Summary
EEG実験プロトコルは、アスペルガー症候群の患者で感情的な顔を意識と非意識的な表現の間の相互作用を明確にするために設計されています。技術はアスペルガー症候群の患者は、感情的な面の非意識的な表現で障害を持っていますが、健常対照との意識の表現で同等の性能を有することを示唆しています。
Abstract
いくつかのニューロイメージング研究は、感情的な顔で低空間周波数コンテンツは、主に、特に恐ろしい顔1-3と扁桃体、視床枕、および上丘を活性化することを示唆しています。これらの領域は、感情の非意識的知覚における辺縁系構造を構成し、直接または間接的に2皮質の活性を調節します。これとは対照的に、感情を意識表現は顔3,4で詳細に自主的な注意を向けるための前帯状、前頭前皮質、および体性感覚野においてより顕著です。アスペルガー症候群（AS）5,6は、通常の語学力と知的能力に干渉することなく、感覚感情やコミュニケーション能力に影響を与える非定型精神障害を表します。いくつかの研究は、顔の感情認識のための重要な神経回路内の機能欠損が部分的に社会的な通信障害を説明することができることを見出しましたAS 7-9を有する患者。 AS内の感情的な顔を意識と非意識的な表現の間の相互作用を明らかにするために、EEG実験プロトコルは、写真や線画の顔のいずれかの情動の評価に関わる二つのタスクで設計されています。パイロット研究は、ASとIQ /性別が一致する健常対照との反応時間およびテスト済みの患者間の顔の感情に割り当てられたスコアの差を最小限に顔刺激を選択するために導入されています。予備試験の患者からの情報は、情動の評価に使用されるスコアリングシステムを開発するために使用しました。顔の感情と異なる空間周波数内容と視覚刺激の研究は、参加者の人口統計学的特性に応じて矛盾の発見に到達し、タスクが2を要求します 。実験プロトコルは、因子を制御することにより、健康な対照と比較した場合、感情的な顔を処理する際にASの患者に障害を明確にすることを意図していますこのようなタスクの難易度、IQや性別などの顔の感情の認識とは無関係のです。
Introduction
顔の感情認識は、社会的コミュニケーションに従事し、最も重要な脳のプロセスの一つです。精神障害の様々な顔の感情4-6の明示的な検出で問題に関連しています。顔写真は、高空間周波数（HSF）または低空間周波数（LSF）コンテンツのいずれかのためにフィルタリングすることができる空間情報のスペクトルが含まれています。 LSFは、このようなLSFの内容7との総合的な顔として粗い以下、明確に定義された部品に関連している間HSFは、そのような顔のエッジなどの画像の非常に詳細な部分に関連しています。任意の顔認識タスクが同時に意識的・非意識的なプロセス8-12を誘導し、非意識的なプロセスの参加は150から250ミリ秒後の発症間隔、あるいはそれ以前の13で発生します。健常対照では、非意識的なプロセスは、意識的なプロセス14,15よりも一般的に高速です。いくつかの神経画像研究は示唆しています顔の刺激（または動機づけの重要な刺激）でのLSFは、主に、特に恐ろしい顔3,16と扁桃体、視床枕、および上丘を活性化させます。これらの領域は、感情の非意識的知覚における辺縁系構造を構成し、直接または間接的に1皮質の活性を調節します。これとは対照的に、感情を意識表現は顔9,17,18に詳細に自主的な注意を向けるための前帯状、前頭前皮質、および体性感覚野においてより顕著です。
アスペルガー症候群（AS）19,20は、通常の語学力と知的能力に干渉することなく、感覚感情やコミュニケーション能力に影響を与える非定型精神障害を表します。いくつかの研究は、顔の感情認識のための重要な神経回路内の機能欠損が部分的にAS 21-25で社会通信障害を説明することができることを見出しました。ASの小児において観察された行動障害は、人生26の最初の3年間、行動にわたり自主的（または意識的）制御が完全に27を開発していない期間に診断することができます。 ASの成人では、行動障害は、注意規制28を介して補償することができます。特定の空間周波数範囲内の処理内容の困難は、他の情報処理段階で破壊を示すことができます。これまでのところ、研究は、直接特定の空間周波数範囲における顔刺激を伴う顔の感情認識の間に誘発電位とASの患者で振動活動に対処していません。タスクの要求や、性別やIQなどの人口学的効果のために制御することにより、異なる空間周波数内容で、顔刺激を処理中に、健常対照と比較した場合、ASの患者で機能的な軌道を検討することが重要です。
間を明確にするために意識的、感情的な面の非意識的な表現間プレー、EEG実験プロトコルは、脳を比較するために設計されているASを有する患者とIQ /性別が一致する健康な対照との間の電位と振動活動を誘発。パイロット参加者のコホートは、AS患者における性能の評価を容易にするために、実験的な刺激およびスコアリングシステムの開発の選択に先立って支援するためのEEG実験に採用されました。プロトコルは、写真や線画の顔のいずれかの情動の評価を伴う2つのタスクで構成されています。両群間の差は、事象関連電位、イベント関連スペクトル摂動（ERSPs）を計算することによって評価することができます。次のセクションでは、実験プロトコルの詳細はパイロット研究と主な分析結果が続くEEGデータ処理/分析方法、を含む、上に詳述されています。最後に、重要なプロトコルのステップと既存に関してその意義方法が議論されています。制限および他の感情的な障害を有する患者に使用するプロトコルの拡張が可能でも指摘されています。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
倫理文：人間の参加者が関与する手順は中央研究院、台湾での人間の参加者の研究倫理委員会/治験審査委員会によって承認されています。
1.刺激および実験プログラムの準備
- 3顔の表情（怒って、幸せな、とニュートラル）に分類さ60以上の感情的な顔写真29のプールを準備します。参加者は写真で顔の特徴に集中できるように、図1（a）に示すように、黒の背景に写真に髪と耳の部分をマスクするためにグラフィックソフトウェアを使用してください。
- グラフィックソフトウェアで写真を開きます。耳とほとんど毛が楕円に落ちないように楕円領域を描き、領域サイズを調整するために、選択ツールボックスを使用してください。
- 選択領域を反転。写真の不要な領域を除去し、黒の背景色に置き換えることを「削除」をクリックします。
感情的な顔刺激の図1例。髪と耳が黒の背景色でマスクされている（A）写真面、およびグラフィックソフトウェアによって（A）から編集されている（B）線画の顔。顔は下の行へ、上からそれぞれ、中立幸せ、と怒っている感情を示す。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
- パイロットスタディを作成します。写真プールから適切な刺激を選択するためのパイロット参加者を募集。
注：パイロット参加者は脳波実験に参加してはなりません。- 5 familに続いて、タスク命令を提示する最初のコンピュータの画面で始まる刺激提示プログラムを設定iarization試験。顔刺激が続く固定クロスと各試行を開始し、情動評価タスクによる。補足コードは、サンプル・プログラム・ファイルの参照してください。
