 짝을 이룬 갈색 직사각형의 안쪽 가장자리가 고정점에서 시각각 3도 거리에 위치하도록 제시하십시오.마지막으로, CVF 패러다임에서 수행한 것과 동일한 기준 및 절차를 사용하여 자극과 갈색 사각형 모두에 후방 마스킹을 실시합니다. 초기 에포크(epoch)에서의 후기 양성 전위(late positive potential, LPP)는 중립 이미지와 비교했을 때, 불쾌한 이미지와 유쾌한 이미지에서 유의미하게 더 크게 나타났으며, 이 두 조건 간에는 차이가 없었습니다. 또한, 각성도가 높은 이미지가 중간 정도의 각성도 이미지보다 더 큰 LPP 반응을 유도했습니다.후기 에피소드(late epic)에서, 고각성 불쾌 이미지에 대한 LPP는 다른 모든 이미지에 비해 유의하게 더 컸습니다. 또한, 좌측 반구에 제시된 고각성 불쾌 이미지를 제외한 모든 이미지 제시에 대해, 초기 에피소드(early epic)의 LPP가 후기 에피소드보다 더 큰 것으로 나타났습니다. 좌측 반구는 고각성 불쾌 이미지에 대해 더 오랫동안 관여하는데, 이는 아마도 해당 이미지에 대응하는 행동 계획을 수립하기 위함일 가능성이 있습니다.분할 시야 절차에서는 외측화된 자극 처리를 최적화하기 위해 피험자의 시선이 화면 중앙에 고정되어 있도록 하는 것이 중요합니다. 성공적인 분할 시야 제시를 위해 자극의 크기, 제시 시간 및 화면상 위치를 세밀하게 제어하십시오. 자극 제시와 충전 자극(filler stimulus)의 균형을 맞추고, 후속 마스킹(backward masking)을 사용하여 외측화된 자극 처리를 최적화하십시오.분할 시야 절차는 사건 관련 전위와 함께 사용하여 감정의 측방화된 처리를 조사하거나, 동기 부여 주의 네트워크에 미치는 가치(valence)와 각성(arousal)의 독특하고 상호작용적인 영향을 조사하는 데 활용될 수 있습니다. 분할 시야 절차를 사건 관련 전위 기법과 결합하면 뇌의 측방화된 처리 및 시각적 공간 처리 시스템에 관한 다양한 이론들에 대한 추가적인 의문점을 해결하는 데에도 사용할 수 있습니다.

central-divided-visual-field-presentation-emotional-images-to-measure

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

우리는 기능적인 자기 공명 영상을 사용하여 정서 자서전의 추억을 recollecting의 신경 상호의 조사를 허용하는 프로토콜을 제시한다. 이 프로토콜은 건강하고 임상 참가자 모두 사용할 수 있습니다.

감정적 기억 순의 기억의 신경 상호의 두뇌 이미징 조사

우리는 기능적인 자기 공명 영상을 사용하여 심의하고 자동으로 감정 조절의 신경 상호의 조사를 허용하는 프로토콜을 제시한다. 이 프로토콜은 젊은 나이뿐만 아니라, 임상 환자 모두 건강한 참가자에 사용할 수 있습니다.

감정 규정의 신경 상호의 두뇌 이미징 조사

우리는 감정의 메모리 향상 효과의 신경 상호 조사를 기능성 자기 공명 이미징을 사용하는 프로토콜을 제시한다. 이 프로토콜은 뇌 활동의 식별은 특별히 좀 더 일반적인 지각 처리에 반하는 메모리 관련 처리에 연결할 수 있으며, 건강하고 임상 인구와 함께 사용할 수 있습니다.

감정 메모리 강화 효과의 두뇌 이미징 조사

우리는 기능성 자기 공명 이미징을 사용하여인지에 대한 감정의 해로운 영향을 중재 신경 메커니즘의 조사를 허용하는 프로토콜을 제시한다. 이 프로토콜은 건강하고 임상 참가자 모두 사용할 수 있습니다.

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이 논문은 가족성 고위험군 조현병(FHR)에 있는 어린이와 청소년의 뇌 활성화를 측정하기 위해 정서적 괴짜 과제와 fMRI를 사용하는 방법을 설명합니다. FMRI는 정서적 괴짜 과제 동안 전두엽-선조체-변연계 영역의 차이를 측정하는 데 사용되었습니다. FHR이 있는 소아는 청소년기에 비정상적인 기능 활성화를 보였습니다.

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여기에 제시된 것은 중앙 시력 상실을 가진 참가자의 쌍안경 눈 움직임 및 시선 제어 중앙 시야 검열을 평가하기 위한 프로토콜입니다.

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학습하세요 분할 시야와 중앙 시야 제시를 사용하여 정서적 자극 처리에서 대뇌 반구의 고유한 기여를 EEG와 LPP로 측정하는 방법을. 이 기법은 동기화된 주의망의 측면화된 처리를 연구하는 데 도움을 줍니다.

시야의 중앙와 프레 젠 테이 션의 정서적 이미지 동기 관심에 반구형 차이 측정

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