Artykuł metodologiczny

Psychofizycznie zakotwiczone, solidne progowanie w badaniu lateralizacji oscylacyjnej aktywności bodźców wstępnych związanej z bólem

DOI:

10.3791/55228

⸱

21 stycznia 2017

 , 
1Department of Systems Neuroscience, University Medical Center Hamburg Eppendorf

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Metody psychofizyczne, takie jak procedura szacowania QUEST, mogą skutecznie dostarczyć solidnych szacunków intensywności stymulacji, przy której odczucia niebolesne przechodzą w bolesne. Poprzez wielokrotną stymulację intensywności progowej, zmienność odpowiedzi ratingowych można bezpośrednio przypisać klasyfikacjom percepcyjnym w kolejnych analizach.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W badaniach percepcyjnych często ważne jest obiektywne oszacowanie równości dostarczanej stymulacji przez uczestników lub ilościowe określenie wielkości doznań wewnątrzosobniczych, które są wywoływane przez stymulację w wielu próbach. Wymaga to solidnego odwzorowania wielkości bodźca na postrzeganą intensywność i jest zwykle osiągane za pomocą metod estymacji psychofizycznej, takich jak procedura schodowa. Nowsze, bardziej wydajne procedury, takie jak algorytm QUEST, dopasowują funkcję psychofizyczną do danych w czasie rzeczywistym, jednocześnie maksymalizując efektywność zbierania danych. Solidne oszacowanie intensywności progu między bolesnymi i niebolesnymi percepcjami może być następnie wykorzystane do zmniejszenia wpływu zmian w bodźcach sensorycznych w kolejnych analizach oscylacyjnej aktywności mózgu. Poprzez stymulację przy stałej intensywności progowej określonej przez adaptacyjną procedurę estymacji, wariancja ocen może być bezpośrednio przypisana procesom percepcyjnym. Aktywność oscylacyjna może być następnie bezpośrednio przeciwstawiona między próbami "bólu" i "braku bólu", uzyskując aktywność, która jest ściśle związana z percepcyjnymi procesami klasyfikacji w nocycepcji.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Podczas przeprowadzania eksperymentów behawioralnych z udziałem ludzi, ważne jest, aby móc ściśle kontrolować intensywność prezentowanych bodźców. Używanie bodźców o jednakowej intensywności dla wszystkich uczestników wprowadzi jednak w niektórych sytuacjach stronniczość subiektywnej percepcji. W przypadku niektórych jakości percepcyjnych, takich jak ból, występują duże między- i wewnątrzosobnicze różnice w postrzeganej intensywności przy stałym poziomie bodźca1,2. W przypadku eksperymentów, które zakładają równe subiektywne percepcje, konieczne jest zatem dopasowanie subiektywnie postrzeganej intensywności wśród uczestników. Jest to również ważne przy badaniu percepcji na poziomie progowym, np. między stymulacją bolesną a niebolesną. Badania psychofizyczne zajmowały się tego rodzaju problemami od dziesięcioleci, a obecnie dostępne są wyrafinowane, ale łatwe w użyciu metody pozwalające osiągnąć solidne zakotwiczenie psychofizyczne.

Prostą, klasyczną metodą odwzorowywania intensywności bodźca na indywidualną wielkość doznania jest metoda schodowa3. W ten sposób intensywność kolejnych bodźców jest zwiększana lub zmniejszana, aż do momentu zmiany odpowiedzi uczestnika odnoszącej się do pożądanego progu lub pozycji na skali subiektywnych odczuć. Powtórzenie tego procesu wiele razy daje wiarygodne oszacowanie punktu odwrócenia. Klasyczne metody nie wykorzystują jednak wszystkich informacji zawartych w każdym badaniu ratingowym. Prowadzi to do niepotrzebnie dużej liczby badań wymaganych do osiągnięcia konwergencji. Metody takie jak regresja (liniowa) lub dopasowanie funkcji mogą zawieść, jeśli założenia dotyczące związku między intensywnością bodźca a wielkością odczucia są błędne lub nie sprawdzają się dla badanego zakresu bodźców. Procedury adaptacyjne nie tylko zapewniają solidne oszacowanie punktowe dla określonej subiektywnej intensywności, ale robią to bardziej efektywnie. Szczególnie w przypadku dłuższych eksperymentów, które w dużym stopniu opierają się na dokładnym oszacowaniu progu lub wielkości odczucia, konieczne jest, aby metoda psychofizyczna była zarówno solidna, jak i jednocześnie skuteczna w odniesieniu do liczby wymaganych prób. Jest to szczególnie ważne w dziedzinach takich jak badania nad bólem, gdzie całkowita ekspozycja na bolesną stymulację powinna być utrzymywana na jak najniższym poziomie z korzyścią dla uczestników.

