Потенциалы, связанные с событиями, и задача чудака

Учитывая огромное количество сенсорной информации в нашем окружении, мозг должен быть в состоянии расставлять приоритеты при обработке определенных стимулов, чтобы тратить меньше усилий на то, что в данный момент может быть не важно, и уделять внимание тому, что важно.

Каждый день человек подвергается воздействию множества зрительных образов и звуков, таких как люди, печатающие в офисе, или визуальные эффекты на экране компьютера.

Внимание, которое человек уделяет таким стимулам, отчасти зависит от его целей в каждый конкретный момент. Например, они могут целенаправленно сосредоточиться на мониторе для просмотра презентации. Когда это происходит, мозг игнорирует частые, неважные вещи, такие как набор текста коллегами, и вместо этого обращает внимание на слайды на экране.

Это пример процесса, называемого нисходящим вниманием, при котором мозг отфильтровывает информацию, не связанную с целью.

В отличие от этого, восходящее внимание имеет дело с уникальными, неожиданными стимулами, которые обладают способностью привлекать внимание человека, даже если они не связаны с целью.

Эти редкие шумы или зрительные образы называются странными стимулами, и из-за их новизны мозг отдает им приоритет для обработки, поскольку они могут быть важными. Шум на кухне может означать, что кто-то ранен или что там могут быть закуски.

В ответ на такие важные сенсорные события — сбой на кухне — могут быть активированы несколько нейронов в одной и той же области мозга, что способствует распространению электрического сигнала.

Эта электрическая реакция может быть измерена на коже головы с помощью электродов с помощью методов электроэнцефалографии (сокращенно ЭЭГ), и результирующая мера называется потенциалом, связанным с событием, или ERP.

В этом видео мы исследуем ERP в причудливой парадигме, в которой субъектам демонстрируются уникальные и распространенные визуальные стимулы. Мы продемонстрируем, как настроить эксперимент на ЭЭГ, проанализируем данные ERP и рассмотрим, как исследователи применяют эту технику для изучения других аспектов внимания.

В этом эксперименте активность мозга участников, наблюдающих за двумя типами стимулов, основанных на форме: базовым и чудаковатым, измеряется с помощью ЭЭГ, чтобы понять, как мозг идентифицирует нерелевантную информацию от важной.

Чтобы подготовиться к ЭЭГ, исследователи позиционируют электроды, уже вставленные в кап участникам? скальпы в определенных анатомических местах, чтобы можно было регистрировать электрическую активность в мозге.

Дополнительные электроды размещаются вокруг глаз для измерения мышечной активности, которая может создавать артефакты движения в данных ЭЭГ, и за ушами в местах сосцевидного отростка, которые служат ориентирами, где собирается ненейронная информация.

Затем участников знакомят с двумя типами стимулов, которые они будут видеть. Здесь базовые визуальные элементы состоят из одного красного круга, в то время как нечетное изображение состоит из отдельного зеленого круга.

Участников инструктируют следить за зелеными фигурами и заставляют нажимать кнопку, когда они появляются на экране.

Во время выполнения задания каждый кружок появляется на 1 с на мониторе компьютера. После того, как круг исчезает, экран остается пустым в течение 1 с, после чего отображается следующее изображение.

Хитрость заключается в том, что участникам показывают зеленые круги спорадически — и гораздо реже — между несколькими последовательными изображениями красных. Из 160 стимулов только 64 являются зелеными.

Идея состоит в том, что эти «неуместные» целевые изображения будут привлекать внимание как снизу вверх (поскольку они редки), так и сверху вниз, поскольку цель задачи состоит в том, чтобы указать, когда появляются эти формы.

В результате, мозг будет реагировать на эти целевые, потенциально важные стимулы, производя надежные электрические сигналы.