注：実際のパイロット試験では、すぐにプールからランダムな順序で顔写真を選択することで、習熟試験に従ってください。- 指示画面と中央の目を固定画面を含む、実験的なプログラムを作成します。コンピュータの画面サイズ41 X 25.6センチメートル2解像度1680 X 1050で与えられた、黒の背景色で18.3 X 24.4センチメートル2（幅×高さ）であることが、写真・サイズを設定することにより、 図2に示すように、顔刺激画面を作成します。補足コードは、サンプル・プログラム・ファイルの参照してください。
- 図3に示すように、プログラムに情動評価のためのスコアリングシステムを作成します。画面中央の連続的なスケールで-100から100までの範囲の水平線を配置withou中央およびエンドポイントを除く任意のチックマークを、tは。参加者は自由に非常に怒っている（-100）のため左に得点カーソルをドラッグすることで、非常に幸せのために右（100）に写真の顔の情動を評価し、GOボタンを押すことができるようなプログラムを準備します。
注：ASを有する患者は簡単に情動の評価中にダニの間にカーソルを置くことにはまり込むことができるので、スコアリングラインは、任意のチックマークなしで設計されています。したがって、連続的なスケールでは、患者のために好ましいです。 - プログラムは、参加者の行動の結果（ 例えば 、反応時間と情動スコア）プールから写真を選択するための基準として使用され、記録されていることを確認します（ステップ1.3.1を参照してください）。
- リクルートパイロット参加者（5制御および5 ASパイロット参加者）。ギルバーグ30とDSM-IV基準26に従って臨床患者を診断し、ウェクスラー成人の臨床由来の短い形式の管理知能スケール（WAIS-III）31。性別にできるだけ密接に彼らのASの対応にコントロールを一致させる、と口頭/パフォーマンスのIQスコアに。
- 各個々の参加者のためのパイロット研究における実験の手順を実行します。感情的な顔認識タスクを完了した後、中央注視と刺激提示期間の合理的な期間に参加者として各パイロットのインタビュー、タスクの難易度、スコアリングシステムと彼/彼女を維持するための試行の最大数を使用してのしやすさプログラムは脳波実験用に再構成することが可能に基づく濃度、（ステップ1.3.2を参照してください）
- 5 familに続いて、タスク命令を提示する最初のコンピュータの画面で始まる刺激提示プログラムを設定iarization試験。顔刺激が続く固定クロスと各試行を開始し、情動評価タスクによる。補足コードは、サンプル・プログラム・ファイルの参照してください。
図2プログラムにおける顔刺激のスクリーンショット。顔の大きさは、画面の高さに合うように構成されています。空の領域が黒色で塗りつぶされています。/ 53962 / 53962fig2large.jpg "ターゲット=" _空白」をアップロード>この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図3.情動評価のためのスコアリングシステムのスクリーンショットをスコアリングバーは全くチェックマークを持たないように設計されています。参加者は顔に割り当てられたスコアを選択して、タスクを完了するためにGOボタンを押してマウスをドラッグする必要がある。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
- タスク1のためのプログラム：写真のセッション。
- 最も比較平均反応時間を与え、幸せ怒っている、と中性表情（5雄と5匹の雌は、式の種類ごとに直面している）、10それぞれを備え、プール30の写真から選択し、5 ASとの間の情動スコアを意味します5コントロールパイロット参加。 このような最適な中央の目を固定期間（ すなわち 、千ミリ秒）として、パイロット患者からのフィードバックを組み込むことによって、実験プログラムの構成を更新、 すなわち 、ランダムに割り当てられた刺激提示（ すなわち 、千ミリ秒）、刺激間間隔（の期間-between 4と7秒）、およびスコアリングシステム100に（ すなわち 、-100）の規模。プログラムで30実証実験に先立って5習熟トライアルを追加します。
- 実験プログラムに関連付けられている外部のコンフィギュレーションテキストファイル内の刺激との時間間隔の数を変更します。
注：テキストファイルは、ソフトウェア技術者の介入なしに、異なる実験条件に適合するように修正することができます。 - 30選択した写真に習熟試験のための5つの写真をカウントしないでください。脳波やデータ解析に習熟試験で記録された行動データを使用しないでください。
- 実験プログラムに関連付けられている外部のコンフィギュレーションテキストファイル内の刺激との時間間隔の数を変更します。
- 最も比較平均反応時間を与え、幸せ怒っている、と中性表情（5雄と5匹の雌は、式の種類ごとに直面している）、10それぞれを備え、プール30の写真から選択し、5 ASとの間の情動スコアを意味します5コントロールパイロット参加。 このような最適な中央の目を固定期間（ すなわち 、千ミリ秒）として、パイロット患者からのフィードバックを組み込むことによって、実験プログラムの構成を更新、 すなわち 、ランダムに割り当てられた刺激提示（ すなわち 、千ミリ秒）、刺激間間隔（の期間-between 4と7秒）、およびスコアリングシステム100に（ すなわち 、-100）の規模。プログラムで30実証実験に先立って5習熟トライアルを追加します。
- プログラムFまたはタスク2：セッションの線画。
- 35写真各面のエッジをトレースすることにより、タスク1で使用（習熟試験、実証実験のための30のための5）の線画画像を作成します。 図1（b）に示すように黒と白のラインの図面にグレースケールの写真を変更するには、グラフィックソフトウェアを使用してください。
注意：写真の編集については、以下の手順は、ラインの図面を作成するための可能な解決策の一つです。- 大多数のピクセルの元のグレースケール強度は、黒または白のどちらかに入るようにグラフィックスソフトウェアでは、写真の明るさ/コントラストを調整します。
- 高空間周波数部分の輪郭のみが保存されるように、「効果」またはグレースケールの写真へのソフトウェアの「フィルタ」メニューの「スケッチ効果」を適用し、輪郭線の拡張を増加させるために「苦痛効果」を適用します。
- 輪郭を強化し、に消しゴムツールを使用するために、任意のブラシツールを使用します不要な部分をクリーンアップします。元の写真とその線画相手との間で前後にチェックすることによって、重要な顔の特徴を維持することを確認します。
- タスク2用のプログラムを作成するためにステップ1.3でタスク1のプログラムのコピーを作成し、対応するライン・図面とタスク1で35の写真を置き換えます。
- 35写真各面のエッジをトレースすることにより、タスク1で使用（習熟試験、実証実験のための30のための5）の線画画像を作成します。 図1（b）に示すように黒と白のラインの図面にグレースケールの写真を変更するには、グラフィックソフトウェアを使用してください。
2.脳波記録手順
- 準備
- 地元の人の参加者研究倫理委員会/施設内倫理委員会のガイドラインに基づいて、10人の健康な対照と脳波実験のためのAS患者10人を募集。
- 実験にAS前に個別で患者にWAIS-III 31の短形の管理、および性別にと口頭/パフォーマンスのIQスコアにできるだけ密接に患者に一致するコントロールを見つけます。
- 脳波記録
- 音に絶縁で快適な椅子の参加者を収容D（薄暗い）室やコンピュータの画面は、参加者の前で60センチメートルになるように椅子の位置を調整します。実験手順のチュートリアルの後、参加者は彼/彼女の利き手にいくつかの質問と一緒に同意書に記入しています。