Chociaż klasyczne metody schodowe są nadal szeroko stosowane, np. w ilościowych testach sensorycznych, użycie bardziej zaawansowanych metod szacowania, które lepiej wykorzystują zdobyte informacje podczas prób, stale rośnie. W przypadku zastosowanej tutaj metody szacowania maksymalnego prawdopodobieństwa QUEST4,5, jest to prawdopodobnie spowodowane łatwo dostępną implementacją w popularnym pakiecie Matlab PsychToolbox6. Nowoczesna, poprawiona wersja tej procedury jest lepsza od klasycznych metod szacowania zarówno pod względem solidności, jak i niskiej liczby prób wymaganych do uzyskania wystarczającego oszacowania, jeśli jest używana z odpowiednimi ustawieniami7.

Uzasadnieniem procedury QUEST jest dopasowanie funkcji Weibulla do napływających danych w celu modelowania psychofizycznej transformacji między intensywnością bodźca a wielkością doznania. Parametry psychofizycznej funkcji Weibulla są częściowo podane przez eksperymentatora, np. nachylenie funkcji lub przesunięcie spowodowane odsetkiem wyników fałszywie dodatnich i niespójnością respondenta. Położenie parametru będącego przedmiotem zainteresowania wzdłuż wymiaru intensywności jest aproksymowane przez procedurę wykorzystującą bayesowskie oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa. W ten sposób zakłada się rozkład prawdopodobieństwa w odniesieniu do lokalizacji parametru docelowego, tj. intensywności progowej. Biorąc pod uwagę rozsądne wcześniejsze założenie dotyczące takiego rozkładu, algorytm określi najbardziej informacyjną intensywność, na którą uczestnik powinien zareagować. Dla obecnej implementacji procedury jest to średnia rozkładu prawdopodobieństwa a priori8. Dla każdej kolejnej próby rozkład prawdopodobieństwa a priori jest zasadniczo mnożony przez prawdopodobieństwo udzielenia odpowiedzi przez uczestnika na badanym poziomie stymulacji, scharakteryzowanym przez funkcję Weibulla. Każda odpowiedź będzie używana do ciągłego aktualizowania oszacowania rozkładu prawdopodobieństwa dla parametru progowego. Procedurę tę powtarza się do momentu uzyskania zadowalającego oszacowania. Procedura jest bardziej efektywna niż zwykła regresja, ponieważ natychmiast wykorzystuje zebrane odpowiedzi do określenia, jaką intensywność stymulacji należy przetestować w następnej kolejności. Ponadto procedura będzie szczegółowo badać okolice punktu zainteresowania, np. progu lub określonej intensywności doznań. Wykorzystanie wyłącznie danych testowych z tak ograniczonego zakresu regresji doprowadziłoby do niestabilnego oszacowania, co sprawiłoby, że procedury adaptacyjne byłyby bardziej niezawodne w warunkach, w których możliwa jest tylko stosunkowo niewielka liczba prób.

Takie silne zakotwiczenie psychofizyczne może być używane do mierzenia zmian wrażliwości na ból w czasie, efektów modulacyjnych w badaniach nad hiperalgezją/allodynią lub efektów przeciwbólowych w interwencjach farmakologicznych, między innymi. Inną interesującą perspektywą możliwości zakotwiczenia bodźców w intensywności tuż na progu między dwoma kontinuami sensorycznymi jest zbadanie subiektywnej percepcji w całym przejściu od odczucia niebolesnego do bolesnego9,10,11. Ten scenariusz jest bardzo interesujący, ponieważ jeśli próg bólu został solidnie oszacowany, stany bólu i braku bólu mogą być zestawione w aktywności elektroencefalograficznej (EEG), na przykład bez zmiany intensywności bodźca fizycznego12. Pozwala to na obserwację specyficznych dla bólu procesów percepcyjnych w stałych warunkach bodźca poprzez badanie różnicy w aktywności mózgu między badaniami ocenionymi jako bolesne i niebolesne.

