Celem naszych badań jest powiązanie zachowania z aktywnością mózgu. Dokładne pomiary behawioralne i techniki obrazowania pozwalają nam wyjaśnić zależności między mózgiem a zachowaniem.
Artykuł metodologiczny
Celem naszych badań jest powiązanie zachowania z aktywnością mózgu. Dokładne pomiary behawioralne i techniki obrazowania pozwalają nam wyjaśnić zależności między mózgiem a zachowaniem.
Celem niniejszej publikacji metodologicznej jest opis sposobu wdrożenia techniki neuroobrazowania w celu zbadania komplementarnych procesów mózgowych angażowanych podczas dwóch podobnych zadań. Zachowanie uczestników podczas wykonywania zadania w skanerze fMRI może być następnie skorelowane z aktywnością mózgu przy użyciu sygnału zależnego od poziomu utlenowania krwi (BOLD). Pomiar zachowania umożliwia wyselekcjonowanie prób poprawnych, w których badany prawidłowo wykonał zadanie, co pozwala na analizę sygnałów mózgowych związanych z poprawnym wykonaniem. Ilekroć badani nie wykonują zadania prawidłowo, a próby te zostaną włączone do tej samej analizy co próby poprawne, wprowadzone zostaną dane nie odnoszące się wyłącznie do poprawnego wykonania. W wielu przypadkach same te błędy mogą być następnie wykorzystane do korelacji z aktywnością mózgu. Opisujemy dwa komplementarne zadania stosowane w naszym laboratorium do badania mózgu podczas hamowania automatycznych reakcji: zadanie Stroopa1 oraz zadanie anty-sakkadyczne. Paradygmat emocjonalnego Stroopa polega na tym, że uczestnicy mają za zadanie zgłosić albo nałożone na afektywne twarze emocjonalne „słowo”, albo „wyrazy twarzy” bodźców twarzowych1,2. Gdy słowo i wyraz twarzy odnoszą się do różnych emocji, dochodzi do konfliktu między tym, co należy wypowiedzieć, a tym, co jest odczytywane automatycznie. Uczestnik musi rozstrzygnąć konflikt między dwoma jednocześnie konkurującymi procesami: czytaniem słowa i rozpoznawaniem wyrazu twarzy. Impuls do odczytania słowa prowadzi do silnych powiązań typu „bodziec-reakcja (SR)”; dlatego hamowanie tych silnych SR jest trudne, a uczestnicy są podatni na popełnianie błędów. Przezwyciężenie tego konfliktu i przekierowanie uwagi z twarzy lub słowa wymaga od badanego zahamowania procesów oddolnych (bottom-up), które zazwyczaj kierują uwagę na bodziec bardziej wyrazisty. Podobnie w zadaniu anty-sakkadycznym3,4,5,6, gdzie sygnał instruktażowy służy do skierowania uwagi wyłącznie na peryferyjną lokalizację bodźca, lecz następnie ruch oka jest wykonywany w stronę lustrzanego odbicia tej pozycji. Ponownie mierzymy zachowanie poprzez rejestrację ruchów gałek ocznych uczestników, co pozwala na podział reakcji behawioralnych na próby poprawne i błędne7, które następnie mogą być skorelowane z aktywnością mózgu. Neuroobrazowanie umożliwia obecnie badaczom pomiar różnych zachowań w próbach poprawnych i błędnych, które wskazują na odmienne procesy poznawcze, oraz precyzyjne określenie zaangażowanych w nie sieci neuronalnych.
1. Przed wejściem do pomieszczenia z rezonansem magnetycznym (MRI)
2. Przegląd zadań i szkolenie
3. Konfiguracja skanera i systemu eyetrackingu
4. Procedury skanowania
5. Analiza fMRI
6. Reprezentatywne wyniki
Po przeprowadzeniu analizy przedstawiamy regiony mózgu korelujące z zadaniami emocjonalnego efektu Stroopa oraz anty-sakkad, zarejestrowane podczas skanowania. Wyniki paradygmatu emocjonalnego efektu Stroopa wykazały efekt interakcji pomiędzy wszystkimi trzema czynnikami: ekspresją, instrukcją i regionem mózgu, jednak nie stwierdzono głównego efektu ekspresji ani głównego efektu instrukcji2. Ustalono, że gdy ekspresja twarzy była niezgodna z nałożonym emocjonalnym słowem, ta niezgodność wynikająca z raportowania słowa pisanego wywołała wyższą intensywność sygnału BOLD w lewym IFG2 (Rysunek 2). Większa intensywność sygnału dla ekspresji niezgodnych w porównaniu do ekspresji zgodnych była statystycznie istotna, przy czym największą różnicę zaobserwowano dla zgodnych ekspresji radosnych2.
Co najważniejsze, czasy reakcji (RT) dla trzech badanych warunków niekongruentnych (smutnego, radosnego i neutralnego) przewidywały zwiększony sygnał BOLD w obrębie lewego zakrętu czołowego dolnego (IFG) w porównaniu do wszystkich warunków kongruentnych (Rysunek 3). W tej analizie przebadaliśmy konkretnie czasy reakcji i przeprowadziliśmy analizę regresji, aby sprawdzić, czy RT dla warunków niekongruentnych i kongruentnych były predyktorami aktywności sygnału BOLD w tym obszarze mózgu (Rysunek 3). Stwierdzono, że RT odpowiada za 81% wariancji aktywności lewego IFG podczas raportowania ekspresji słownych radosnych, neutralnych i smutnych w warunkach niekongruentnych i kongruentnych2. Wyższy RT jest predyktorem silniejszej aktywacji lewego IFG, przy czym niekongruentny warunek smutku wykazał najwyższy stosunek RT do intensywności sygnału w porównaniu do wszystkich pozostałych warunków ekspresji. Paradygmaty antysakadyczne analizowaliśmy metodami podobnymi do powyższych, aby móc porównać dwie sieci aktywności. W tym przykładzie stwierdzono, że w lewym IFG nie wystąpił zwiększony sygnał dla antysakady w porównaniu z zadaniem prosakadycznym. Po więcej szczegółów odsyłamy czytelników do pracy Ford et al. (2007).

