Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

ייצוגים מודעים ללא מודע פנים רגשית תסמונת אספרגר

Published: July 31, 2016 doi: 10.3791/53962
Automatic Translation
1,2, 1, 3, 4, 5,6, 1,7
1Institute of Statistical Science, Academia Sinica, 2Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences, 3Department of Psychology, Fo Guang University, 4Department of Electrical Engineering, Fu Jen Catholic University, 5State Research Institute of Physiology and Basic Medicine, 6Novosibirsk State University, 7Imaging Research Center, Taipei Medical University

Summary

פרוטוקול ניסוי EEG נועד להבהיר את יחסי הגומלין בין המודע ייצוגים הלא המודעים של פרצופים רגשיים בחולים עם תסמונת אספרגר. הטכניקה עולה כי בחולים עם תסמונת אספרגר יש גירעונות בייצוג הלא מודע של פרצופים רגשיים, אבל יש ביצועים דומים בייצוג מודע לנבדקי ביקורת בריאים.

Abstract

מספר מחקרים הדמייה הציעו כי תוכן תדירות מרחבית הנמוך של פנים לא רגשיים בעיקר מפעיל את האמיגדלה, pulvinar, ו colliculus המעולה במיוחד עם פרצופים מפוחדים 1-3. אזורים אלה מהווים את המבנה הלימבית בתפיסה הלא מודעת של הרגשות ולווסת פעילות קליפת המוח באופן ישיר או עקיף 2. לעומת זאת, הייצוג המודע רגשות בולט יותר החגורה הקדמית, קליפת מוח קדם חזיתית, ואת הקליפה חושית עבור הפניית תשומת לב מרצון הפרטים בפנים 3,4. תסמונת אספרגר (AS) 5,6 מייצג הפרעה נפשית טיפוסית המשפיעה יכולות חושיות, רגשיות ותקשורתיות, מבלי להפריע כישורים לשוניים רגילים ויכולת אינטלקטואלית. מספר מחקרים מצאו כי גירעונות פונקציונליים המעגלים העצביים חשובים זיהוי רגשות פנים יכולים להסביר חלקית כשל בתקשורת חברתיבחולים עם AS 7-9. על מנת להבהיר את יחסי הגומלין בין ייצוגים מודעים והלא-מודעים של פרצופים רגשיים AS, פרוטוקול ניסוי EEG נועד עם שתי משימות נדרשות הערכת רגשנות או של תצלום או פרצופי ציור אונליין. מחקר פיילוט הוא הציג לבחירת גירויים פן כי למזער את ההבדלים זמנים תגובה ועשרות שהוקצו רגשות פנים בין החולים שנבדקו מראש ואושרו עם AS ו- IQ / ביקורת בריאה בהתאמה מגדרית. מידע מהחולים שנבדקו מראש ואושר שמש לפיתוח שיטת הניקוד המשמשת להערכת הרגשנות. מחקר לתוך רגשות פן גירויים חזותיים עם תוכן תדירות מרחבית שונה הגיע ממצאים סותרים תלוי המאפיינים הדמוגרפיים של משתתפי משימה דורשת 2. פרוטוקול הניסוי נועד להבהיר גירעונות בחולים עם AS בעיבוד פרצופים רגשיים בהשוואה לנבדקי ביקורת בריאה על ידי שליטה על גורםזה קשור הכרת רגשות פנים, כגון קושי מטלה, IQ ומין.

Introduction

זיהוי רגשות פנים הוא אחד התהליכים במוח החשובים ביותר בתחום התקשורת החברתית. מגוון של הפרעות נפשיות קשורים לבעיות עם זיהוי מפורש של רגשות פנים 4-6. תצלום של הפנים מכיל קשת רחבה של מידע מרחבי כי ניתן לסנן לאף תדירות מרחבית גבוהה (HSF) או תדירות מרחבית נמוכה (LSF) תוכן. HSF קשורה חלקים מפורטים ביותר של תמונה, כגון הקצוות של פנים, תוך LSF קשורה גס או פחות חלקים מוגדרים היטב כמו פרצוף הוליסטי עם תוכן LSF 7. כל משימה זיהוי פנים בעת ובעונה אחת גורמת תהליכי מודעות, הלא מודע 8-12, ואת ההשתתפות של תהליך בלתי מודע מתרחשת מרווח 150-250 אלפיות השניה שלאחר התפרצות או אפילו 13 קודם לכן. שהאחוז בקרב קבוצת הביקורת, התהליך הלא מודע הוא בדרך כלל מהירה יותר 14,15 תהליך מודע. מחקרים הדמייה כמה הציעו כיLSF ב גירוי פנים (או גירוי משמעותי במוטי ב ציה) בעיקר מפעיל את האמיגדלה, pulvinar, ו colliculus מעולה במיוחד עם פרצופים מפוחדים 3,16. אזורים אלה מהווים את המבנה הלימבית בתפיסה הלא מודע של הרגשות ולווסת פעילות קליפת המוח במישרין או בעקיפין 1. לעומת זאת, ייצוג מודע רגשות בולט יותר החגורה הקדמית, קליפת מוח קדם חזיתית, ואת הקליפה חושית עבור הפניית תשומת לב מרצון הפרטים בפנים 9,17,18.

