Name: Psychofizycznie zakotwiczone, solidne progowanie w badaniu lateralizacji oscylacyjnej aktywności bodźców wstępnych związanej z bólem (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-01-21T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 28 s
Description: Poznaj metodę QUEST do szacowania indywidualnych progów bólu z wykorzystaniem EEG. Technika ta pozwala na precyzyjne określenie intensywności stymulacji i analizę aktywności neuronalnej związanej z percepcją bólu.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

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.

Eksperyment został zatwierdzony przez komisję etyki hamburskiego stowarzyszenia medycznego (PV4509).
1. Wybór uczestnika
<ol>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>Przed podaniem jakiegokolwiek rodzaju stymulacji upewnij się, że uczestnicy wyrazili świadomą zgodę na piśmie.</li>
</ol>
2. Konfiguracja EEG
<ol>
	<li>Wybierz odpowiedni rozmiar nasadki i przygotuj konfigurację elektrody EEG zgodnie z instrukcją obsługi systemu.</li>
	<li>Ustawić częstotliwość próbkowania i górną/dolną granicę, a także limity impedancji urządzenia rejestrującego (zalecane: filtr górnoprzepustowy 500 Hz, 0,5 Hz, impedancje <20 kΩ).</li>
	<li>Upewnij się, że urządzenie do stymulacji i urządzenie EEG nie są sprzężone elektrycznie, uruchamiając system EEG na baterii.</li>
	<li>Upewnij się, że jakiekolwiek połączenie między systemem EEG a komputerem sterującym urządzeniem do stymulacji elektrycznej jest wolne od potencjału.</li>
</ol>
3. Konfiguracja stymulacji elektrycznej
<ol>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>Przymocuj elektrodę stymulacyjną i przymocuj ją taśmą tekstylną.</li>
	<li>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.</li>
	<li>Włącz wyjście stymulatora, przełączając przełącznik "OUTPUT" w pozycję górną.</li>
</ol>
4. Określ punkty początkowe
<ol>
	<li>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).</li>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
</ol>
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.
<ol>
	<li>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).</li>
	<li>Losowo wybierz intensywność sondy jednego z dwóch przebiegów podanych przez odpowiednią funkcję QuestMean.</li>
	<li>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.</li>
	<li>Wyzwolić bodziec.</li>
	<li>Po tym, jak uczestnik oceni bodziec, uruchom QuestUpdate dla danej sesji estymacji i podaj mu rzeczywistą intensywność bodźca, a także ocenę uczestnika.</li>
	<li>Kontynuuj przeprowadzanie prób oceny, dopóki oszacowania nie ustabilizują się lub nie zostanie osiągnięte wstępnie zdefiniowane kryterium zatrzymania (>40 prób).</li>
	<li>Zapisz średni próg oszacowania między obydwoma przebiegami estymacji, zaczynając od najwyższego i najniższego punktu początkowego podanego przez QuestMean.</li>
	<li>W razie potrzeby pozwól uczestnikowi zrobić sobie przerwę na tym etapie.</li>
</ol>
6. Stymuluj na poziomie progowym
Uwaga: Możliwe jest dostosowanie oceny i liczby bloków do swoich potrzeb, o ile jest to akceptowalne dla uczestnika.
<ol>
	<li>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.</li>
	<li>Rozpocznij zapis EEG.</li>
	<li>Ustaw stymulator elektryczny na średni próg oszacowany w kroku 5.7 i utrzymuj to ustawienie na stałym poziomie przez resztę eksperymentu.</li>
	<li>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.</li>
	<li>Po zakończeniu zatrzymaj zapis EEG, wyłącz wyjście stymulatora i wyjmij elektrodę. Przeprowadź rozmowę z uczestnikiem po zdjęciu czepka EEG.</li>
</ol>