Pokażemy, jak korzystać z łatwo dostępnej implementacji adaptacyjnego szacowania w PsychToolbox, aby solidnie określić indywidualny próg bólu w eksperymencie EEG, gdzie kontrast między aktywnością bólu a aktywnością bez bólu jest badany pod kątem efektów lateralizacji, w zależności od miejsca stymulacji. Ponieważ intensywność stymulacji może być utrzymana na stałym poziomie po procedurze progowania, nie jest konieczne uwzględnianie aktywności EEG zmieniającej się wraz z intensywnością bodźca w późniejszej analizie.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Eksperyment został zatwierdzony przez komisję etyki hamburskiego stowarzyszenia medycznego (PV4509).

1. Wybór uczestnika

  1. Poza standardowymi kryteriami wyboru, takimi jak zdolność do stymulacji bólu, implanty głowy lub istniejące wcześniej schorzenia neurologiczne, upewnij się, że uczestnicy nie cierpią na ostry lub przewlekły ból, nie przyjmują żadnych leków przeciwbólowych i nie mają znanej historii nadużywania substancji. Uczestnicy nie powinni również brać udziału w żadnych badaniach farmakologicznych w ciągu 4 tygodni poprzedzających eksperyment.
  2. Uwzględnij uczestników dowolnej płci, ale pamiętaj, aby uwzględnić tylko te uczestniczki, które stosują hormonalne środki antykoncepcyjne13,14, aby zminimalizować wpływ cyklicznych zmian w odczuwaniu bólu.
  3. Przed podaniem jakiegokolwiek rodzaju stymulacji upewnij się, że uczestnicy wyrazili świadomą zgodę na piśmie.

2. Konfiguracja EEG

  1. Wybierz odpowiedni rozmiar nasadki i przygotuj konfigurację elektrody EEG zgodnie z instrukcją obsługi systemu.
  2. Ustawić częstotliwość próbkowania i górną/dolną granicę, a także limity impedancji urządzenia rejestrującego (zalecane: filtr górnoprzepustowy 500 Hz, 0,5 Hz, impedancje <20 kΩ).
  3. Upewnij się, że urządzenie do stymulacji i urządzenie EEG nie są sprzężone elektrycznie, uruchamiając system EEG na baterii.
  4. Upewnij się, że jakiekolwiek połączenie między systemem EEG a komputerem sterującym urządzeniem do stymulacji elektrycznej jest wolne od potencjału.

3. Konfiguracja stymulacji elektrycznej

  1. Aby jak najlepiej wykorzystać rozdzielczość czasową zapisu EEG, stymulacja elektryczna powinna być jak najkrótsza. Ustaw stymulator na pojedynczy, monofazowy impuls stymulacji o czasie trwania 1 ms i maksymalnym napięciu 400 V. Jeśli potrzebny jest bardziej intensywny poziom bólu lub dokładny czas zapisu EEG po bodźcu nie ma pierwszeństwa, można zastosować inne protokoły stymulacji.
  2. Upewnij się, że stymulator elektryczny jest włączony, ale wyjście do elektrody jest wyłączone. W przypadku stymulatora DS7A przełącznik oznaczony "OUTPUT" po prawej stronie urządzenia powinien znajdować się w dolnym położeniu.
  3. Zlokalizuj punkty orientacyjne, które identyfikują wybrane miejsce stymulacji. Do stymulacji ręki użyj mięśnia między kciukiem a palcem wskazującym (odwodziciel/zginacz pollicis brevis). Poproś uczestnika, aby położył rękę na płaskiej powierzchni z wyciągniętymi i ułożonymi palcami. Zidentyfikuj miejsce stymulacji, przecinając na pół odległość między pierwszymi knykciami kciuka i palca wskazującego.
  4. Oczyść skórę, nakładając żel do przygotowania elektrod. Upewnij się, że nie używasz alkoholu ani środków dezynfekujących, które mogą pozostawić na skórze osad, który może prowadzić do podrażnienia lub niepewnej stymulacji.
  5. Przymocuj elektrodę stymulacyjną i przymocuj ją taśmą tekstylną.
  6. Poproś uczestnika, aby znalazł wygodną pozycję dla ręki i starał się nie ruszać ręką podczas eksperymentu, jeśli to możliwe. Dla wygody uczestnika umieść miękką chusteczkę pod dłonią, aby wchłonąć wszelką wilgoć, w zależności od przepuszczalności powierzchni.
  7. Włącz wyjście stymulatora, przełączając przełącznik "OUTPUT" w pozycję górną.