תסמונת אספרגר (AS) 19,20 מייצג הפרעה נפשית טיפוסית המשפיעה יכולות חושיות, רגשיות ותקשורתיות, מבלי להפריע כישורים לשוניים רגילים ויכולת אינטלקטואלית. מספר מחקרים מצאו כי גירעונות פונקציונליים המעגלים העצביים חשובים זיהוי רגשות פנים יכולים להסביר חלקית את כישלון התקשורת החברתי AS 21-25.הפרעות התנהגות שנצפו אצל ילדים הלוקים בתסמונת ניתן לאבחן בשלוש השנים הראשונות של חיים 26, תקופה בה מהרצון שלהם (או בהכרה) שליטה על התנהגויות אינה מפותחת 27. אצל מבוגרים הלוקים בתסמונת, הפרעות התנהגותיות ניתן לפצות באמצעות רגולציה לב 28. קושי עיבוד בתוך טווח תדרי מרחביים מסוים עשוי להצביע על הפרעה בשלבי עיבוד מידע שונים. עד כה, אף מחקר לא התייחס פוטנציאלים עוררים ישירות ופעילות תנודתית בחולים עם AS במהלך זיהוי רגשות פנים המעורבים גירויי פנים בטווחי תדרי מרחביים ספציפיים. חשוב לבחון את המסלול התפקודי בחולים עם AS בהשוואה לנבדקי ביקורת בריא במהלך עיבוד גירויי פנים עם תוכן תדירות מרחבית שונה על ידי שליטה על דרישות משימה ואפקטים דמוגרפיים כגון מגדר IQ.

על מנת להבהיר את השארלשחק בין ייצוגים מודעים והלא-מודעים של פרצופים רגשיים, פרוטוקול ניסוי EEG מיועד השוואת מוח פוטנציאלים ופעילות תנודתית בין חולים עם AS ובקרות IQ / בריאות בהתאמה מגדרית. קבוצה של משתתפי פרויקט גויסה לפני ניסוי EEG לסיוע עם מבחר של גירויים הניסיוניים ופיתוח של מערכת ניקוד על מנת לאפשר הערכה של ביצועים בחולים עם AS. הפרוטוקול מורכב משתי משימות נדרשות הערכת רגשנות של תצלום או או פרצופי ציור אונליין. ההבדלים בין שתי הקבוצות ניתן להעריך על ידי חישוב ERPs ו הפרעות ספקטרלי הקשור לאירוע (ERSPs). בפרק הבא, את הפרטים של פרוטוקול הניסוי הם ומפרטים, כוללים מחקר הפיילוט ושיטות עיבוד נתוני EEG / ניתוח, ואחריו את תוצאות הניתוח העיקריות. לבסוף, את השלבים הקריטיים בפרוטוקול ומשמעותה ביחס קייםשיטות נדונות. המגבלה ואת הרחבה אפשרית של הפרוטוקול להשתמש בחולים עם הפרעות רגשיות אחרות גם ציינו.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

הצהרת אתיקה: פרוצדורות מעורבות המשתתפים אדם אושרה על ידי האתיקה של מחקר משתתף אדם ועדה / סקירה מוסדית המנהלים על אקדמית Sinica, טייוואן.

1. גירויים הכנת תוכנית ניסויית

  1. הכינו מאגר של יותר מ -60 תמונות פנים רגשיות 29 לשלוש הבעות פנים (כועס, שמח, נייטרלי). להשתמש בתוכנה גרפית כדי להסוות את חלקי השיער באוזן בתצלומים עם רקע שחור כפי שמוצג באיור 1 א, כך המשתתפים יכולים להתרכז תווי פנים בתצלומים.
    1. פתח תצלום של תוכנות גרפיקה. השתמש בארגז הכלים הבחירה לצייר באזור אליפטי ולהתאים את גודל האזור, כך האוזניים ורוב השיער לא ליפול האליפסה.
    2. הפוך את האזור הנבחר. לחץ על "מחק" כדי להסיר את האזור הרצוי של התצלום ולהחליף אותו עם צבע הרקע השחור.

איור 1
באיור 1. דוגמאות של גירויי פן רגשיים. (א) פרצופי תצלום שבו השיער והאוזניים להיות רעולים פנים החוצה את צבע הרקע השחור, ו (ב) קו-ציור פניהם כי הם ערוכים מ- (A) על ידי תוכנות גרפיקה. פניהם להראות ניטראליים, מאושרים, רגשות כעס בהתאמה מלמעלה שורות בתחתית. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