- 脳波を記録するために（6顔面筋チャンネルに沿って122 10-10システムEEG、およびバイポーラVEOG、HEOG、EKG、EMG電極を含む）132のAg / AgCl電極とEEGキャップを使用してください。千Hzのサンプリングレートで、生の脳波をデジタル化するために0.1〜100 Hzのアナログ帯域通過フィルタを備えた2つの64チャンネルアンプにキャップを接続します。
- 各参加者の頭部に標準の128チャネルEEGキャップを取り付けます。 「参照」と表示された電極は、前方/後方正中線のランドマークに対して配置されている「Czを「位置、（イニオン距離にナジオンのすなわち 、中央）で、右/左のランドマークに配置されるようにキャップを調整（ すなわち 、右/左tragisの真ん中）、Eに従ってEG国際10/10システム。
- 静かに全ての電極に導電性ゲルを注入するために鈍い針を使用しています。 （ すなわち 、5kΩの下のインピーダンスを維持するために）頭皮と電極との間の良好なゲル接触を確実にするために、電極の内側にゆっくりと針でかき混ぜます。常にインピーダンス測定が正しいことを確認するためにEEGキャップの「参照」と「地上」と表示された電極でのゲルコンタクトの状態を確認してください。
- 通常、EEGシステムで行くこと（ 例えば 、本研究では4.5をSCAN）脳波記録ソフトウェアでサポートされている電極インピーダンス画面を表示することにより、電極インピーダンスを観察します。画面では、電極は色で示されており、異なる色は、インピーダンスのレベルを示しています。
- 1 HEOGの片目（正サイト）の眼角の電極、および他の眼（負のサイト）、上記1 VEOG電極とl以下、他の1の眼角で第二の電極を配置しますEFT目、親指と右手の人差し指、と眉と頬の周りの6顔の電極の間の領域の左右の手、および双極EMG電極の背面にあるバイポーラEKG電極。
- ノートブック内のレコードインピーダンスは5kΩのより高い、または直接すべての電極におけるインピーダンスを示す画面を保存したものを不良チャンネル。 EEGデータ処理の段階での不良チャンネルを廃棄するための将来の参考としてこれを使用してください。
- 12分間、目を閉じるように、参加者に指示した後、レコード、休止状態の脳波。この間、二重に脳波記録ソフトウェアでサポートされている画面に表示されているインスタントEEGストリームの品質を確認してください。
注意：目を開いた状態と比較して目を閉じた状態の間、後頭部のチャネルで配布明確なα波があるはずです。アルファ波があまりにも（不良チャンネルを無視して）騒々しいたり、歪んだりしている場合は、2.2.4ステップとゲルの接触を調整するために戻ります。 - 参加者全体のカウンターバランスのために、2つの実験のタスクを開始します。録音ソフトウェアでサポートされている画面上のレコードのアイコンをクリックして、レコード脳波。
- 画面に表示されるタスク命令を読んだ後、各参加者は30タスクの試験に続いて5習熟試験を行う必要があります。写真と線画のタスクの両方に同じ手順を使用します。タスク命令では、可能な限り迅速に顔刺激の情動にスコアを割り当てるために、参加者を奨励します。
- 重要：正しく中央目固定、顔刺激提示、および情動評価時の記録ソフトウェアへGOボタンの押下の発症にイベント時間ロックを送信するための手順1.3.2および1.4.2に用意されたプログラムを確認してください。これらの発症時間は数値としてコード化され、録音ソフトウェアでサポートされている画面上で確認することができます。
注：参加者が2タスク間に休憩を取ることができます。何のEEGの再はありません休憩中にコーディング。
- データ分析の参加者全体での同時登録EEGキャップのために（ 例えば .3ddまたは.datファイル）電極の3次元位置を記録し、それをファイルに保存するには、デジタイザ（この研究では例えば Polhemus社のFASTRAK 3Dデジタイザ）を使用します。
- 脳波実験の後、参加者は（ 例えば 、ほとんど眠りに落ちた、否定的な感情を持っている）脳波実験中に彼/彼女の行動や感情に35の質問の在庫を記入し、それらを実験に参加するための支払いを提供しています。
- 彼/彼女の髪を乾かす/きれいにするために洗面所に参加者を持参してください。
- クリーンおよび臨床指示に従ってEEGキャップを殺菌。
3.処理脳波データ
注：このセクションで提供されるソフトウェアコマンドはEEGLABに特異的です。
- 呼び出しにより1ヘルツと50ヘルツの低域通過フィルタのハイパスフィルタを使用してEEG信号をフィルタリングしますpop_eegfilt.m機能32。
注：50Hzの電力網の周波数を有するいくつかの国では40ヘルツの低域通過フィルタを使用して - ステップ2.2.6で記録された電極インピーダンスを確認した後、5kΩのより高いインピーダンスの不良チャンネルを破棄します。各チャネルのパワースペクトルの特徴（ 例えば 、最大値、曲率など）の目視検査により、隣接チャネルと比較して非常に異なるパワースペクトルと、それらの不良チャンネルを破棄します。
- pop_spectopo.m機能32を呼び出すことにより、EEG信号のパワースペクトルを計算し、プロットします。
- 再参照pop_reref.m関数を呼び出すことにより、不良チャンネルのない脳チャンネルの平均でEEG信号を。
- 1.5秒後、刺激開始に-2.0秒前からの範囲、それぞれが刺激ロック・エポックにセグメント脳波、。ベースラインVALUの平均を除去することにより、ベースライン（刺激開始前-2.0 -1.2秒）の正しいです各エポックからのES。
- それぞれ、pop_epoch.mとpop_rmbase.m関数を呼び出します。前中央の目を固定期間と顔刺激の開始にベースラインの間隔を選択します。
- 成果物を含んでいるように思われるマーク悪いエポック。まばたきによって汚染されたエポックを確保しながら、悪いエポックを捨てます。アーティファクトでエポックは通常、騒々しい見たり、典型的なエポックと比較して非常に高いピーク値（ 例えば 、より高い100μV）を有しています。
- 半自動手順を起動するpop_rejmenu.m関数を呼び出します。対話ウィンドウには、目視検査を介してユーザによって自動選択さ悪いエポックを再確認するために飛び出します。エポックの大部分はまばたきによって汚染されているが、これらのエポックは、暫定的にステップ3.8での独立成分分析（ICA）33による後の除去のために確保することができます。
- 不良チャンネルと悪い時期を廃棄した後、pop_runiを使用して、剪定EEGデータにICAを実行しますca.m機能。
- 推定の独立したコンポーネント（集積回路）の中で、目の動き/点滅、筋活動、心拍、およびラインノイズ32に起因するアーティファクトを識別します。
注：IC部品のスコアおよび全ての基準チャネルのもの（VEOG、HEOG、EKG、フェイシャルチャンネル）間で有意に高い相関（R 2> 0.9）このコンポーネントは、主に人工物によって寄与されることを示しています。アーチファクトによって説明推定ICスコアは、重回帰分析を使用してクリーンアップすることができます。 - アーティファクトICを取り外し、ICA混合行列とアーティファクト洗浄ICのスコア行列の積によって導出されたきれいな脳波を推定します。さらなる分析のためにきれいな脳波を保存します。