Rycina 1. Przykład próby niespójnej (twarz z radosnym wyrazem, na którą nałożono słowo SMUTNY). Eksperyment rozpoczyna się od punktu fiksacyjnego (1 sekunda), po którym następuje bodziec w postaci twarzy (250 ms) oraz obraz maskujący (2 sekundy), wymagający od uczestnika reakcji za pomocą przycisku.

Rysunek 2. Wszystkie objętości fiksacji zostały przyjęte jako poziom bazowy. Słupki błędów oznaczają standardowy błąd średniej (SEM). Niezgodne wyrażenia (Radosne, Neutralne, Smutne) wykazały istotnie większą zmianę sygnału BOLD w porównaniu z wyrażeniami zgodnymi2. Wstawka przedstawia lewy zakręt czołowy dolny (IFG), który został zlokalizowany funkcjonalnie przy użyciu kontrastu opisanego w sekcji 5.2 dla warunku niezgodnego efektu stroopa emocjonalnego w stosunku do warunku zgodnego podczas zestawu instrukcji dotyczących skupienia uwagi na słowie.

Rysunek 3. Podczas instrukcji „Attend to Word” kontrast niespójny-spójny wykazał dodatnią korelację między RT a intensywnością sygnału BOLD. Wykres ten przedstawia średnie RT i sygnał BOLD dla wszystkich 10 badanych w każdym z sześciu warunków. Słupki błędów oznaczają standardowy błąd średniej (SEM)2.

Rycina 4. Badanym wyświetlono po dwie powtórzenia każdego wyrazu twarzy. Górny rząd przedstawia schematyczną ilustrację sekwencji prób z jednego bloku prób. Dolna sekcja przedstawia funkcję odpowiedzi hemodynamicznej (HRF) typu Two-Gamma, wykorzystaną do zidentyfikowania obszarów mózgu zaangażowanych w przetwarzanie emocjonalnych wyrazów twarzy.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Identyfikacja obszarów mózgu opiera się na stworzeniu dokładnego kontrastu między skanowanymi zadaniami (tj. w przypadku testu Stroopa: emocje i ekspresje twarzy niespójne względem spójnych; lub anty-sakkady względem pro-sakkad), aby uzyskać mapę aktywacji związaną z danym zadaniem. Mapy funkcjonalne te mogą być bardziej precyzyjne, jeśli podczas skanowania zbiera się dane behawioralne, co pozwala na usunięcie prób, w których badany popełnił błędy. Błędy te można wyeliminować, a w przypadku wystąpienia wystarczającej ich...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Nie mamy nic do ujawnienia.
Finansowanie zapewniła National Science and Engineering Research Council (NSERC) dla JFXD, Faculty of Health, York University, a autor SO otrzymał finansowanie doktoratu od The Ontario Problem Gambling Research Centre (OPGRC).
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Aparat MRI 3-Tesla | Siemens Magnetom Trio (Erlangen, Niemcy) | ||
| System eyetrackingowy iViewX | SensoMotoric Instruments, Inc. | ||
| Oprogramowanie BrainVoyager QX | Brain Innovation, Maastricht, Holandia | ||
| Joystick czteroprzyciskowy | Current Designs, Inc., Philadelphia, PA, USA | ||
| Tabela 1. Specyficzne odczynniki i sprzęt. |
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE
Poproś o pozwolenieA correction was made to Correlating Behavioral Responses to fMRI Signals from Human Prefrontal Cortex: Examining Cognitive Processes Using Task Analysis. Joseph DeSouza and Laura Pynn middle initials were omitted at publication.
These have been corrected to:
Joseph F.X. DeSouza
Laura K. Pynn