  1. צור מחקר פיילוט. לגייס השתתף טייס לבחירת גירויים מתאימים ממאגר התצלום.
    הערה: המשתתפים טייס לא צריך להשתתף בניסוי EEG.
    1. הגדר את תכנית מצגת גירוי החל מסך המחשב הראשון המציג את הוראת המשימה, ואחריו 5 familניסויי iarization. בגין כל ניסוי עם צלב קיבעון, ואחריו גירוי פנים, ועל ידי משימת הערכת רגשנות. ראה קוד משלימה קובץ עבור תוכנית לדוגמה.
      ההערה: בניסויי הטייס האמיתיים מייד אחרי ניסויי ההיכרות ידי בחירת תמונות פנים בסדר אקראי מהמאגר.
      1. צור תכנית ניסיונית, כולל מסך ההוראה ומסך עין-קיבעון מרכזי. צור המסך גירוי פנים כפי שמודגם באיור 2 על ידי הגדרת גודל תצלום להיות 18.3 x 24.4 ס"מ 2 (גובה x רוחב) עם צבע רקע שחור, בהתחשב בגודל מסך מחשב 41 x 25.6 ס"מ 2 עם רזולוציה 1,680 x 1,050. ראה קוד משלימה קובץ עבור תוכנית לדוגמה.
      2. צור שיטת הניקוד להערכה רגשנות בתוכנית כפי שמודגם באיור 3. מניחים קו אופקי החל -100 עד +100 בקנה מידה רציפה במרכז המסך without כל טיק-מארק, למעט מרכזי ונקודות קצה. הכן את התכנית כך משתתפים יכולים להעריך אמוציונאלי בחופשיות של פן תצלום ידי גרירת סמן ניקוד השמאל מאוד כועסים (-100) וימינה עבור מאוד שמח (+100), ולוחצים על כפתור GO.
        הערה: שורת הניקוד נועדה ללא כל השנתות כי בחולים עם AS יכולים להיתקע בקלות צבת הסמן בין קרציות במהלך הערכת רגשנות. לכן, בקנה מידה רציפה עדיפה לחולים.
      3. ודא התכנית רושמת תוצאות התנהגותיות של משתתף (זמן תגובה למשל ועשרות רגשנות), אשר משמשים קריטריונים לבחירת תמונות מהמאגר (ראה שלב 1.3.1).
    2. Recruit המשתתפים טייס (5 מלאה 5 משתתפים טייס AS). לאבחן חולים קליניים פי Gillberg 30 וקריטריוני DSM-IV 26 ולנהל את הטופס קצר נגזר הקליני של וקסלר למבוגרים המודיעין Scale (WAIS-III) 31. התאם את הפקדים לעמיתיהם AS שלהם ככל האפשר על מין, ועל ציוני IQ מילוליים / ביצועים.
    3. הפעל את הליך הניסוי במחקר הפיילוט לכל משתתף יחיד. לאחר השלים משימת זיהוי פנים הרגשית, לראיין כל טייס AS המשתתף על המשך הסביר של תקופות קיבעון מצגת הגירוי המרכזית-עין, הקושי של המשימה, קלות שימוש במערכת הניקוד ואת המספר המרבי של ניסויים עבור השמירה שלו / שלה ריכוז, אשר מבוסס על התוכנית ניתן מחדש לצורך הניסוי EEG (ראה שלב 1.3.2)

איור 2
איור 2. צילום מסך של גירוי פנים בתוכנית. גודלו של הפנים מוגדר כך שיתאים לגובה של המסך. האזור הריק מתמלא עם הצבע השחור.להעלות / 53,962 / 53962fig2large.jpg "target =" _ blank "> לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 3
איור 3. צילום מסך של שיטת הניקוד להערכת רגשנות. בר הניקוד נועד אין סימן לתקתק. המשתתף צריך לגרור את העכבר כדי לבחור את הציון שהוקצה פנים ולוחץ על כפתור GO כדי לסיים את המשימה. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

  1. תוכנית עבור משימה 1: תצלום מושב.
    1. בחר מבין 30 תמונות הברכה, המהווה כ -10 עבור כל הבעות פנים שמחות, כועס, ניטראליות (זכר 5 ונקבה 5 פונה לכל סוג של ביטויים), שנותנות את זמני תגובה הממוצעים להשוות ביותר הממוצע ציון רגשנות בין 5 AS ו 5 משתתפי טייס שליטים. לעדכן את הגדרות התצורה תוכנית ניסיונית על ידי שילוב משוב מן החולים טייס, כגון תקופת עין-קיבעון מרכזי אופטימלית (כלומר, 1,000 msec), משך מצגת גירוי (כלומר, 1,000 msec), מרווח בין הגירוי (כלומר, באופן אקראי ב -between 4 ו -7 שניות), ואת קנה המידה של שיטת הניקוד (כלומר, -100 עד 100). להוסיף חמישה מחקרים היכרות לפני 30 צעדי הניסוי בתוכנית.
      1. שינוי מספר הגירויים ומרווח זמן בקובץ טקסט תצורה חיצוני הקשורים לתכנית הניסיונית.
        הערה: קובץ הטקסט יכול להיות שונה כדי להתאים תנאי ניסויים שונים ללא התערבות של מהנדסי תוכנה.
      2. אל תספרו את החמישה תצלומים לניסויי היכרות 30 התצלומים שנבחרו. אין להשתמש אא"ג הנתונים התנהגותיים רשמו בניסויי היכרות בניתוח נתונים.
  2. תוכנית fאו משימה 2: קו-ציור מושב.
    1. צור תמונות ציור אונליין של 35 תמונות (5 לניסויי היכרות, 30 לניסויים ניסיוניים) המשמשים משימת 1 על ידי התחקות את הקצוות של כל פנים. שימוש בגרפיקה בתוכנה כדי לשנות את התמונות הגוניות האפורות לתוך-ציורי קו שחורים-לבן כפי שמוצג באיור 1 ב.
      הערה: שלבים מתחת לעריכה תצלום הוא אחד הפתרונות האפשריים להכנת רישומי הקו.
      1. ב תוכנות גרפיקה, להתאים את בהירות / ניגודיות של התצלום כך עוצמת גוני האפור המקורי פיקסלים הרוב נופל או שחור או לבן.
      2. החל "אפקט סקיצה" ב "האפקט" או "מסנן" תפריט של תוכנת תצלום בגוונים אפור, כך מתאר רק של החלק תדיר מרחבית הגבוהה נשמר, ולהחיל "אפקט במצוקה" כדי להגדיל את ההתרחבות של קווי הגובה .
      3. השתמש בכל כלי מברשת כדי לשפר את קווי המתאר להשתמש בכלי מחקלנקות חלקים לא רצויים. הקפד לשמור תווי פנים חשובים על ידי הסימון הלוך ושוב בין התצלום המקורי ועמיתו ציור המקוון שלה.
    2. צור עותק של התכנית של משימת 1 בשלב 1.3 כדי ליצור תכנית עבור משימה 2 ולהחליף את 35 צילומי משימת 1 עם ציורי אונליין המקבילים.