<ol><li>Coghill, R. C., McHaffie, J. G., Yen, Y. -F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+correlates+of+interindividual+differences+in+the+subjective+experience+of+pain%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci%22%5BJournal%5D)">Neural correlates of interindividual differences in the subjective experience of pain.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. 100 (14), 8538-8542 (2003).</li>
<li>Schulz, E., Tiemann, L., Schuster, T., Gross, J., Ploner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neurophysiological+coding+of+traits+and+states+in+the+perception+of+pain%5BTitle%5D)+AND+%22Cereb.+Cortex%22%5BJournal%5D)">Neurophysiological coding of traits and states in the perception of pain.</a> Cereb. Cortex. 21 (10), 2408-2414 (2011).</li>
<li>Ehrenstein, W. H., Ehrenstein, A. <a target="_blank" href="http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-58552-4_43">Psychophysical Methods.</a> Mod. Tech. Neurosci. Res. , 1325(1999).</li>
<li>Watson, A. B., Pelli, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quest%3A+A+Bayesian+adaptive+psychometric+method%5BTitle%5D)+AND+%22Percept.+Psychophys%22%5BJournal%5D)">Quest: A Bayesian adaptive psychometric method.</a> Percept. Psychophys. 33 (2), 113-120 (1983).</li>
<li>Sims, J. A., Pelli, D. <a target="_blank" href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.45.9208">The ideal psychometric procedure.</a> Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 28, 366(1987).</li>
<li>Kleiner, M., Brainard, D., Pelli, D., Ingling, A., Murray, R., Broussard, C. <a target="_blank" href="https://nyuscholars.nyu.edu/en/publications/whats-new-in-psychtoolbox-3">What's new in psychtoolbox-3.</a> Perception. 36 (14), 1-16 (2007).</li>
<li>Leek, M. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+procedures+in+psychophysical+research%5BTitle%5D)+AND+%22Percept.+Psychophys%22%5BJournal%5D)">Adaptive procedures in psychophysical research.</a> Percept. Psychophys. 63 (8), 1279-1292 (2001).</li>
<li>King-Smith, P. E., Grigsby, S. S., Vingrys, aJ., Benes, S. C., Supowit, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Efficient+and+unbiased+modifications+of+the+QUEST+threshold+method%3A+theory%2C+simulations%2C+experimental+evaluation+and+practical+implementation%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+Res%22%5BJournal%5D)">Efficient and unbiased modifications of the QUEST threshold method: theory, simulations, experimental evaluation and practical implementation.</a> Vision Res. 34 (7), 885-912 (1994).</li>
<li>Boly, M., Balteau, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Baseline+brain+activity+fluctuations+predict+somatosensory+perception+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci%22%5BJournal%5D)">Baseline brain activity fluctuations predict somatosensory perception in humans.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. 104 (29), 12187-12192 (2007).</li>
<li>Gross, J., Schnitzler, A., Timmermann, L., Ploner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gamma+oscillations+in+human+primary+somatosensory+cortex+reflect+pain+perception%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Biol%22%5BJournal%5D)">Gamma oscillations in human primary somatosensory cortex reflect pain perception.</a> PLoS Biol. 5 (5), 1168-1173 (2007).</li>
<li>Ploner, M., Lee, M. C., Wiech, K., Bingel, U., Tracey, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prestimulus+functional+connectivity+determines+pain+perception+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.+S.+A%22%5BJournal%5D)">Prestimulus functional connectivity determines pain perception in humans.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 107 (1), 355-360 (2010).</li>
<li>Oertel, B. G., Preibisch, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Separating+brain+processing+of+pain+from+that+of+stimulus+intensity%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Separating brain processing of pain from that of stimulus intensity.</a> Hum. Brain Mapp. 33 (4), 883-894 (2012).</li>
<li>Goolkasian, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cyclic+changes+in+pain+perception%3A+an+ROC+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Percept.+Psychophys%22%5BJournal%5D)">Cyclic changes in pain perception: an ROC analysis.</a> Percept. Psychophys. 27 (6), 499-504 (1980).</li>
<li>Hapidou, E. G., Rollman, G. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Menstrual+cycle+modulation+of+tender+points%5BTitle%5D)+AND+%22Pain%22%5BJournal%5D)">Menstrual cycle modulation of tender points.</a> Pain. 77 (2), 151-161 (1998).</li>
<li>Huskisson, E. C. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/4139420">Measurement of pain.</a> Lancet. 304 (7889), 1127-1131 (1974).</li>
<li>Brainard, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Psychophysics+Toolbox%5BTitle%5D)+AND+%22Spat.+Vis%22%5BJournal%5D)">The Psychophysics Toolbox.</a> Spat. Vis. 10 (4), 433-436 (1997).</li>
<li>Taesler, P., Rose, M. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27147655">Prestimulus Theta Oscillations and Connectivity Modulate Pain Perception.</a> J. Neurosci. 36 (18), 5026-5033 (2016).</li>
<li>Yarnitsky, D., Sprecher, E., Zaslansky, R., Hemli, J. A. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8951926">Multiple session experimental pain measurement.</a> Pain. 67 (2-3), 327-333 (1996).</li>
<li>Rosier, E. M., Iadarola, M. J., Coghill, R. C. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12098633">Reproducibility of pain measurement and pain perception.</a> Pain. 98 (1-2), 205-216 (2002).</li>
<li>Barthelmé, S., Mamassian, P. <a target="_blank" href="https://arxiv.org/abs/0809.0387">A flexible Bayesian method for adaptive measurement in psychophysics.</a> arXiv:0809.0387. , (2008).</li>
</ol>

Autorzy oświadczają, że nie mają konkurencyjnych interesów finansowych.