4. Określ punkty początkowe

  1. Poinstruuj uczestnika, jak obsługiwać skalę ocen na ekranie za pomocą myszy. Lewa połowa reprezentuje niebolesne odczucia; prawa połowa odpowiada standardowej skali bólu VAS, zapewniającej wizualny odpowiednik dla zakresu intensywności ciągłego czucia w postaci linii poziomej. Wskaż uczestnikowi, że nie można wybrać bezwzględnego punktu środkowego skali. Przekaż uczestnikowi standardowe instrukcje dotyczące punktów kotwiczenia15 (Tabela 1).
  2. Daj uczestnikowi możliwość oswojenia się z procesem oceniania poprzez stosowanie bodźców o różnym natężeniu i rejestrowanie odpowiedzi. Wykorzystaj informacje zebrane podczas tej fazy, aby uzyskać oszacowanie dla dwóch intensywności, które konsekwentnie wywołują silne, ale niebolesne odczucia odpowiednio (niski punkt) i umiarkowanie bolesne odczucia (wysoki punkt). Kontynuuj stymulację przez około 25 - 30 prób lub do momentu, gdy będziesz zadowolony z osiągnięcia dobrych szacunków. W tym czasie korzystne może być zapytanie uczestnika o werbalną informację zwrotną na temat intensywności i subiektywnego podobieństwa wielokrotnie prezentowanych intensywności bodźców.
  3. Spróbuj losowo wybrać intensywność, aby wywołać reakcje wokół środka skali. Aby uzyskać najlepsze wyniki, nie zwiększaj ani nie zmniejszaj intensywności liniowo, a także badaj bardziej ekstremalne końce bolesnej strony. Ta faza powinna również dać uczestnikowi możliwość przyzwyczajenia się do potencjalnie nieznanej stymulacji i ustalenia pewnego punktu odniesienia dla spójnego zakresu ocen. Z tego powodu wskazane jest stosowanie intensywności z całego zakresu możliwych intensywności bodźców, przy jednoczesnym powtarzaniu niektórych intensywności.
  4. Gdy jest zadowolony z uzyskania szacunków zarówno dla intensywności początkowej punktu wysokiego, jak i najniższego, poinformuj uczestnika, że pierwsza część eksperymentu ma się rozpocząć i powinien kontynuować ocenę zgodnie z praktyką, podczas gdy prezentowane są losowe intensywności bodźców.

5. Określ próg

UWAGA: Algorytm QUEST wymaga określenia pewnych parametrów przed rozpoczęciem szacowania. Parametry te obejmują nasilenie funkcji psychofizycznej (beta, zwykle 3,5), odsetek badań, w których spodziewana jest losowa odpowiedź (delta, zwykle 0,01) oraz odsetek badań, w których spodziewana jest pozytywna odpowiedź, mimo że nie zastosowano stymulacji (gamma, brak zalecenia). W przypadku estymacji bayesowskiej należy określić zakres (SD) oczekiwanych ocen i odstępy między możliwymi odpowiedziami (ziarno). W przypadku VAS ziarno powinno być ustawione na rozdzielczość skali (zwykle 1), a SD powinno być wystarczająco duże, aby obejmowało zarówno punkt zerowy skali, jak i maksymalną możliwą intensywność plus pewien margines bezpieczeństwa. Podane tutaj zalecenia i "typowe" wartości są szczegółowo wyjaśnione w kodzie źródłowym QuestCreate dołączonym do PsychToolbox6,16. W przypadku bólu na progu prawdopodobna powinna być wartość gamma wynosząca co najwyżej 0,01. Metoda szacowania jest stosunkowo skuteczna pod względem błędnej specyfikacji parametrów, jednak w przypadku ustawień, w których przeprowadza się tylko kilka prób, brak określenia rozsądnych parametrów może zwiększyć niepewność ostatecznego oszacowania. Jeśli odchylenie standardowe jest ustawione zbyt nisko, procedura będzie miała problemy ze zbieżnością oszacowań, które leżą poza obszarem objętym odchyleniem standardowym wokół wcześniejszego przypuszczenia parametru. Dlatego ważne jest, aby raczej błądzić po stronie zbyt dużego odchylenia standardowego.