2. נוהל הקלטה EEG

  1. תכשירים
    1. לגייס 10 נבדקי ביקורת בריאים ו -10 חולים עם AS לניסויים EEG מבוסס על הנחיות האתיקה מחקר משתתף אדם מקומיים המועצה לביקורת הוועדה / מוסדי.
    2. נהל את הטופס הקצר של WAIS-III 31 לחולים לוקים בתסמונת בנפרד לפני הניסויים, ולמצוא הבקרות שמתאימות החולים ככל האפשר על מין ועל ציוני IQ המילוליים / ביצועים.
  2. הקלטת EEG
    1. סיאט המשתתף על כיסא נוח בתוך לבודד קולד (ואפלולי) תא ולהתאים את מיקום הכיסא כך מסך המחשב הוא 60 סנטימטרים מול המשתתף. לאחר הדרכה על הליך הניסוי, יש המשתתף למלא את טפסי הסכמה יחד עם כמה שאלות על האגביות שלו / שלה.
    2. השתמש כובע EEG עם 132 אלקטרודות Ag / AgCl (כולל 122 10-10 מערכת EEG, ואת VEOG דו קוטבית, HEOG, EKG, אלקטרודות EMG, יחד עם שישה ערוצי פנים-שריר) כדי להקליט לתרשים אק"ג. חברו את מכסה לשני מגברים 64 ערוצים עם מסנן הלהקה עוברים אנלוגי 0.1-100 הרץ לספרת לתרשים אק"ג גלם בקצב דגימה 1,000 הרץ.
    3. התאם את כובע EEG 128 ערוצים הסטנדרטיים ראשו של כל משתתף. התאם את הכובע כך האלקטרודה שכותרתו "הפניה" מושם במיקום "Cz", הנמצא ביחס ציוני דרך קו האמצע הקדמי / האחורי (כלומר, באמצע nasion למרחק inion), וכדי מציוני הדרך שמאלה / ימינה (כלומר, באמצע tragis שמאלה / ימינה), על פי Eהמערכת הבינלאומית 10/10 EG.
    4. בעדינות להשתמש מחט קהה להזריק ג'ל מוליך לתוך כל האלקטרודות. מערבבים עם המחט לאט בתוך האלקטרודה לאפשר יצירת קשר ג'ל טוב בין הקרקפת לבין אלקטרודה (כלומר, כדי לשמור על עכבה מתחת ל -5 קילו-אוהם). כל זמן לבדוק את מצבו של קשר הג'ל על האלקטרודות שכותרתו "הפניה" ו "קרקע" על כובע EEG לוודא מדידת העכבה נכונה.
      1. שים את העכבה האלקטרודה על ידי הצגת מסך עכבת אלקטרודה נתמכת על ידי תוכנת צריבת EEG (למשל לסרוק 4.5 במחקר זה) כי בדרך כלל הולך עם מערכת ה- EEG. במסך, האלקטרודות מוצגים בצבעים, וצבעים שונים מצביעים על רמות של עכבה.
    5. מניח אלקטרודה HEOG אחד בבית canthus של עין אחת (אתר חיובי), ואת האלקטרודה השנייה בבית canthus של העין השנייה (אתר שלילי), אלקטרודה VEOG אחד מעל והשני מתחת lעין EFT, אלקטרודות א.ק. דו קוטבית בגב שמאל בידיים הנכונות, ואלקטרודות EMG דו קוטבית באזור בין האגודל והאצבע המורה של יד ימין, וששת אלקטרודות הפנים סביב גבה הלחי.
    6. שיא במחברת אלה הערוצים הרעים שבו העכבה גבוהה מ -5 קילו-אוהם, או ישירות להציל את העכבה מראה מסך בכלל אלקטרודות. השתמש באפשרות זו התייחסות כמו עתיד שלכת ערוצים רעים בשלב של עיבוד נתוני EEG.
    7. שיא לתרשים אק"ג במנוחה-מדינה אחרי המורה המשתתף לעצום עיניים במשך 12 דקות. במהלך תקופה זו, כפליים לבדוק את איכות נחל EEG המיידי יוצג במסך הנתמך על ידי תוכנת צריבת EEG.
      הערה: לא צריך להיות גלי אלפא ברור מופץ בערוצים העורפיים במהלך המצב בעיניים עצומות לעומת המצב בעיניים פקוחות. אם גל אלפא הם רועשים מדי (תוך התעלמות הערוצים הרעים) או מעוותת, חזור לשלב 2.2.4 ולהתאים את הקשר ג'ל.
    8. הפעל את שתי משימות ניסיוני צו נגד מאוזן פני משתתפים. שיא לתרשים אק"ג על ידי לחיצה על הסמל הקלט על המסך נתמך על ידי תוכנת הצריבה.
      1. לאחר קריאת הוראות משימה שנראות על המסך, יש כל משתתף לבצע 5 ניסויי ההיכרות, ואחריו 30 הניסויים משימים. השתמש באותו הליך התצלום הוא ומשימות ציור אונליין. בשנת הוראת המשימה, לעודד את משתתפי להקצות והשוו ל רגשנות של גירוי פנים מהר ככל האפשר.
      2. חשוב: בדקו תוכניות שהוכנו צעדי 1.3.2 ו 1.4.2 לשליחה כראוי אירועים בזמן נעול תחילתה של עין-קיבעון המרכזי, מצגת גירוי פנים, ולחיצה של לחצן עבור אל תוכנת הצריבה במהלך הערכת רגשנות. פעמי הופעה אלה מקודדות כמספריים ולאחר מכן ניתן לבדוק על המסך הנתמך על ידי תוכנת הצריבה.
        הערה: המשתתף יכול לקחת הפסקה בין שתי המשימות. אין EEG מחדשcording בהפסקה.
    9. השתמש digitizer (למשל digitizer 3D Polhemus FASTRAK במחקר זה) כדי להקליט את העמדות 3D של אלקטרודות ולשמור אותו בקובץ (למשל .3dd או .dat קובץ) כמוסות EEG רישום שיתוף פני המשתתפים בניתוח נתונים.
    10. לאחר ניסוי EEG, יש המשתתף למלא מלאי 35 שאלה על ההתנהגויות והתחושות שלו / שלה במהלך ניסוי EEG (למשל, יש רגשות שליליים, כמעט שקע בשינה), ולספק להם תשלום עבור משתתפים בניסוי.
    11. תביא המשתתף לשירותים לנקות / לייבש את השיער שלו / שלה.
    12. נקי לעקר את כובע EEG בהתאם להוראות קליניות.