- ICのスコア行列で参照VEOG、HEOG、EKGと顔のチャネルからアーティファクト用IC（R 2> 0.9）を予測残差をおいてください。 pop_subcomp.m機能により、他のアーティファクトICを取り外します。関数は、アーティファクト洗浄脳波を返します。
4.統計解析
- パーティション脳波11均質領域にチャネルERPで統計的比較の数を減らすとERSP分析、すなわち、左（10チャンネル）、midline-（14）、および右前頭（10）。左（13）及び右 - 時間（13）。左（9）、midline-（14）と、右中央の（9）。左（9）、midline-（12）と、右後頭頭頂部（9）は、 図4に示すように、これらの領域は、皮質34の機能解剖に従って定義されます。これらの領域における脳波信号の機能均質性は、異なる実験13,35,36で確認されています。
図4.チャネルパーティションが。チャンネルが11の領域に分割されています。 LF：左前頭（10チャンネル）、MF：正中前頭（14）、RF：右前頭（10）、LT：左 - 時間（13）、RT：右時間的（13）、LC：左中央（9）、MC：正中線中央（14）、RC：右中央（9）、LP：左後頭部頭頂（9）、MP：正中後頭頭頂部（12）、RP ：右後頭部頭頂部（9）。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。- ステップ3.8できれいな脳波をロードします。同じ領域内のERPを平均化することにより、各チャネルのエポック全体の信号を平均化することにより、チャネルのERPを計算し、地域のERP。
注：脳波はEEGLABにpop_loadset.m機能を使用してロードされると、信号がチャネル・バイ・タイム・バイ・エポック配列に構造体変数 "EEG.data」に格納されています。- MATLABコマンドウィンドウで、チャネル毎にエポックを横断EEG.dataを平均化することにより、チャネルのERPを計算する（ 例えば 、channelERP =平均（EEG.dat、3））。 4.1（ 例えば 、レジ内のパーティションに応じて、各領域内のチャネルのERPを平均化することにより、地域のERPを計算onalERP =平均（「インデックス」は、所与の領域におけるチャネルインデックスの略channelERP（インデックス、:)、1）、）。
- 同じ領域にチャネルERSPsを平均化することにより、各チャンネルの信号をエポック、地域ERSPsする（ 例えばウェーブレット変換）時間-周波数変換を適用することにより、チャネルERSPsを計算します。
- pop_newtimef.m関数を呼び出すことによって、変換時間 - 周波数を実行します。
注：この研究では、「ウェーブレットサイクル」エントリは、[1、0.5]に設定され、「ベースライン」は、[-2000 -1200へ]ミリ秒に設定されています。その結果、チャネルERSPsは、周波数ごとの時間ごとのチャンネル配列に格納されます。 - 「channelERSP "が出力され3）、インデックス）、：、：Matlabのコマンドウィンドウで、（ 例えば 、regionalERSP =平均（channelERSP（4.1パーティションに応じて各領域内のチャネルにわたってERSPsを平均化することにより、地域ERSPを計算pop_newtimef.m機能から、と「インデックス」AGのチャネルインデックスの略iven領域）。
- pop_newtimef.m関数を呼び出すことによって、変換時間 - 周波数を実行します。
- 異なる時間間隔で平均値を計算する（ 例えば 50から150、150から250まで、250から350まで、350から450ミリ秒）地域のERPのため。 （ 例えば 50から150、150から250まで、250から350まで、350から450、1-7 Hz単位で450から800ミリ秒、および8月30日をHzで200〜800ミリ秒）の地域別の時間-周波数間隔で平均値を計算しますERSPs。
- （対照対AS）タスク（線画対写真）、地域（11頭皮領域）、およびグループの主効果を評価するために、地域のERPとERSPsの平均値に統計ソフトウェア（ 例えば IBM SPSS）でMANOVAを適用しますタスク、地域、および群の中だけでなく、相互作用効果。
- 統計解析では、共変量として（メス対オス）性別を考慮し、ジェンダーの効果を一定に保持することによって、メインとの相互作用の効果を推定します。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
平均口頭およびパフォーマンスのIQスコアを制御するために、平均反応時間と共にグループと2グループの顔の情動に割り当てられた平均点として表1に記載されています。表では、群差のいずれもAS群がゼロに（p <0.001）13近傍平均スコアを持つ線画タスク、中性顔を除いて統計的有意性を達成していません。興味深いことに、ASグループはまださえ性別、IQと顔刺激の実験的な制御下で中立面への対応に怒っていると幸せな顔への対応に対照群よりわずかに長い反応時間、およびより短い反応時間を持っています。アスペルガー症候群は、中性感情40,41以外の感情の記憶に関与することが知られている扁桃体における障害およびそれに関連する大脳辺縁系の構造37-39、で発見されました。これらの辺縁系構造体非意識的なプロセスに関連するURESは、ASを有する患者における行動反応の解釈に重要な役割を果たしている可能性があります。
表ウェクスラー成人知能スケール-III上のスコア、反応時間、および写真の刺激に直面するために割り当てられた平均情動スコアと線画のタスクの1行動データ。このテーブルには、ツェンら表1の修正版です。13
図5に示すように、対照群ではN400成分は、時間、正面に顕著であると後頭部、頭頂領域の両方写真や線画のタスクに、この成分の振幅は、線描画タスクが小さいです。 AS群では、N400は正中前頭領域に反映するが、写真のタスクで他の地域では見えない、とBECO線画、タスク内のすべての前頭領域に表示MES。 MANOVAタスクごとのグループの相互作用の効果は、350から450ミリ秒後の発症間隔（P = 0.019）で有意です。 2つのグループはまた、写真のタスク42の初期の知覚に大きな違いを示し、ライン描画タスクに匹敵するERPのパターンを有します。すなわち、タスクごとのグループ相互作用効果は50~150ミリ秒後開始間隔（P = 0.035）で有意です。写真と線画の顔は250から550ミリ秒間隔の時間や後頭部、頭頂部の地域で最大のERP差に達します。