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...

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.

<table><tbody><tr><td>Nasadka elektrody EasyCap</td><td>EasyCap, Woerthsee-Etterschlag, Niemcy</td><td>CUCHW-58</td><td></td></tr><tr><td>actiCap aktywny zestaw elektrod EEG Ag/Cl</td><td>BrainProducts GmbH, Gliching,</td> <td>Niemcy-SuperVisc</td><td></td></tr> <tr><td>EEG żel elektrodowy</td><td>EasyCap, Woerthsee-Etterschlag, Niemcy</td> Wzmacniacz EEG <td>V16</td><td></td></tr><tr><td>BrainAmp</td><td>BrainProducts GmbH, Gliching, Niemcy</td><td>Standard</td> <td>BrainAmp</td></tr><tr><td>PsychToolbox-3</td><td>Mario Kleiner / Open</td> <td>Source-Dostępne</td> <td>pod adresem http://psychtoolbox.org/</td></tr> <tr><td>Matlab</td><td>MathWorks, Natick, MA</td><td>Matlab R2015b</td><td></td></tr><tr><td>DigiTimer DS7A Stymulator prądu stałego</td><td>DigiTimer Ltd., Hertfordshire, Wielka Brytania</td><td>DS7A</td><td></td></tr></tbody></table>

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

Psychophysically-anchored, Robust Thresholding in Studying Pain-related Lateralization of Oscillatory Prestimulus Activity

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.

Stosując skalę ocen podzieloną na połowę dla doznań niebolesnych i połowę dla doznań bolesnych (Rysunek 1a), można stosować stałą stymulację w wielu próbach, uzyskując jednocześnie oceny rozłożone po obu stronach punktu środkowego skali (Rysunek 1b). W ten sposób można uniknąć zmian w bodźcach sensoryjnych, a wynik oceny może być bezpośrednio powiązany z wewnętrznymi procesami klasyfikacji percepcyjnej związanymi z bólem.
<p class="jove_content" fo:ke...

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.

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

In perceptual studies, it is often important to objectively assess the equality of delivered stimulation across participants or to quantify the ...

Ogólnym celem niniejszej procedury jest uzyskanie wiarygodnej oceny indywidualnych progów bólowych przy użyciu dobrze ugruntowanej metody szacowania psychofizycznego. Metoda ta może pomóc w odpowiedzi na kluczowe pytania w dziedzinie badań nad bólem, takie jak identyfikacja oscylacyjnej aktywności neuronalnej związanej z subiektywnym odczuwaniem bólu oraz stałej stymulacji. Główną zaletą tej techniki jest to, że pozwala ona na uzyskanie bardzo wiarygodnych szacunków natężenia stymulacji niezbędnego do wywołania określonego subiektywnego odczucia.Zacznij od wybrania odpowiedniego rozmiaru czapeczki dla uczestnika. Następnie przygotuj elektrody do elektroencefalografii (EEG) zgodnie z instrukcją obsługi systemu. Następnie ustaw częstotliwość próbkowania i filtry górno- i dolnoprzepustowe, a także granice impedancji sprzętu rejestrującego.Uruchom system EEG z zasilania bateryjnego, aby upewnić się, że urządzenie stymulujące i EEG nie są sprzężone elektrycznie. Następnie upewnij się, że każde połączenie między systemem EEG a komputerem sterującym urządzeniem do stymulacji elektrycznej jest beznapięciowe. Następnie ustaw stymulator na pojedynczy impuls stymulacji monofazowej o czasie tr

psychophysically-anchored-robust-thresholding-studying-pain-related

Research

JoVE Journal

Behavior

Zachowanie

Przedstawiono algorytmy oceniające progi bólu cieplnego i mechanicznego w eksperymentalnie wywołanym stanie zapalnym skóry u badanych ludzi. Dwa paradygmaty testowania bólu niezależnie badają przetwarzanie nocyceptywne przez dwie główne populacje obwodowych włókien nerwowych przekazujących ból, tj. nieumielinowane włókna C oraz małe umielinowane włókna A-delta.

Wyznaczanie progu bólu termicznego i mechanicznego w zapaleniu skóry u ludzi

Modele ludzkiego bólu są cennymi narzędziami używanymi do oceny potencjału przeciwbólowego nowych związków i przewidywania ich skuteczności klinicznej, zwłaszcza gdy są używane w sposób zintegrowany. Chociaż implementacja tych modeli jest złożona, przy prawidłowym wykonaniu, modele bólu opisane w tym protokole mogą zapewnić przewidywalne i wiarygodne wyniki.