3. עיבוד EEG נתונים

הערה: פקודות התוכנה בסעיף זה הן ספציפיות עבור EEGLAB.

  1. סנן את אותות EEG באמצעות מסנן גבוה לעבור של רץ 1 ומסנן נמוך לעבור של 50 הרץ על ידי קריאהpop_eegfilt.m פונקציה 32.
    הערה: השתמש נמוך לעבור סינון של 40 הרץ עבור כמה מדינות שיש 50 הרץ בתדר רשת החשמל
  2. בטל ערוצים רעים עם העכבה גבוהה יותר מ -5 קילו-אוהם לאחר בדיקת עכבת אלקטרודה רשמה בשלב 2.2.6. וזורק אותם ערוצים רעים עם ספקטרום הספק שונה מאוד לעומת הערוצים השכנים על ידי בדיקה ויזואלית של המאפיינים של ספקטרום הכח (למשל, את הערך המקסימאלי, העקמומיות, וכו ') בכל ערוץ.
    1. לחשב ולתכנן את ספקטרום ההספק של אות ה- EEG על ידי קריאה לפונקציה pop_spectopo.m 32.
  3. Re הפנית אותות EEG עם הממוצע של ערוצי מוח ללא ערוצים הרעים על ידי קריאה לפונקצית pop_reref.m.
  4. מגזר לתרשים אק"ג לתוך תקופות-נעול גירוי, שכל אחד מהם נע בין -2.0 שניות מראש ל -1.5 שניות התפרצות שלאחר גירוי. נכון עבור המחקר (-2.0 ל -1.2 שניות לפני הופעת הגירוי) על ידי הסרת הממוצע של valu הבסיסes מכל תקופה.
    1. התקשר פונקציות pop_epoch.m ו pop_rmbase.m, בהתאמה. בחר את המרווח של בסיס לפני תקופת עין-הקיבעון המרכזית לבין הופעת גירוי הפנים.
  5. מארק רע תקופות המופיעות להכיל חפצים. מחק את התקופות הרעות תוך שהיא שומרת על התקופות מזוהמות מהבהבת עין. התקופות עם חפצים נראות בדרך כלל רועשות או יש מאוד וערך שיא גבוה (למשל גבוהה מ -100 מייקרו-וולט) לעומת תקופות טיפוסיות.
    1. קרא לפונקציה pop_rejmenu.m להשיק הליך חצי אוטומטי. חלון אינטראקציה תצוץ מחדש לאשר תקופות רעות לבחירה אוטומטית על ידי המשתמש באמצעות בדיקה ויזואלית. למרות שרוב התקופות הם מזוהמים על ידי ממצמץ עיניים, תקופות אלה ניתן שמורות בהיסוס להסרה מאוחר יותר על ידי ניתוח מרכיבים עצמאי (ICA) 33 בשלב 3.8.
  6. לאחר שלכת ערוצים רעים ותקופות רעות, לרוץ הרשפ"ת על נתוני ה- EEG גזם באמצעות pop_runiפונקצית ca.m.
  7. מבין הרכיבים העצמאיים המוערכים (שבבים), לזהות חפצים הנובעים תנועות עיניים / למצמץ, פעילות שרירים, דפיקות לב, וקו רעש 32.
    הערה: מתאם גבוה באופן משמעותי (R 2> 0.9) בין עשרות IC של מרכיב ואלה של כל ערוצי הפנייה (VEOG, HEOG, EKG, וערוצי פנים) עולה כי רכיב זה הוא תרם בעיקר על ידי חפצים. ציוני IC המוערכים מוסברים על ידי החפצים ניתן לנקות באמצעות ניתוח רגרסיה מרובה.
  8. סור שבבים חפצו ולהעריך את לתרשים אק"ג הנקי אשר נגזר על ידי התוצר של הרשפ"ת ערבוב מטריקס מטריקס ציון IC-לנקות חפץ. שמור את לתרשים אק"ג הנקי לניתוח נוסף.
    1. שמור את השאריות של חיזוי שבבים חפצים (R 2> 0.9) מן ההתייחסות VEOG, HEOG, EKG וערוצי פנים במטריצת ציון IC. הסר שבבים חפץ אחר על ידי פונקציית pop_subcomp.m. הפונקציה מחזירה את לתרשים אק"ג לניקוי לכלוך.

    4. ניתוח סטטיסטי

    1. ערוצי EEG החלוקה לאזורים הומוגניים עשרה כדי לצמצם את מספר השוואות סטטיסטיות ב- ERP ו ERSP מנתח, כלומר, השמאל (10 ערוצים), midline- (14), ונכון חזיתית (10); שמאל (13) וימין-טמפורלית (13); השמאל (9), midline- (14) וימין-מרכזי (9); שמאל (9), midline- (12) וימינה עורפי הקודקודית (9) כפי שמוצג באיור 4. אזורים אלה מוגדרים על פי האנטומיה התפקודית של קליפה 34. ההומוגניות פונקציונלי של אותות EEG באזורים אלו יאומת בניסויים שונים 13,35,36.