図5. ERPプロット。右前頭におけるERPプロット、コントロールの右側頭と右後頭部-頭頂領域（青）とAS（赤）のグループ（A）写真に写っていると、（B）、線画の作業。 EEGチャネルの場所があります各プロットの左上側に示されています。縦軸は、ERP電圧（μV）を示し、横軸は、ミリ秒の時間を示しています。この図は、ツェンらで、図2の修正版です。13 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図6および図7に示すように、対照群のデルタ/シータの同期は、両方のタスクで50〜800秒後の発症間隔で顕著です。後頭部-頭頂領域は、初期の50から350ミリ秒間隔で前頭地域で、中央と側頭部、その後に続く最強の同期を、表示し、地域差は350ミリ秒後に消えます。後頭部-頭頂領域はまた、200〜800ミリ秒間隔で最強α/β脱同期化を実証します。 GEではネラール、写真はデルタ/シータ同期して、ラインの図面の上に付加的な効果を持っていますが、ラインの図面は強いα/β非同期化を誘導します。 ASグループは、線画タスクでコントロール群、及び写真の顔に関連付けられている明白な付加的な効果として、より匹敵するデルタ/シータ同期を持っています。 MANOVAタスクごとのグループの相互作用の効果は50から150、250-350、および350から450ミリ秒後の発症間隔で有意である（P = 0.043、0.003と0.015、それぞれ）。グループの効果は、また、250〜350 150〜250で有意であり、350〜450ミリ秒の間隔（P = 0.033、0.011及び0.022、それぞれ）。 ASグループは、他の頭皮の地域と比較350〜450ミリ秒間隔で150から250ミリ秒間隔だけでなく、正中線領域における後頭部-頭頂領域における強いデルタ/シータ同期を表示します。 AS群におけるα/βの非同期は、対照群と同様の（やや強い）であります両方のタスクが、2つのタスク間の違いは、AS群が小さくなる傾向があります。 MANOVAグループおよびタスクごとのグループの効果は、高周波振動の統計的に有意ではありません。
写真タスク図6. ERSPプロット写真のタスクにグループとして（A）の制御および（B）のためのERSPプロット。赤色は、電力増加（同期）であり、青色は、ベースラインと比較して電力低下（非同期化）です。この図は、ツェンらで、図3の修正版です。13 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
トン図7. ERSPプロット彼は線画タスク内のグループAS（A）の制御および（B）のためのタスク。ERSPプロットを線画。この図は、ツェンらで、図3の修正版です。13 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
ERP結果は写真のタスクで感情的な顔の早期認知（50-150ミリ秒）以降の意味認識（350〜450ミリ秒）でグループ差を示唆しています。 ASグループは、撮影タスクと対照群と比較して線描画タスクで若干大きいP1の振幅が小さいP1の振幅を有します。 2タスク間のP1における振幅の違いは、写真とラインの図面43の知覚のAS患者の独自性を反映することができます。 N400が強く影響を受けることが示されています感情的なコンテンツ、親しみやすさと顔44でグローバル/ローカル機能。我々の研究では、前頭および地域におけるN400（350〜450ミリ秒）は、対照群では非常に目に見えるが、写真のタスクでAS群ではほとんど見えません。顔の感情認識では、N400は顔とその意味解釈（、怒っニュートラルと幸せ）との間のリンクを探索する処理と解釈することができます。対照群では、350〜450ミリ秒間隔で2タスク間のERP差が他者の知見と一致しています。扁桃体はLSFの内容3,45を含む無傷の恐ろしい顔や恐ろしい顔に、よりアクティブです。ほとんどのLSFの内容がラインの図面から削除されたように、対照群からのこれらの知見は、N400は後頭部、頭頂部ではるかに小さいと写真のタスクに比べ時間的な地域ではほとんど見えないことを示しています。
Becausライン図面の電子情報の処理は扁桃体における非意識的な機能にはあまり依存し、ASを有する患者は、感情的な顔認識時以降（350〜450ミリ秒）の段階で、健康な対照として、より匹敵するERPパターンが表示されます。興味深いことに、ASグループは、写真のタスクに表示N400せずに正しく情動評価タスクを達成することができます。扁桃体を介してその情報の処理を仮定することは合理的であり、その関連する辺縁系構造は、AS患者における情報処理の効率に影響を与えるが、その応答の精度には影響を与えないことがN400の振幅を誘発において重要な役割を演じます。
感情的な顔認識を刺激推定46-48の間に皮質辺縁系の予測に関連する脳の活動を考えているデルタ/シータ振動8の初期以降の変更を、かみ合っていることが示されています。デLTA /シータ同期がより意識的な顔認識46よりも非意識的に関連付けられています。 ERSPs上の知見は、さらにASグループは、感情的な顔認識の初期および後期にデルタ/シータリズムではるかに弱い同期を持っていることを示しています。弱いデルタ/シータ同期は非意識的な感情表現の処理とASの患者における辺縁系皮質投射の障害の乱れを反映していると仮定するのが妥当です。デルタ/シータ同期は正中正面に少しより顕著で、両方のタスクで350から450ミリ秒後の発症間隔でのASグループ内の他の頭皮の地域に比べて、中央と正中線後頭部-頭頂領域を正中線。これらの正中線領域は、感情的な意義18を意識表現の皮質構造に密接に関連しています。
認知または意識的経路はまだ媒介されているので視床などの大脳辺縁系構造によって、我々はASグループは写真とラインの図面への対応に非意識した経路よりも意識的経路に依存していると仮定することができます。対照群では、デルタ/シータパワーは頭頂後頭領域における最強到達する時間ロックされた写真のタスクの後の段階で、正面の地域で発症し、増加を刺激します。線画タスクデルタ/シータパワーの空間分布は、AS群のそれに近づきます。私たちは、対照群は写真のタスクで意識的・非意識的な経路を係合し、線画タスクで意識的な経路に依存していると仮定しました。
2タスク間ERSPsを比較すると、対照群は、さらにとメカニズムeの脳領域の独立した、250から450ミリ秒後の発症間隔でデルタ/シータ同期上のLSFの内容の付加的な効果を示唆しています顔の感情によってlicited。顔にLSFのコンテンツは、写真のタスクに成功した顔の感情を評価することができASを有する患者によって示唆されるように簡単に、顔に詳細に自主的な注目を通ってバイパスすることができ、情報の流れ、に一定の負荷をかけているようです。強力なαおよびβ振動が注目、セマンティック長期メモリ、および刺激49,50の認知推定に関連した新皮質における機能プロセスの指標と呼ばれてきました。顔認識タスクでは、α/β脱同調は、視覚刺激への自発的な注目度を反映し、顔の感情15,18,51の認知的評価に関連しています。本研究では、頭頂後頭領域と他の領域との間の差を比較した場合、地域差を除いて、より高い周波数の振動（αおよびβ）内のタスクやグループ効果を支持する証拠はありません。アルファ非同期化が注目を反映し、複雑なタスク52で阻害したプロセスからの放出は、β振動に対し、めったに感情関連のタスク53,54で観察されません。 AS群におけるβ脱同期化は、一般に、両方のタスクで対照群よりも強いが、グループの差はわずかです。対照群と比較した場合ERSPsはAS群は非常に弱いデルタ/シータパワーを有することを示唆しているが、わずかに強いアルファ/ベータ電源。私たちは、ASを有する患者は、感覚や感情赤字を補うために視覚刺激の認知的評価を利用して顔中にいくつかの重要な細部への注意を指示することができると仮定しました。
要約すると、健常対照における顔の感情の認識は9,18,51意識的・非意識的なプロセスの両方を誘導します。二つのタスクの間の反応時間の差は、AS群に比べて対照群で大きくなる傾向があります。私たちは健康と仮定するASの患者は顔のみの両方のタイプへの対応に配慮したプロセスに依存しているのに対し、コントロールは、ラインの図面への対応非意識的なものよりも意識的プロセスをよりに係合および写真への応答に両方のプロセスを発揮します。
