Summary
本文演示了一个实验设计,在全身的动画人物功能磁共振成像(fMRI)来研究遵守虚拟社会互动的神经关联一起使用。
Abstract
衡量社会交往的能力是在别人的意图的评估是至关重要的。面部表情和身体语言等因素影响我们的决定,在个人生活和职业生活,都1。这些“ 朋友还是敌人 ”的判断往往是根据第一印象,这反过来可能会影响我们的决定“的方式或避免 ”。以往的研究调查的社会认知神经关联倾向于使用静态面部刺激2。在这里,我们说明了一个实验的设计,其全身的动画人物功能磁共振成像(fMRI)记录一起使用。 15名参加者在业务设置中的主客相互作用的短影片精华片段,而fMRI数据记录;在每部电影结束时,与会者还提供了主机行为的评级。这种设计的模仿现实生活更加紧密地的情况,并因此可能有助于更好地理解健康的行为在社会交往中的神经机制,以争取在这种临床条件下的社会行为洞察赤字可能造成社会的焦虑和自闭症3 。
Protocol
1。刺激,任务的设计和实验协议
我们的刺激是创建使用7.0波塞尔( http://poser.smithmicro.com/poser.html),他们提出使用CIGAL ( http://www.nitrc.org/projects/cigal/) 。
- 该任务由一系列10秒的动画影片的商业环境中的非言语主客相互作用。该问题的意见由一台主机(社会交往的条件)或纸板切出的一台主机(没有社会交往/控制条件)迎接客人。
- 主机可以显示,现正接受进一步的社会交往(方法的条件),或行为,可能表明在进一步的互动缺乏兴趣(避免的条件)的行为。
- 除了这型主机所显示的行为的基本操作,其他操作也可能被包括在内。例如,在一些试验中的字符(通常是一半)可能握手,问候协议的一部分,而其他人,他们什么也不做。该操作允许调查效果的行为4,正规的身体接触,这可能也取决于文化背景的观众(例如,西欧与东亚),预计将有不同的意义。
- 其他操作可能涉及个人( 我 )从观众的角度的变化为“人情味”(其他)。这种操作的目的是挖掘与自我参照加工5相关的神经网络,并允许识别反应,是由 6,7个人参与(例如,避免行为的影响加剧,如果采取个人)调制。这两种观点之间的交替,可以在每次试验开始时线索。
- 其次率主机上的能力,守信用,并在5点李克特量表(0 =没有在所有/ 4 =非常)做生意的兴趣,要求主体的评级屏幕视频;这些评级应平衡整个试验,以避免订单的影响。
- 在视频字符显示的行为(方法与避免),种族背景(白人与非白人),衬衫的颜色,和发型的平衡。的基本方面,可能会影响社会交往(例如,吸引力)也应加以控制(例如,通过脱线的主机收视率),以确保有系统的试验类别之间没有差异,从而避免可能的混淆(例如,如果主机显示避免 的行为,也有较低的总体吸引力分数)。最后,给出的证据表明,与女性主机的互动,更有效地影响我们目前的研究决定(例如, 财务)4,所有主机是女性,但也可以跨主机的性别平衡试验-例如,50%女性与男性50%。
- 实验分成试验运行/块,让参与者的休息时间,和避免大量的数据在设备故障的情况下损失。此外,为避免偏颇的数据丢失,最理想的条件/同样应在每块代表的审判,根据每个操作(例如,社会交往,性别,摇匀/无震动)。运行秩序,也是参与者之间的平衡。每次运行开始与一个固定6秒,让MR信号的稳定。审间的时间间隔8秒如下每部电影和审判结束每次运行/块。
- 应当指出,虽然涉及目前的设计增加了在确定的社会认知神经关联的生态有效性的静态刺激的实验设计相比,这种方法也带来了限制和挑战。这类挑战之一是需要保持的“背景”方面(例如,环境,社会交往发生或不相关的行为方面)尽可能恒定在操纵利益的行为变量的情况下,(例如构成区分有针对性的社会互动)的手势,这可能是难以实现动态刺激的条件。不过,我们认为现时的做法,增加刺激社会神经科学的研究和脑成像工具的参与,需要合理控制实验操作相关的限制使用的生态有效性的目标之间达到合理的权衡,以便有效有针对性的行为的神经关联的推论。
2。准备扫描的主题
主题通常是招募MRI扫描的基础上,如金属关节置换,其年龄,健康,第一语言和个人的风险因素。何wever,根据研究的目的,其他因素也可能被考虑,包括种族/民族背景,社会经济地位,药物使用史。所有受试者提供书面知情同意,方可运行实验的协议,这是由伦理委员会的批准。
在进入扫描室
- 在一天的扫描,参与者被要求完成问卷调查,评估目前的状态,他们的思想,以确保他们不会过分焦虑或压抑实验前8,9。这些评估也可以用于结合fMRI数据,探讨如何在扫描时的情绪状态可能会影响参与者的反应。此外,在扫描后评估结合,可以使用这些初步评估,以确保参与者的整体情绪状态不会改变,他们在参与实验的结果显着。最后,还可以进行其他行为/个性评估,进一步探讨如何个人在特定方面的个性的变化,在社会背景的影响(如社会焦虑,守信)反应可能会影响参与者的反应,在研究过程中 10 ,11。