    איור 4
    איור 4. מחיצת הערוץ. הערוצים חולק עשרה אזורים. LF: חזיתית שמאלה (10 ערוצים), MF: קו אמצע חזיתית (14), RF: חזיתית תקין (10), LT: שמאל-טמפורלית (13), RT: ימניים זמניים (13), LC: שמאל-מרכז (9), MC: קו האמצע-מרכזי (14), RC: ימין-מרכז (9), LP: הקודקודית השמאלית העורפית (9), MP: הקודקודית קו האמצע העורפית (12), RP :. הקודקודית עורפית תקין (9) אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

    1. טען את לתרשים אק"ג נקי בשלב 3.8. לחשב את ה- ERP ערוץ ידי ממוצעים אותות על פני תקופות בכל אחד מהערוצים, ו- ERP האזורי ידי ממוצעים ERPs בתוך אותו אזור.
      הערה: כאשר לתרשים אק"ג נטענים באמצעות הפונקציה pop_loadset.m ב EEGLAB, אותות מאוחסנים משתנה מבנה "EEG.data" במערך ערוץ אחר פעם אחר תקופה.
      1. בחלון הפקודה Matlab, לחשב את ה- ERP ערוץ ידי ממוצעים EEG.data פני תקופות עבור כל ערוץ (למשל, channelERP = ממוצע (EEG.dat, 3)). לחשב את ה- ERP האזורי על ידי חישוב ממוצע ERPs הערוץ בכל אזור על פי חלוקת 4.1 (למשל, RegionalERP = ממוצע (channelERP (מדד, :), 1), שבו "מדד" מייצג את מדדי ערוץ באזור נתון).
    2. לחשב את ERSPs ערוץ ידי החלת בתדירות הזמן לשנות (למשל אדוה לשנות) כדי אפוק אותות בכל ערוץ, ואת ERSPs האזורי ידי ממוצעים ערוץ ERSPs באותו אזור.
      1. בצעו את בתדר הזמן לשנות על ידי קריאה לפונקציה pop_newtimef.m.
        הערה: במחקר זה, את הערך "מחזורי אדוה" מוגדר [1, 0.5] ו "הבסיס" מוגדר [-2.000 ל -1.200] msec. ERSPs הערוץ וכתוצאה יאוחסן מערך תדיר-ידי-זמן-ידי ערוצית.
      2. בחלון הפקודה Matlab, לחשב את ERSP האזורי ידי ממוצעים ERSPs בערוצים בכל אזור על פי החלוקה 4.1 (למשל, regionalERSP = מתכוון (channelERSP (:,:, מדד), 3), שבו "channelERSP" הוא פלט מפונקצית pop_newtimef.m, ו "מדד" מייצג את מדדי ערוץ בא"אבאזור Iven).
    3. חישוב ערכים ממוצעים במרווחי זמן שונים (למשל 50-150, 150-250, 250-350, 350-450 אלפיות שני) עבור ERPs האזורי. חישוב ערכים ממוצעים בפרקי זמן-תדר שונה (למשל 50-150, 150-250, 250-350, 350-450, 450-800 אלפית שניים ב 1-7 הרץ, ו 200-800 אלפיות שניים ב 8-30 הרץ) עבור אזורי ERSPs.
    4. החל MANOVA בתוכנה סטטיסטית (למשל IBM SPSS) אל הערכים הממוצעים של ERPs האזורי ERSPs כדי לבדוק את השפעות עיקריות המשימה (תצלום לעומת-ציור קו), באזור (עשרה אזורי קרקפת), ו קבוצה (AS לעומת שליטה) , כמו גם את השפעות האינטראקציה בין המשימה, אזור והקבוצה.
      1. בניתוח הסטטיסטי, לשקול מין (גברים או נשים) כמו covariate, ולהעריך את ההשפעות העיקריות ואינטראקציה ידי החזקת קבוע האפקט המגדר.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

ציוני IQ המילולי וביצועים הממוצעים מפורטים בטבלת 1 עבור המלאה כקבוצות יחד עם זמני תגובה הממוצעים וממוצע ציונים שהוקצו רגשנות פרצופים של שתי הקבוצות. בטבלה, אף אחד ההבדלים בין הקבוצות משיגים מובהק סטטיסטיים למעט פניהם הניטראליים במשימת ציור אונליין, בם קבוצת AS יש ציון ממוצע קרוב לאפס (p <0.001) 13. מעניין לציין, כי הקבוצה עדיין יש זמני תגובה ארוכים מעט בהשוואה לקבוצת הביקורת במתן מענה פרצופים כועסים ומאושרים, וזמני תגובה קצרות יותר להגיב פרצופים ניטראליים אפילו בשליטת ניסיוני של מגדר, גירויי IQ ופנים. תסמונת אספרגר נמצאת לקוי באמיגדלה והמבנים הלימבית הקשורים אליו 37-39, אשר ידועים כמעורבות לזכר רגשות למעט הרגש הניטראלי 40,41. struct הלימבית אלהures הקשורים בתהליך הלא מודע עשוי לשחק תפקיד חשוב בפרשנות של תגובות התנהגותיות בחולים עם AS.