補足コードファイル： サンプルプログラム このファイルをダウンロードするにはこちらをクリックしてください。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
文献は、EEG反応44の分析により、および視覚刺激43を使用して、高・低空間周波数内容の認識に自閉症患者では顔の感情の認識に関する研究をしています。我々の知る限りでは、しかしながら、異なる空間周波数内容と感情認識を組み合わせた脳の振動活動の既存ワークの欠如があります。私たちのプロトコルはAS健常対照と比較した患者に情動（正中性および負の面）と感情の認識に関する空間周波数情報（写真、ライン図面）の影響を推定するための第一歩です。空間的、時間的及び周波数領域におけるEEG反応の我々の分析では、AS障害の科学的理解のための度に感情や認知機能を分離することができます。本研究では、実験プロトコルは、目に無関係な要因を最小化へのアプローチを提供します感情の電子認識。つまり、顔の情動に割り当てられた反応時間とスコアを注意深く設計パイロット研究によって二つのグループの間で可能な限り類似保たれます。参加者はまた、パイロットスタディと脳波実験の両方でIQと性別が一致しています。 AS上の以前の脳波の研究では、P1およびN170 55に焦点を当ててきたが、本研究では、プロトコルは、AS群と対照群の間でN400成分に有意な差を実証する中で貢献しています。
エクマンの感情的な面が他のデータベース（ 例えば 、いくつかのよく検証台湾の感情的な顔）中の顔と比べて健常対照に強い低周波振動を誘発します。非常に脳波実験の前に患者と健常対照で使用される感情的な顔刺激を検証するために、パイロットの脳波研究を行うことをお勧めします。 AS患者は、目領域56にHSF情報を使用して苦労しました。このような理由で、選択されたエクマンの顔刺激が露出/未露光歯または耕された/平滑化眉毛によって識別感情表現が含まれています。プロトコルで使用される刺激を交換しながら、患者の他のタイプの研究は、他の顔の特徴を検討するかもしれません。スコアリングシステムは、パイロット研究で募集した患者を面接することで解決でき情動評価作業を行う患者を容易にするように設計されなければなりません。つまり、中央点と終了点を除き、任意の目盛りのない注文した連続パイロット患者からのフィードバックに基づいて設計されています。スコアリングシステムのエンドポイントにラベルが特にコントロールで感情的反応を最大にするように選択されなければならない、不利対優しい、例えば、修飾することができます。
文献で は、ASは、扁桃体における障害およびメモリや感情に関連する情報の検索に関与しているその関連辺縁系構造37-39、元に発見されましたニュートラル感情40,41のためのCEPT。さらに、扁桃体は、撮影面3でのLSFの内容に敏感です。プロトコル内の2つのタスクは、ASと成人の赤字上の既存の知見に基づいて設計されており、刺激やスコアリングシステムは、さらに、この患者集団で使用するために設計されました。このような自閉症スペクトラム障害57として減損の同様のタイプを持つ他の成人患者へのプロトコルの臨床応用は、顔刺激とスコアリングシステムでのマイナーな変更を加えて実施することができます。
プロトコルが、その意識的な（または自発的な）行動をコントロール完全に26を開発することはできません、7歳未満の小児の臨床診断のために意図されていないことに留意すべきです。さらに、この技術は、脳損傷、腫瘍または脳血行動態の他の違反以下の精神科併存疾患を有する患者において明確な診断結果が得られません。いくつかの研究は、月経サイクル58,59の間の侵略、女性ではホルモンの変化との関係を発見しました。また、エタノールや麻薬の投与は感情的反応60を変更することはよく知られています。この種の変更は、健常対照とASと患者の両方で感情的な刺激に対する脳波反応の変動を引き起こす可能性があります。したがって、毎月の期間中の女性にプロトコルを適用することを推奨されていないか、または月経前症候群に罹患しているとき、またはアルコールまたは薬物中毒の下で患者に投与することができます。意識的感情の非意識した経路上のニューロイメージング研究は、人口統計学的に感情的な顔刺激に粗さと中立性の程度を変化させることにより、ASと健常対照者と患者をマッチするためのプロトコルを適用することができます。
AS患者は、比較的高い特性不安群13,36に属し、彼らの目が点滅し、モーションアーチファクトが深刻なことができます。肝炎のが望ましいですeは任意の科学的または臨床的問題に取り組む前に、EEGアーチファクトを除去するためのデータプロセッサ及び効率的なアルゴリズムを経験しました。実験プロトコルは、脳内の感情を意識と非意識的な表現の研究に向けての努力を表しています。プロトコルは、脳波実験でASとIQ /性別が一致するコントロールと患者を補充することによって検証されています。反応時間や応答精度が心理的、行動的診断への追加料金です。技術は実験中に参加者の主観的なムードとは無関係であるため、中および心理的または薬理学的治療後の患者の状態のダイナミクスを追跡することができます。技術は、不安障害、うつ病、バーンアウト症候群、および外傷後ストレスで感情違反として情動病理の他の種類の、罹患している患者に適用することができます。プロトコル上のさらなる修飾は、パーソナルプラグインで使用するために奨励されています社会的、情緒障害グループrを。コントロールと患者の面接でうまく設計されたパイロット研究は、プロトコルの修正バージョンの検証に役立つだろう。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Synamps 2/RT 128-channel EEG/EP/ERP | Neuroscan | ||
| Quik-CapEEG 128 electrodes | Neuroscan | ||
| Gel | Quik-Gel | ||
| FASTRAK 3D digitizer | Polhemus |
References
- Tamietto, M., De Gelder, B. Neural bases of the non-conscious perception of emotional signals. Nat Rev Neurosci. 11, 697-709 (2010).
- Harms, M. B., Martin, A., Wallace, G. L. Facial Emotion Recognition in Autism Spectrum Disorders: A Review of Behavioral and Neuroimaging Studies. Neuropsychol Rev. 20, 290-322 (2010).
- Vuilleumier, P., Armony, J. L., Driver, J., Dolan, R. J. Distinct spatial frequency sensitivities for processing faces and emotional expressions. Nat Neurosci. 6, 624-631 (2003).
- Phan, K. L., Wager, T., Taylor, S. F., Liberzon, I. Functional neuroanatomy of emotion: A meta-analysis of emotion activation studies in PET and fMRI. Neuroimage. 16, 331-348 (2002).
