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O controle visual da atenção refere-se ao nosso estado deliberado de escolher no que prestar atenção.
Se, por exemplo, o objetivo de um observador é escolher todas as cebolas em sua sopa, então ele pode não notar a mosca que está girando.
Embora ambos fossem espacialmente coincidentes, o item foco - as cebolas - destacou-se pelo objetivo do indivíduo. Este é um exemplo de controle de atenção baseado em objetos.
Curiosamente, o cérebro - e o córtex visual, em particular - podem processar os objetos separadamente. Mas é o objeto atendido que ganha ativação mais forte em sua área de processamento especializada associada.
Usando ressonância magnética funcional, fMRI e métodos originalmente desenvolvidos por Nancy Kanwisher e colegas, este vídeo demonstra como localizar regiões cerebrais dedicadas que processam objetos específicos.
Também investigaremos como o controle da atenção modula a atividade neural nas mesmas regiões usando análise baseada em voxel, e até mesmo discutiremos como o treinamento da atenção plena pode aumentar a capacidade de controlar a atenção ao longo do tempo.
Neste experimento, os participantes se deitam em um scanner de ressonância magnética funcional e veem imagens de rostos e casas em duas fases diferentes: visualização passiva e sobreposta.
Durante a primeira fase, eles são solicitados a simplesmente observar as imagens uma de cada vez em um projeto de bloco, ou seja, um número de rostos é apresentado seguido por uma sequência de casas. Esse tipo de visualização serve para localizar a atividade em regiões específicas de interesse.
Por exemplo, a área fusiforme do rosto, o FFA, mostrou-se mais ativa quando os indivíduos veem rostos em comparação com outros objetos comuns, enquanto a área do lugar parahipocampal, abreviada como PPA, responde mais fortemente a casas e lugares do que a rostos.
Dado que essas regiões respondem a tipos específicos de estímulos, espera-se que os padrões de atividade baseada em voxels - ou áreas que representam algum nível de ativação - mudem, dependendo das imagens mostradas.
Tais expectativas configuram a segunda fase, onde são mostradas imagens sobrepostas de um rosto e uma casa. Ao longo de vários ensaios, os participantes são solicitados a prestar atenção a apenas um dos itens de cada vez e, portanto, devem alternar seu foco entre a casa ou o rosto.
Nesse caso, a variável dependente é a quantidade de ativação registrada nas condições da imagem, que pode ser convertida na magnitude da mudança de sinal para observar a variação na ativação da linha de base para os blocos focados na face e aqueles centrados na casa.
Embora ambas as imagens sejam apresentadas de forma sobreposta, prevê-se que os padrões de atividade no FFA e PPA do participante mudem, com base no item específico que ele atendeu. Tais resultados destacariam o controle da atenção baseado em objetos.
Depois de recrutar os participantes para este estudo, cumprimente-os no laboratório e verifique se eles atendem aos requisitos de segurança ao preencher os formulários de consentimento necessários. Consulte outro projeto de fMRI nesta coleção para obter mais detalhes sobre como preparar os indivíduos para entrar na sala de varredura e no furo de imagem.
Com o participante agora no scanner, explique as instruções da tarefa: Ele deve primeiro visualizar passivamente várias imagens na tela. Durante a segunda fase, as instruções de texto os levarão a prestar atenção na casa ou no rosto quando parecerem sobrepostos.
Seguindo essas instruções, inicie o protocolo de varredura coletando primeiro uma varredura anatômica de alta resolução.
Em seguida, inicie a parte funcional com duas execuções do localizador, onde os participantes visualizam passivamente as imagens em blocos de 30 segundos. Por exemplo, no primeiro segmento, exiba rostos, cada um por 750 ms, e uma cruz de fixação entre eles, durante um intervalo entre estímulos, ou ISI, de 250 ms.
No final de cada bloco, apresente a cruz de fixação por 20 s antes de alternar a série de imagens, que agora devem ser casas. Observe que essa sequência se repete com imagens diferentes cinco vezes, para um total de 10 blocos em uma execução.