Określanie progów wykrywania bólu i tolerancji za pomocą zintegrowanej, multimodalnej baterii do zadań bólowych

Mierzenie bólu u pacjentów niewerbalnych jest wyzwaniem. W tym badaniu łączymy zapis EEG ze stymulacją za pomocą sondy z płaską końcówką, aby w obiektywny sposób wykryć szkodliwą aktywność mózgu.

Elektrofizjologiczny pomiar aktywności mózgu wywołanej szkodliwymi substancjami u noworodków przy użyciu sondy z płaską końcówką sprzężoną z elektroencefalografią

Opracowaliśmy technikę, która jednocześnie rejestruje zarówno elektrokortykografię, jak i lokalne potencjały pola w odpowiedzi na nocyceptywne bodźce laserowe od swobodnie poruszających się szczurów. Technika ta pomaga ustalić bezpośredni związek sygnałów elektrokorowych na poziomie mezoskopowym i makroskopowym, co ułatwia badanie nocyceptywnego przetwarzania informacji w mózgu.

Jednoczesne zapisy lokalnych potencjałów pola korowego i elektrokortykogramy w odpowiedzi na nocyceptywne bodźce laserowe od swobodnie poruszających się szczurów

Ten artykuł skupia się na eksperymentalnym wywoływaniu bólu za pomocą stymulacji cieplnej (termicznej) i elektrycznej, rejestrując jednocześnie reakcje fizjologiczne, wzrokowe i parajęzykowe. Ma na celu zebranie ważnych danych multimodalnych do analizy bólu w oparciu o jego intensywność, jakość i czas trwania.

Sygnały multimodalne do analizy reakcji bólowych na bodźce termiczne i elektryczne

Ten artykuł opisuje, jak skonfigurować eksperyment, który pozwala na wykrywanie wpływów na poziomie źródła przed bodźcem na percepcję obiektu za pomocą magnetoencefalografii (MEG). Obejmuje materiał stymulacyjny, projekt eksperymentalny, rejestrację MEG i analizę danych.

Wykrywanie wpływu na percepcję obiektu na poziomie źródła przed bodźcem za pomocą magnetoencefalografii

Obecne badanie potencjału związanego z wydarzeniami (ERP) dostarcza unikalnego protokołu do badania, w jaki sposób religijne śpiewy mogą modulować negatywne emocje. Wyniki pokazują, że późny potencjał pozytywny (LPP) jest silną reakcją neurofizjologiczną na negatywne bodźce emocjonalne i może być skutecznie modulowany przez powtarzające się śpiewy religijne.

Modulacja neurofizjologicznej odpowiedzi na bodźce lękowe i stresowe poprzez powtarzające się śpiewy religijne

APTrack to wtyczka oprogramowania opracowana dla platformy Open Ephys, która umożliwia wizualizację danych w czasie rzeczywistym i śledzenie potencjałów czynnościowych neuronów w pętli elektrycznej. Z powodzeniem zastosowaliśmy to w mikroneurografii dla ludzkich nocyceptorów z włókna C oraz mysich nocyceptorów z włókna C i Aδ.

Śledzenie progów elektrycznych w czasie rzeczywistym do translacyjnych badań nad bólem

Protokół ten przedstawia skrzynkę behawioralną opartą na mikrokontrolerze do oceny hamowania przedimpulsowego (PPI) poprzez zbieranie danych o przyspieszeniu z czujnika znajdującego się pod skrzynką. Dane te oceniają deficyty bramkowania sensorycznego u społecznie izolowanych szczurów, z dodatkową metodą synchronizacji danych z aktywnością neuronalną w celu przyspieszenia badań neurofizjologicznych nad zaburzeniami zachowania.

Opracowanie pudełka behawioralnego do oceny hamowania prepulsu i aktywności neuronalnej w psychiatrycznych modelach zwierzęcych

Przedstawiamy tutaj metodę oceny aktywacji i blokady aksonów czuciowych w nerwach obwodowych w ostrych, znieczulonych, in vivo eksperymentach na szczurach z użyciem dwóch typów elektrofizjologicznych pomiarów rdzenia, które pozwalają rozróżnić aktywność podtypów włókien nerwowych: lokalnych potencjałów pola oraz zapisów pojedynczego neuronu o szerokim zakresie dynamicznym.

Metody elektrofizjologiczne oceny blokady bólu obwodowego u znieczulonego szczura

Poznaj metodę QUEST do szacowania indywidualnych progów bólu z wykorzystaniem EEG. Technika ta pozwala na precyzyjne określenie intensywności stymulacji i analizę aktywności neuronalnej związanej z percepcją bólu.

Psychofizycznie zakotwiczone, solidne progowanie w badaniu lateralizacji oscylacyjnej aktywności bodźców wstępnych związanej z bólem (Wideo) | JoVE Journal

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

Przeglądaj więcej filmów