- Kano, M., et al. Specific brain processing of facial expressions in people with alexithymia: an (H2O)-O-15-PET study. Brain. 126, 1474-1484 (2003).
- Williams, L. M., et al. Fronto-limbic and autonomic disjunctions to negative emotion distinguish schizophrenia subtypes. Psychiat Res-Neuroim. 155, 29-44 (2007).
- Goffaux, V., et al. From coarse to fine? Spatial and temporal dynamics of cortical face processing. Cereb Cortex. , (2010).
- Balconi, M., Lucchiari, C. EEG correlates (event-related desynchronization) of emotional face elaboration: A temporal analysis. Neurosci Lett. 392, 118-123 (2006).
- Balconi, M., Lucchiari, C. Consciousness and emotional facial expression recognition - Subliminal/Supraliminal stimulation effect on n200 and p300 ERPs. J Psychophysiol. 21, 100-108 (2007).
- Balconi, M., Pozzoli, U. Face-selective processing and the effect of pleasant and unpleasant emotional expressions on ERP correlates. Int J Psychophysiol. 49, 67-74 (2003).
- Balconi, M., Pozzoli, U. Event-related oscillations (EROs) and event-related potentials (ERPs) comparison in facial expression recognition. J Neuropsychol. 1, 283-294 (2007).
- Balconi, M., Pozzoli, U. Arousal effect on emotional face comprehension Frequency band changes in different time intervals. Physiol Behav. 97, 455-462 (2009).
- Tseng, Y. L., Yang, H. H., Savostyanov, A. N., Chien, V. S., Liou, M. Voluntary attention in Asperger's syndrome: Brain electrical oscillation and phase-synchronization during facial emotion recognition. Res Autism Spectr Disord. 13, 32-51 (2015).
- Goffaux, V., Rossion, B. Faces are" spatial"--holistic face perception is supported by low spatial frequencies. J Exp Psychol Hum Percept Perform. 32, 1023 (2006).
- Knyazev, G. G., Bocharov, A. V., Levin, E. A., Savostyanov, A. N., Slobodskoj-Plusnin, J. Y. Anxiety and oscillatory responses to emotional facial expressions. Brain Res. 1227, 174-188 (2008).
- Adolphs, R. Recognizing emotion from facial expressions: psychological and neurological mechanisms. Behav Cogn Neurosci Rev. 1, 21-62 (2002).
- Acar, Z. A., Makeig, S. Neuroelectromagnetic Forward Head Modeling Toolbox. J Neurosci Methods. 190, 258-270 (2010).
- Balconi, M. Neuropsychology of facial expressions. The role of consciousness in processing emotional faces. Neuropsychol Trends. 11, 19-40 (2012).
- Gross, T. F. The perception of four basic emotions in human and nonhuman faces by children with autism and other developmental disabilities. J Abnorm Child Psychol. 32, 469-480 (2004).
- Behrmann, M., Thomas, C., Humphreys, K. Seeing it differently: visual processing in autism. Trends in cognitive sciences. 10, 258-264 (2006).
- Holroyd, S., Baron-Cohen, S. Brief report: How far can people with autism go in developing a theory of mind? J Autism Dev Disord. 23, 379-385 (1993).
- Duverger, H., Da Fonseca, D., Bailly, D., Deruelle, C. Theory of mind in Asperger syndrome. Encephale. 33, 592-597 (2007).
- Wallace, S., Sebastian, C., Pellicano, E., Parr, J., Bailey, A. Face processing abilities in relatives of individuals with ASD. Autism Res. 3, 345-349 (2010).
- Weigelt, S., Koldewyn, K., Kanwisher, N. Face identity recognition in autism spectrum disorders: a review of behavioral studies. Neurosci Biobehav Rev. 36, 1060-1084 (2012).