  1. Utwórz dwie sesje QUEST z parametrami podanymi powyżej. Zacznij jeden od wysokiego punktu, a drugi od najniższego punktu. Informacje na temat logiki realizacji procesu estymacji można znaleźć w materiale uzupełniającym (S1).
  2. Losowo wybierz intensywność sondy jednego z dwóch przebiegów podanych przez odpowiednią funkcję QuestMean.
  3. Ustaw stymulator elektryczny na intensywność sondy. Jeśli konieczne jest zastosowanie innej intensywności niż sugerowana przez algorytm lub sugerowana intensywność jest poza zakresem, wprowadź przedstawioną intensywność z powrotem do funkcji QuestUpdate w kroku 5.5.
  4. Wyzwolić bodziec.
  5. Po tym, jak uczestnik oceni bodziec, uruchom QuestUpdate dla danej sesji estymacji i podaj mu rzeczywistą intensywność bodźca, a także ocenę uczestnika.
  6. Kontynuuj przeprowadzanie prób oceny, dopóki oszacowania nie ustabilizują się lub nie zostanie osiągnięte wstępnie zdefiniowane kryterium zatrzymania (>40 prób).
  7. Zapisz średni próg oszacowania między obydwoma przebiegami estymacji, zaczynając od najwyższego i najniższego punktu początkowego podanego przez QuestMean.
  8. W razie potrzeby pozwól uczestnikowi zrobić sobie przerwę na tym etapie.

6. Stymuluj na poziomie progowym

Uwaga: Możliwe jest dostosowanie oceny i liczby bloków do swoich potrzeb, o ile jest to akceptowalne dla uczestnika.

  1. Poinformuj uczestnika, że przez pozostałą część eksperymentu będą następować kolejne bloki z losową stymulacją i powinien on nadal oceniać tak, jak robił to wcześniej. W razie potrzeby odśwież instrukcję dotyczącą punktów kontrolnych skali.
  2. Rozpocznij zapis EEG.
  3. Ustaw stymulator elektryczny na średni próg oszacowany w kroku 5.7 i utrzymuj to ustawienie na stałym poziomie przez resztę eksperymentu.
  4. Rozpocznij blok klasyfikacyjny (30 prób) i obserwuj jakość danych z zapisu EEG. W zależności od jakości danych EEG, uruchom 4 - 5 bloków oceny i pozwól uczestnikowi na krótkie przerwy między blokami.
    UWAGA: Staraj się ograniczyć interakcje społeczne z uczestnikiem do minimum podczas tych przerw lub ustandaryzować interakcję w jak największym stopniu.
  5. Po zakończeniu zatrzymaj zapis EEG, wyłącz wyjście stymulatora i wyjmij elektrodę. Przeprowadź rozmowę z uczestnikiem po zdjęciu czepka EEG.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Korzystając ze skali ocen podzielonej na połowę dla doznań niebolesnych i połowę dla bolesnych doznań (Rysunek 1a), można zastosować stałą stymulację w wielu próbach, jednocześnie uzyskując oceny w całym środkowym punkcie skali (Rysunek 1b). W ten sposób można uniknąć zmian w bodźcach sensorycznych, a wynik oceny może być bezpośrednio związany z wewnętrznymi procesami klasyfikacji percepcyjnej związanymi z bólem.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W tym przypadku wykorzystaliśmy dobrze ugruntowaną teoretycznie metodę QUEST, aby skutecznie oszacować solidny próg psychofizyczny między percepcją nie-bólu a percepcją bólu. Stosowanie stałej stymulacji na tym progu umożliwia analizę decyzji percepcyjnych niezależnych od zmian wielkości bodźca. Podczas gdy badaliśmy intensywność progową w punkcie przejścia między domenami czucia nieszkodliwego i szkodliwego, inne punkty na skali bólu (np. 50 w 100-punktowej skali bólu) można również zakotwiczyć w przedstawionej...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy oświadczają, że nie mają konkurencyjnych interesów finansowych.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ta praca została sfinansowana przez Transregional Collaborative Research Centre TRR169 "Crossmodal Learning: Adaptivity, Prediction and Interaction" / Niemiecką Fundację Badawczą (DFG). Autorzy dziękują Stephanie Shields za pomocne komentarze do manuskryptu.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Nasadka elektrody EasyCapEasyCap, Woerthsee-Etterschlag, NiemcyCUCHW-58
actiCap aktywny zestaw elektrod EEG Ag/ClBrainProducts GmbH, Gliching,Niemcy-SuperVisc
EEG żel elektrodowyEasyCap, Woerthsee-Etterschlag, NiemcyV16
BrainAmpBrainProducts GmbH, Gliching, NiemcyStandardBrainAmp
PsychToolbox-3Mario Kleiner / OpenSource-Dostępnepod adresem http://psychtoolbox.org/
MatlabMathWorks, Natick, MAMatlab R2015b
DigiTimer DS7A Stymulator prądu stałegoDigiTimer Ltd., Hertfordshire, Wielka BrytaniaDS7A
Wzmacniacz EEG