Данные ЭЭГ непрерывно записываются на протяжении всех 160 исследований. Затем последовательность повторяется, и демонстрируется второй набор из 160 изображений, который гарантирует, что собрано достаточно информации, чтобы отличить истинную деятельность, вызванную чудаком, от шума.

После этого данные ЭЭГ обрабатываются для создания кривых ERP для каждого анатомического участка, на который помещается электрод.

Основываясь на предыдущих исследованиях, наиболее важные данные ожидаются вблизи Pz-электрода, расположенного в центре волосистой части головы по направлению к затылку, над соединением теменных долей.

В частности, один из компонентов этих теменных ERP, названный так потому, что он состоит из положительного пика формы волны, который происходит примерно через 300 мс после предъявления сенсорного стимула, как предсказывается, усиливается в ответ на зеленые странные круги.

Чтобы начать эксперимент, поприветствуйте участника и убедитесь, что он подписал все соответствующие формы согласия. Также подтвердите, что они не использовали какие-либо средства для волос, такие как мусс, которые могли бы помешать записи ЭЭГ.

Прежде чем продолжить, сначала перемешайте проводящий электрод-гель, чтобы выпустить пузырьки воздуха. Затем используйте его для наполнения шприца объемом 10 мл, что поможет нанести это вещество на расположение электродов позже в протоколе.

После того, как шприц будет подготовлен, тщательно расчешите волосы и кожу головы участника, а макушку очистите хлопчатобумажной марлей, смоченной в спирте.

После этого простерилизуйте кожу за каждым из ушей участника над и под левым глазом и в дальних горизонтальных положениях обоих глаз аналогичным образом.

Затем приложите одну грань двустороннего клеевого диска к электроду. С другой стороны, нанесите гель на открытый электрод, а затем приложите его к очищенному участку над левым глазом. Повторите этот процесс в оставшихся стерилизованных положениях на лице.

Чтобы определить размер используемой шапочки для ЭЭГ, измерьте расстояние от передней части головы участника – непосредственно между бровями – до проекции черепа, расположенной ниже бугорка на затылке. Над точкой среднего глаза отметьте на лбу 10% от измеренного расстояния.

Используя измерение от глаза до дюйма, выберите колпачок, который вписывается в стандартные диапазоны окружности, и разместите его так, чтобы электрод FPz — центральный, самый передний — располагался над меткой на лбу. Затем подключите каждый из лицевых электродов к соответствующему шнуру на колпачке.

После извлечения наполненного гелем шприца сообщите участнику, что вы будете вставлять затупленный наконечник в каждый электрод. Теперь поднимите каждый из них и соскребите нижние волосы в сторону, стараясь не повредить кожу.

Затем введите гель и повторите этот процесс для оставшихся колпачковых электродов, чтобы убедиться, что электрические сигналы, собранные на коже головы, проводятся правильно.

После этого отведите участника в тихую комнату с акустическим и электрическим экранированием и подключите весь колпачок к записывающей системе.

С помощью соответствующей компьютерной программы проверьте импедансы соединений электрод-скальп. Если импеданс выше 10 К? для любого электрода, который может привести к шуму в следах ЭЭГ, убедитесь, что он содержит проводящий гель и что все нижележащие волосы были удалены.

Обратите внимание, что все значения импеданса теперь должны быть ниже 10 K?.

При подготовке к поведенческому заданию попросите участника сесть так, чтобы он находился примерно в 75 см от монитора, и дайте ему поле для ответа. Подчеркните, что они должны нажимать кнопку синхронизации только тогда, когда видят зеленый круг на экране.

После того, как участник поймет задачу, запустите систему ЭЭГ. Позвольте им завершить 64 испытания целевых стимулов вперемешку с 96 нецелевыми контрольными испытаниями. После 160 попыток начните повторять последовательность.

После того как все данные будут собраны, импортируйте результаты в программу анализа, чтобы начать обработку в автономном режиме. Во-первых, изолируйте только нейронные сигналы, сопоставляя информацию с усредненными значениями сосцевидного отростка.