Em seguida, prossiga com oito execuções funcionais da tarefa de controle de atenção. Durante esta fase, instrua os participantes que se opõem a atender por meio de texto na tela e, em seguida, alterne um rosto sobreposto e uma casa a cada segundo, com cada corrida contendo 300 imagens sobrepostas.
Para concluir o estudo, tire o participante do scanner e interrogue-o.
Para pré-processar os dados, execute a correção de movimento para reduzir artefatos de movimento, filtragem temporal para remover desvios de sinal e suavização espacial para aumentar a relação sinal-ruído.
Em seguida, crie um modelo linear geral com base em qual deve ser a resposta hemodinâmica esperada para cada condição de tarefa, rostos ou casas, na varredura do localizador.
Gere um mapa estatístico ajustando os dados a esse modelo, onde o valor em cada voxel representa a extensão em que ele estava envolvido na condição da tarefa.
Com base nas regiões de interesse, identifique clusters para cada sujeito com um limite estatístico mínimo para cada voxel que respondeu a rostos ou casas.
Especificamente, concentre-se no FFA, no giro fusiforme médio, que responde significativamente mais aos rostos do que às casas, bem como no PPA, que inclui todos os voxels no giro parahipocampal que responde mais significativamente às casas do que aos rostos.
Em seguida, quantifique e represente graficamente a porcentagem de mudança de sinal para condições focadas no rosto e na casa no FFA e PPA para cada sujeito.
Durante a fase de localização, observe que o FFA bilateral foi mais ativo quando os sujeitos visualizaram rostos em comparação com casas. Por outro lado, o PPA foi mais ativo quando os sujeitos observaram as casas em comparação com os rostos.
Agora, a partir das execuções funcionais, use a mesma medida - mudança percentual de sinal - plotada em relação às regiões do cérebro.
Quando a face foi atendida, foi encontrado aumento da atividade no FFA, mas não no PPA. Por outro lado, quando a casa foi focada, ocorreu um aumento da atividade no PPA, mas não no FFA. Esses achados indicam que a atividade neural é modulada, dependendo de qual item está sendo atendido.
Agora que você está familiarizado com o uso da neuroimagem funcional para estudar o controle da atenção baseado em objetos, vamos ver como os pesquisadores estudam outros tipos de processamento atencional.
Além de se concentrar em imagens visuais estáticas, os pesquisadores também estão interessados em como a atividade cerebral é modulada quando os indivíduos prestam atenção a objetos em movimento - especialmente relevantes para operar um veículo motorizado e evitar acidentes.
Por exemplo, se o motorista for instruído a ficar atento ao movimento - como um cachorro atravessando a rua - o movimento em si chamará sua atenção; no entanto, eles podem não se lembrar de outros detalhes de identificação sobre o canino. Afinal, é mais importante evitar a tragédia do que lembrar a cor da pele.
Outra prática, a atenção plena, incorpora elementos-chave da troca de atenção, incentivando o foco astuto longe de pensamentos mais estressantes. Ao se envolver em meditação conduzida por instrutores, os indivíduos demonstraram aumentar sua capacidade de controlar a atenção, especialmente longe de visões adversas.
No entanto, para indivíduos com transtornos de ansiedade, incluindo estresse pós-traumático, o controle da atenção é mais difícil. Ou seja, eles são tendenciosos para estímulos emocionalmente negativos, como eventos trágicos nas notícias, em vez de histórias neutras.
Esse controle de atenção deficiente os torna mais vulneráveis aos efeitos de imagens ameaçadoras - perpetuando situações que eles não conseguem tirar da cabeça.
Você acabou de assistir ao vídeo de JoVE sobre como a atenção modula a atividade neural. Agora você deve ter uma boa compreensão de como projetar e conduzir um experimento de controle de atenção usando neuroimagem funcional e, finalmente, como analisar e interpretar padrões específicos de atividade cerebral relacionados à atenção baseada em objetos.
Obrigado por assistir!