- 扫描之前,参与者是在扫描程序的详细通知,并给出具体行为的任务指令(如下所述)。为了避免不适和增加对任务的熟悉程度,参与者也给出了缩写实践运行的任务。
进入扫描室
- 主题是指示躺在扫描床上仰卧,头部的额外的缓冲,以确保在扫描过程中的舒适性,并尽量减少运动。为了进一步减少头部运动,非粘合面的长度的磁带可能被包裹围绕这一主题的额头轻轻。如果首选,缓冲也可能被划归的主题所提出的膝盖,以减轻腰背肌张力。
- 科目耳保护(耳塞)以及隔离耳机与沟通,在MRI扫描实验者。
- 定位主题的右手舒适的响应中,从而使左手被用于支持或其他测量(例如,皮肤电导反应)。紧急停止按钮也应该放在附近,使这个问题可能表明任何迫切需要停止扫描仪。
- 在开始收集数据之前,它是至关重要的,以确保主体可以清楚地看到屏幕投影,为刺激呈现和响应按钮的正常工作。
3。数据记录和处理
扫描参数
我们收集使用1.5特斯拉西门子奏鸣曲扫描器的核磁共振MRI检查记录数据。我们的解剖图像的三维MPRAGE解剖系列(重复时间TR = 1600毫秒;回波时间TE = 3.82毫秒;片数= 112;体素大小= 1 × 1 ×1毫米),和功能图像包括28个功能片系列(体素大小为4x4x4毫米),收购轴向使用echoplanar序列(TR = 2000毫秒,TE = 40 ms的观点视野领域= 256 ×256毫米),从而使覆盖全脑。
数据分析
我们用在内部基于Matlab工具相结合的统计参数映射(SPM2/SPM5)。前处理涉及的典型步骤:质量保证,TR对齐,运动校正,共同登记,规范化,和平滑的(8毫米³内核)12。
- 数据分析结合体素的,明智的和感兴趣的区域(ROI)的方法比较感兴趣的条件(例如,社会交往与非社会交往)相关的大脑活动。
- 全脑体素明智分析的产生,识别与处理,社会互动,评估和投资回报率分析的基础允许针对性的调查,在特定的大脑区域的反应,这是作为被确定的先验相关的大脑区域网络的统计地图社会认知网络的一部分(图1A) 。也可用于投资回报率分析中提取的用于演示目的(图1B)的fMRI信号。我们用P = 0.001强度阈值和10个连续体素的程度阈值。除了 参与数据分析的这些典型的方法,分析数据的其他方法也可能被受聘为互补的方法在研究调查的社会认知 13,14神经关联。
- 最后,还可以进行行为数据(例如,守信评级)和/或分数索引个性措施(例如,特质焦虑)的脑成像数据的相关性,研究大脑如何活动的合作VARIES行为和人格的个体差异。
4。代表性的成果
图1。在观察社会互动的活动增加在社会认知网络的社会交往与no-interaction/control试验比较,发现在典型的社会认知的大脑区域的活动,包括颞上沟(STS)的内,外侧和内侧前额叶皮层(MPFC,B&D),杏仁核(艾米,C)。 “激活地图”是叠加在大脑中显示的高分辨率图像横向(左,右侧板)和日冕(中间面板)的意见;彩条显示激活地图的t值梯度(从数据为基础15名与会者),反映大脑活动的时间锁定方法的onsets /避免行为。线图说明了每次试验的类型和TR(1 TR = 2秒),从功能的ROI提取的fMRI信号的时间课程。 L =左,R =右。
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Discussion
这里介绍实验设计允许的观察和解释肢体语言的神经关联调查。这种设计有可能推进我们的知识在社会交往中所涉及的脑机制,并扩大我们如何结合不同类型的身体语言或作为守信的社会观念,使决定在互动的社会环境3的看法的理论模型。这些知识可以应用在个人和企业设置各种,并能提高我们在社会交往中的临床赤字的理解。这种设计的成功取决于正确的任务操作,生态有效刺激的参与,并仔细的数据收集
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Disclosures
没有利益冲突的声明。
Acknowledgments
这项研究得到了启动资金,以金融衍生工具。堪萨斯州是支持夏季助学金从阿尔伯塔传统基金会的医学研究。金融衍生工具是支持青年研究者奖从全国联盟为精神分裂症和抑郁症的研究,并从加拿大精神病学研究基金会的俄共奖。作者衷心感谢彼得赛里斯,协助数据分析与数据收集和克里斯蒂娜孙明扬援助。
References
- Adolphs, R. The social brain: neural basis of social knowledge. Annu Rev Psychol. 60, 693-716 (2009).