Продолжайте, разделив непрерывные записи ЭЭГ на эпохи, начинающиеся за 200 мс до и заканчивающиеся через 1000 мс после начала действия каждого стимула, в данном случае зеленого или красного кружка.

Перейдите к исходному уровню и отрегулируйте эти временные рамки, используя те части, которые приходятся на 200 мс до начала действия стимула.

Затем, чтобы скорректировать артефакты движения, исключить периоды, в течение которых изменение сигнала превышает ?150 ? V регистрировалось на любом из электродов, а не только на том, который собирал данные с анатомического участка, представляющего интерес.

После этого для каждого электрода усредните данные ЭЭГ, собранные во всех исследованиях исходных изображений, чтобы получить форму сигнала ERP. Аналогичным образом усредните данные для странных испытаний.

Чтобы проанализировать данные, отобразите средние значения ERP с сайта записи Pz для зеленой целевой и красной контрольных фигур. Для теменных компонент Р300 оцените амплитуду – высоту компонента выше базового значения 0 ? V и его задержка — как долго он появляется в мс после того, как участник посмотрит круг.

Затем, для этих пиковых амплитуд и латентностей, используйте F-критерий, чтобы определить, есть ли разница между базовыми и нечетными стимулами.

Обратите внимание, что для зеленых странных форм след достиг пика примерно через 350 мс после начала действия стимула, в то время как пик P300 не наблюдался, когда участник рассматривал контрольные красные круги-мишени.

В совокупности эти данные свидетельствуют о том, что активность в теменной доле увеличивается при предъявлении необычных стимулов, отражая нейронные процессы, которые идентифицируют характерные для задачи стимулы.

Теперь, когда вы знаете, как исследователи используют визуальную чудаковатую парадигму в обработке сенсорной информации, давайте посмотрим, как ученые применяют эту технику для анализа ERP в других областях.

Несмотря на то, что мы сосредоточились на ERP, созданных здоровым мозгом, некоторые исследователи используют чудаковатую парадигму, чтобы понять, как сотрясения мозга — травмы в результате травмы головы — влияют на когнитивные процессы.

Например, существуют доказательства того, что у студентов, перенесших сотрясение мозга и проявляющих такие симптомы, как головокружение или спутанность сознания, наблюдаются значительно более низкие пики P300 при просмотре редкого странного изображения, по сравнению с нетравмированными участниками контрольной группы.

Это говорит о том, что сотрясение мозга может негативно влиять на то, как мозг реагирует на потенциально важную сенсорную информацию и обрабатывает ее.

Другие исследователи использовали модификацию чудаковатой парадигмы, включающую неожиданные звуки, а не изображения, чтобы лучше понять различия между нисходящим и восходящим вниманием.

Изучая ERP, производимые странными тонами, ученые определили, что пик P300 не только усиливается редкими звуками, но и что этот компонент может состоять из двух частей: ранней части, называемой P3a, и более поздней P3b-элемента.

Интересно, что эти два пика наблюдаются в ERP участников, которым ставится цель выявления редких звуковых стимулов. Тем не менее, только P3a встречается в волнах участников, которым было предложено просто пассивно слушать звуки, и им не дали цель определить нечетные.

Таким образом, считается, что P3a имеет дело с восходящим вниманием и тем, как мозг реагирует на новые стимулы, в то время как P3b, вероятно, отражает нисходящее внимание и то, как мозг когнитивно классифицирует цели.

Вы только что посмотрели видео JoVE об использовании чудаковатой парадигмы для исследования обработки сенсорных стимулов, особенно в теменной доле. К настоящему времени вы должны знать, как проектировать различные стимулы, записывать ЭЭГ, а также генерировать и анализировать ERP. Вы также должны иметь представление о том, как ERP могут дать представление о когнитивных процессах и использоваться для лучшего понимания определенных травм.

Спасибо за просмотр!