- Wilson, C., Brock, J., Palermo, R. Attention to social stimuli and facial identity recognition skills in autism spectrum disorder. J Intellect Disabil Res. 54, 1104-1115 (2010).
- American_Psychiatric_Association. The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: DSM 5. , bookpointUS. (2013).
- Dahlgee, S., Gilberg, C. Symptoms in the First two years of Life. A Priliminary. Population Study of Infantile Autism European archives of Psychiatry and Neurology. Sciences. , (1989).
- Basar-Eroglu, C., Kolev, V., Ritter, B., Aksu, F., Basar, E. EEG, auditory evoked potentials and evoked rhythmicities in three-year-old children. Int J Neurosci. 75, 239-255 (1994).
- Ekman, P., Friesen, W. V. Pictures of Facial Affect. , Consulting Psychologist Press. (1976).
- Gillberg, C. Autism and Asperger's Syndrome. , Cambridge University Press. 122-146 (1991).
- Chiang, S. K., Tam, W. C., Pan, N. C., Chang, C. C., Chen, Y. C., Pyng, L. Y., Lin, C. Y. The appropriateness of Blyler's and four subtests of the short form of the Wechsler Adult Intelligence Scale-III for chronic schizophrenia. Taiwanese J Psychiatr. 21, 26-36 (2007).
- Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. J Neurosci Methods. 134, 9-21 (2004).
- Makeig, S., Bell, A. J., Jung, T. P., Sejnowski, T. J. Independent component analysis of electroencephalographic data. Adv Neural Inf Process Syst. 8, 145-151 (1996).
- Başar, E. Brain Function and Oscillations: Volume I: Brain Oscillations. Principles and Approaches. , Springer Science & Business Media. (2012).
- Tsai, A. C., et al. Recognizing syntactic errors in Chinese and English sentences: Brain electrical activity in Asperger's syndrome. Res Autism Spectr Disord. 7, 889-905 (2013).
- Savostyanov, A. N., et al. EEG-correlates of trait anxiety in the stop-signal paradigm. Neurosci Lett. 449, 112-116 (2009).
- Ashwin, C., Baron-Cohen, S., Wheelwright, S., O'Riordan, M., Bullmore, E. T. Differential activation of the amygdala and the 'social brain' during fearful face-processing in Asperger Syndrome. Neuropsychologia. 45, 2-14 (2007).
- Kevin, K. Y., Cheung, C., Chua, S. E., McAlonan, G. M. Can Asperger syndrome be distinguished from autism? An anatomic likelihood meta-analysis of MRI studies. J Psychiatry Neurosci. 36, 412 (2011).
- Piggot, J., et al. Emotional attribution in high-functioning individuals with autistic spectrum disorder: A functional imaging study. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry. 43, 473-480 (2004).
- Ilyutchenok, R. Y. Emotions and conditioning mechanisms. Integr Physiol Behav Sci. 16, 194-203 (1981).
- Kleinhans, N. M., et al. fMRI evidence of neural abnormalities in the subcortical face processing system in ASD. Neuroimage. 54, 697-704 (2011).
- Toivonen, M., Rama, P. N400 during recognition of voice identity and vocal affect. Neuroreport. 20, 1245-1249 (2009).
- Deruelle, C., Rondan, C., Gepner, B., Tardif, C. Spatial frequency and face processing in children with autism and Asperger syndrome. J Autism Dev Disord. 34, 199-210 (2004).
- Bentin, S., Deouell, L. Y. Structural encoding and identification in face processing: ERP evidence for separate mechanisms. Cogn Neuropsychol. 17, 35-55 (2000).
- Vuilleumier, P., Pourtois, G. Distributed and interactive brain mechanisms during emotion face perception: evidence from functional neuroimaging. Neuropsychologia. 45, 174-194 (2007).
- Basar, E., Guntekin, B., Oniz, A. Principles of oscillatory brain dynamics and a treatise of recognition of faces and facial expressions. Prog Brain Res. 159, 43-62 (2006).
- Basar, E., Schmiedt-Fehr, C., Oniz, A., Basar-Eroglu, C. Brain oscillations evoked by the face of a loved person. Brain Res. 1214, 105-115 (2008).
- Başar, E. Brain Function and Oscillations: Volume II: Integrative Brain Function. Neurophysiology and Cognitive Processes. , Springer Science & Business Media. (2012).
- Anokhin, A., Vogel, F. EEG alpha rhythm frequency and intelligence in normal adults. Intelligence. 23, 1-14 (1996).
- Klimesch, W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis. Brain Res Rev. 29, 169-195 (1999).
- Knyazev, G. G., Slobodskoj-Plusnin, J. Y., Bocharov, A. V. Event-Related Delta and Theta Synchronization during Explicit and Implicit Emotion Processing. Neuroscience. 164, 1588-1600 (2009).
- Klimesch, W., Sauseng, P., Hanslmayr, S. EEG alpha oscillations: The inhibition-timing hypothesis. Brain Res Rev. 53, 63-88 (2007).
- Knyazev, G. G., Slobodskoj-Plusnin, J. Y. Behavioural approach system as a moderator of emotional arousal elicited by reward and punishment cues. Pers Individ Dif. 42, 49-59 (2007).
- Balconi, M., Brambilla, E., Falbo, L. Appetitive vs. defensive responses to emotional cues. Autonomic measures and brain oscillation modulation. Brain Res. 1296, 72-74 (2009).
- Dakin, S., Frith, U. Vagaries of visual perception in autism. Neuron. 48, 497-507 (2005).
- Curby, K. M., Schyns, P. G., Gosselin, F., Gauthier, I. Face-selective fusiform activation in Asperger's Syndrome: A matter of tuning to the right (spatial) frequency. Poster presented at Cogn Neurosci, New York, , (2003).
- American_Psychiatric_Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders. , (1994).
- Dougherty, D. M., Bjork, J. M., Moeller, F. G., Swann, A. C. The influence of menstrual-cycle phase on the relationship between testosterone and aggression. Physiol Behav. 62, 431-435 (1997).
- Van Goozen, S. H., Wiegant, V. M., Endert, E., Helmond, F. A., Van de Poll, N. E. Psychoendocrinological assessment of the menstrual cycle: the relationship between hormones, sexuality, and mood. Arch Sex Behav. 26, 359-382 (1997).
- Winward, J. L., Bekman, N. M., Hanson, K. L., Lejuez, C. W., Brown, S. A. Changes in emotional reactivity and distress tolerance among heavy drinking adolescents during sustained abstinence. Alcohol Clin Exp Res. 38, 1761-1769 (2014).