- Todorov, A. Evaluating faces on trustworthiness: an extension of systems for recognition of emotions signaling approach/avoidance behaviors. Ann N Y Acad Sci. 1124, 208-224 (2008).
- Pelphrey, K. A., Morris, J. P. Brain Mechanisms for Interpreting the Actions of Others From Biological-Motion Cues. Curr Dir Psychol Sci. 15, 136-140 (2006).
- Levav, J., Argo, J. J. Physical Contact and Financial Risk Taking. Psychological Science. 21, 804-810 (2010).
- Northoff, G. Self-referential processing in our brain--a meta-analysis of imaging studies on the self. Neuroimage. 31, 440-457 (2006).
- Eddington, K. M., Dolcos, F., Cabeza, R., R Krishnan, K. R., Strauman, T. J. Neural correlates of promotion and prevention goal activation: an fMRI study using an idiographic approach. J Cogn Neurosci. 19, 1152-1162 (2007).
- Eddington, K. M. Neural correlates of idiographic goal priming in depression: goal-specific dysfunctions in the orbitofrontal cortex. Soc Cogn Affect Neurosci. 4, 238-246 (2009).
- Watson, D., Clark, L. A., Tellegen, A. Development and validation of brief measures of positive and negative affect: the PANAS Scales. J Pers Soc Psychol. 54, 1063-1070 (1988).
- Spielberger, C. D., Gorsuch, R. L., Lushene, R. E. Manual for the State-Trait Anxiety Inventory. , Consulting Psychologists Press. Palo Alto, California. (1970).
- Heimberg, R. G. Psychometric properties of the Liebowitz Social Anxiety Scale. Psychological Medicine. 29, 199-212 (1999).
- Costa, P. T., McCrae, R. R. Revised NEO personality inventory and NEO five factor inventory: Professional manual. , Psychological Assessment. Odessa, FL. (1992).
- Friston, K. J., Ashburner, J. T., Kiebel, S. J., Penny, W. D. Statistical Parametric Mapping: The Analysis of Functional Brain Images. , Elsevier. London. (2006).
- Hanke, M. PyMVPA: A python toolbox for multivariate pattern analysis of fMRI data. Neuroinformatics. 7, 37-53 (2009).
- Said, C. P., Moore, C. D., Norman, K. A., Haxby, J. V., Todorov, A. Graded representations of emotional expressions in the left superior temporal sulcus. Front Syst Neurosci. 4, 1-8 (2011).