שולחן 1
טבלת 1. נתוני התנהגות של ציונים על האינטליגנציה למבוגרת וקסלר Scale-III, זמני תגובה, ועשרות רגשנות ממוצעות מוקצים להתמודד גירויים במטלות התצלום והקו-ציור. טבלה זו היא גרסה שונה של לוח 1 צנג והאחות ' . 13

כפי שניתן לראות בתרשים 5, רכיב N400 בקבוצת הביקורת מבוטא במוח הקדמי, זמני עורפי-הקודקודית אזורים בשתי משימות התצלום והקו-ציור, אך העצמה של רכיב זה היא קטנה במשימת ציור אונליין. קיים בקבוצה, את N400 גלוי באזור חזיתית קו האמצע, אבל בלתי נראה באזורים אחרים במשימת התצלום, ו Becomes גלוי כל האזורים חזיתית במשימת ציור אונליין. MANOVA משימה-ידי קבוצת אפקט אינטראקציה משמעותית את מרווח הופעת 350-450 msec פוסט (p = 0.019). שתי הקבוצות גם להראות הבדלים משמעותיים בתפיסה מוקדם במשימת התצלום 42, ויש לי דפוסי ERP דומים במשימת ציור אונליין; כלומר, אפקט האינטראקציה-ידי קבוצת המשימה הוא גם משמעותי את מרווח הופעת 50-150 msec פוסט (p = 0.035). צילום ופן ציור אונליין להגיע הבדל ERP הגדול באזורים הזמניים עורפית-הקודקודית במרווח 250-550 אלפיות השני.

איור 5
איור 5. מגרשי ERP. מגרשי ERP במוח הקדמי ממני, אזורים העורפיים-הקודקודית זמני ועל שמאל תקין בבקרה (כחול) AS (אדום) קבוצות בתצלום (א) ו- (ב) משימות קו-ציור. מיקומים של ערוצי EEG הםמוצג בצד השמאלי העליון של כל חלקה. הציר האנכי מציג את המתח ERP (מיקרו-וולט) ואת הציר האופקי מראה את השעה ב msec. נתון זה הוא גרסה שונה של איור 2 באל צנג et. 13 אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

כפי שמוצג איורים 6 ו -7, דלתא / סנכרון תטא בקבוצת הביקורת מבוטא במרווח 50-800 msec פוסט ההופעה הוא במשימות. האזורים העורפית-הקודקודית להציג סנכרון חזק, ואחריו אזור המרכז הזמני ולאחר מכן על ידי האזורים חזיתית בקטע מוקדם 50-350 msec, ואת ההבדלים האזוריים נעלמים לאחר 350 אלפיות שניים. האזורים העורפית-הקודקודית גם להדגים את desynchronization החזק אלפא / בטא המרווח 200-800 אלפיות השני. ב- GEיש neral, התצלומים השפעה נוספת על-ציורי קו בסנכרון דלתא / תטא, אך ציורי אונליין לגרום desynchronization אלפא / בטא חזק. בקבוצה יש יותר להשוואת סנכרון דלתא / תטא כקבוצת הביקורת במשימת ציור אונליין, ואין השפעה נוספת לכאורה הקשורים פרצופי התצלום. MANOVA משימה-ידי קבוצת אפקט האינטראקציה הוא משמעותי 50-150, 250-350, 350-450 ו מרווחי הופעת פוסט msec (p = 0.043, 0.003 ו 0.015, בהתאמה). השפעת הקבוצה היא גם משמעותי 150-250, 250-350, 350-450 ו במרווחי msec (p = 0.033, 0.011 ו 0.022, בהתאמה). בקבוצה מציגה / דלתא חזקה סנכרון תטא באזורים העורפית-הקודקודית במרווח 150-250 אלפיות השנייה וכן באזורי קו האמצע בקטע 350-450 msec בהשוואה נגד אזורי קרקפת אחרים. האלפא / בטא desynchronization הקיימים בקבוצה דומה לזו של קבוצת הביקורת (ומעט חזק) בשני המשימות, אך ההבדלים בין שתי המשימות נוטות להיות קטן הקיימים בקבוצה. קבוצת MANOVA ומשימה-ידי קבוצת תופעות הן חסרות משמעות סטטיסטית תנודות בתדירות גבוהה.

איור 6
מגרשי ERSP איור 6. במשימת התצלום. מגרשי ERSP על הבקרה (א) ו- (ב) כקבוצות במשימת התצלום. הצבע האדום מסמל עליית כוח (סנכרון), ואת צבע הכחול מציין ירידת כוח (desynchronization) בהשוואה למצב בתחילת המחקר. נתון זה הוא גרסה שונה של איור 3 באל צנג et. 13 אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 7
איור 7. מגרשים ERSP ב tהוא קו-ציור משימה. מגרשי ERSP על הבקרה (א) ו- (ב) כקבוצות במשימת ציור אונליין. נתון זה הוא גרסה שונה של איור 3 באל צנג et. 13 אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