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Coghill, R. C., McHaffie, J. G., Yen, Y. -F. Neural correlates of interindividual differences in the subjective experience of pain. Proc. Natl. Acad. Sci. 100 (14), 8538-8542 (2003).
  2. Schulz, E., Tiemann, L., Schuster, T., Gross, J., Ploner, M. Neurophysiological coding of traits and states in the perception of pain. Cereb. Cortex. 21 (10), 2408-2414 (2011).
  3. Ehrenstein, W. H., Ehrenstein, A. Psychophysical Methods. Mod. Tech. Neurosci. Res. , 1325(1999).
  4. Watson, A. B., Pelli, D. G. Quest: A Bayesian adaptive psychometric method. Percept. Psychophys. 33 (2), 113-120 (1983).
  5. Sims, J. A., Pelli, D. The ideal psychometric procedure. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 28, 366(1987).
  6. Kleiner, M., Brainard, D., Pelli, D., Ingling, A., Murray, R., Broussard, C. What's new in psychtoolbox-3. Perception. 36 (14), 1-16 (2007).
  7. Leek, M. R. Adaptive procedures in psychophysical research. Percept. Psychophys. 63 (8), 1279-1292 (2001).
  8. King-Smith, P. E., Grigsby, S. S., Vingrys, aJ., Benes, S. C., Supowit, A. Efficient and unbiased modifications of the QUEST threshold method: theory, simulations, experimental evaluation and practical implementation. Vision Res. 34 (7), 885-912 (1994).
  9. Boly, M., Balteau, E., et al. Baseline brain activity fluctuations predict somatosensory perception in humans. Proc. Natl. Acad. Sci. 104 (29), 12187-12192 (2007).
  10. Gross, J., Schnitzler, A., Timmermann, L., Ploner, M. Gamma oscillations in human primary somatosensory cortex reflect pain perception. PLoS Biol. 5 (5), 1168-1173 (2007).
  11. Ploner, M., Lee, M. C., Wiech, K., Bingel, U., Tracey, I. Prestimulus functional connectivity determines pain perception in humans. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 107 (1), 355-360 (2010).
  12. Oertel, B. G., Preibisch, C., et al. Separating brain processing of pain from that of stimulus intensity. Hum. Brain Mapp. 33 (4), 883-894 (2012).
  13. Goolkasian, P. Cyclic changes in pain perception: an ROC analysis. Percept. Psychophys. 27 (6), 499-504 (1980).
  14. Hapidou, E. G., Rollman, G. B. Menstrual cycle modulation of tender points. Pain. 77 (2), 151-161 (1998).
  15. Huskisson, E. C. Measurement of pain. Lancet. 304 (7889), 1127-1131 (1974).
  16. Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spat. Vis. 10 (4), 433-436 (1997).
  17. Taesler, P., Rose, M. Prestimulus Theta Oscillations and Connectivity Modulate Pain Perception. J. Neurosci. 36 (18), 5026-5033 (2016).
  18. Yarnitsky, D., Sprecher, E., Zaslansky, R., Hemli, J. A. Multiple session experimental pain measurement. Pain. 67 (2-3), 327-333 (1996).
  19. Rosier, E. M., Iadarola, M. J., Coghill, R. C. Reproducibility of pain measurement and pain perception. Pain. 98 (1-2), 205-216 (2002).
  20. Barthelmé, S., Mamassian, P. A flexible Bayesian method for adaptive measurement in psychophysics. arXiv:0809.0387. , (2008).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Wyznaczanie prog w psychofizycznychszacowanie progu b lualgorytm QUESTrejestracja EEGstymulacja elektrycznaoscylacyjna aktywno m zguEEG w pa mie thetaocena subiektywnych odczuadaptacyjna procedura szacowania

Powiązane artykuły