תוצאות ERP מציעות בדל קבוצה בתפיסה מוקדם (50-150 msec) והכרה סמנטית מאוחר יותר (350-450 אלפית שנייה) של פרצופים רגשיים במשימת התצלום. בקבוצה יש משרעת P1 קטנה במשימת התצלום לבין משרעת P1 מעט גדולה יותר במשימת ציור אונליין בהשוואה לקבוצת הביקורת. ההבדלים משרעת ב P1 בין שתי המשימות עשויים לשקף את ייחודו של חולים עם AS בתפיסת תמונות רישומי קו 43. N400 מוצג להיות מושפעים במידה רבה על ידיההיכרות, התוכן הרגשי מאפיינים גלובליים / local בפרצוף 44. במחקר שלנו, N400 (350-450 אלפיות השנייה) באזורים הקדמיים והרקתיים הוא בולט מאוד בקבוצת הביקורת אך כמעט בלתי נראה הקיימת בקבוצה במשימת התצלום. ב זיהוי רגשות פנים, N400 לא יתפרש כאילו הוא תהליך של חיפוש אחר קשר בין פן והפרשנות הסמנטית שלה (כועסת, ניטראלית ומאושרת). בקבוצת הביקורת, הבדל ERP בין שתי המשימות במרווח 350-450 אלפיות השנייה עולה בקנה אחד עם ממצאים על ידי אחרים. האמיגדלה היא יותר אקטיבית פרצופים מפוחדים שלמים או פרצופים מפוחדים המכילים רק תוכן LSF 3,45. כמו רוב תוכן LSF יוסר מן-שורת השרטוטים, ממצאים אלה מקבוצת הביקורת עולים כי N400 הוא הרבה יותר קטן באזור העורפי-הקודקודית וכמעט בלתי נראה באזורי הזמני בהשוואה במשימת התצלום.

becausעיבוד מידע אלקטרוני של ציורי קו תלוי פחות הפונקציה הלא-המודעת באמיגדלה, בחולים עם AS להראות דפוסי ERP דומים יותר כמו הביקורת הבריאה בשלבים (350-450 אלפית השניים) מאוחר יותר במהלך זיהוי פנים רגשי. מעניין לציין, כי הקבוצה יכולה לבצע את משימות הערכת רגשנות כראוי ללא N400 הגלוי במשימת התצלום. סביר משער כי עיבוד מידע באמצעות האמיגדלה והמבנים הלימבית המשויכים אליו לשחק תפקיד מכריע מפעיל את המשרעת של N400, היכולים להשפיע על היעילות של עיבוד מידע בחולים עם AS אולם אין לו השפעה על דיוק תגובתם.

הוכח כי זיהוי פנים רגשי עוסק מוקדמים ומאוחר לשינויי תנודות דלתא / תטא 8, נחשבי הפעילות המוחית הקשורה תחזיות קליפת המוח הלימבית במהלך הערכת גירוי 46-48. דהLTA / תטא סנכרון מזוהה יותר עם ​​הלא-מודע מאשר עם זיהוי פנים מודע 46. הממצאים על ERSPs עוד עולה כי בקבוצה יש סינכרון חלש בהרבה מקצבי דלתא / תטא בשלבים המוקדמים והמאוחרים של זיהוי פנים רגשית. סביר משערים כי דלתא חלשה / סנכרון תטא משקף הפרעה בעיבוד הלא מודע של ביטויים רגשיים כשל הקרנת הלימבית-מוחיית בחולים עם AS. דלתא / סנכרון תטא הוא מעט בולט יותר במוח הקדמי קו האמצע, קו אמצע ומרכזי קו אמצע עורפי-הקודקודית אזורים יחסית לאזורי קרקפת אחרים בקבוצה כמו מרווח הופעת 350-450 msec פוסט בשתי המשימות. אזורי קו אמצע הללו קשורים בקשר הדוק למבנה קליפת המוח של ייצוג מודע משמעות רגשית 18.

בגלל מסלול קוגניטיבית או מודע עדיין מתווךעל ידי המבנה הלימבית כגון התלמוס, אנו עשויים משערים כי הקבוצה מסתמכת על המסלול המודע יותר מאשר המסלול הלא מודע להגיב על התמונות-ציורי קו. בקבוצת הביקורת, כוח הדלתא / תטא מגיע החזקים אזורי הקודקודית העורפיים הזמן הנעול לגירוי הופעה ועליות באזורים חזיתית בשלב מאוחר יותר במשימת התצלום. ההתפלגות המרחבית של כוח דלתא / תטא במשימה קו-ציור הופך קרוב יותר לזה של הקבוצה ליום. אנו משערים כי בקבוצת הביקורת עוסקת מסלולים המודעים והלא-מודעים במשימת התצלום, והוא מסתמך על המסלול המודע במשימת ציור אונליין.

בהשוואת ERSPs בין שתי משימות, בקבוצת הביקורת גם מרמז על השפעה נוספת של תוכן LSF על סנכרון דלתא / תטא במרווח הופעת 250-450 msec פוסט, עצמאית של אזורים במוח ושל דואר מנגנוניםlicited ידי רגשות פנים. תוכן LSF ב ופנים כנראה למקום עומס קבוע על זרימת המידע, אשר עשוי להיות לעקוף בקלות באמצעות מתן תשומת לב מרצון הפרטים בפנים, כפי שהוצע על ידי חולים עם AS שיכול להעריך רגשות פנים בהצלחה במשימת התצלום. תנודות אלפא ובטא חזקות שמופנות כאינדיקטורים של תהליכים תפקודיים הניאוקורטקס הקשורים תשומת לב, זיכרון לטווח ארוך סמנטי, ואמידת הקוגניטיבי של 49,50 גירויים. בשנת משימה זיהוי פנים, אלפא / בטא desynchronization המשקף את רמת תשומת מרצון לגירויים חזותיים והיא קשורה עם ההערכה הקוגניטיבית של רגשות פנים 15,18,51. במחקר זה, אין ראיות תומכות השפעת משימה או קבוצת תנודות בתדירות גבוהה (אלפא ובטא) למעט הבדלים אזוריים, כאשר משווים את ההבדל בין האזור הקודקודית עורפית ואזורים אחרים. אלפא desynchronization משקף תשומת לבבהודעה מתהליכי עכבות ב משימות מסובכות 52, בעוד תנודת בטא הוא ציין לעתים רחוקות במשימות קשורות רגש 53,54. desynchronization בטא קיים בקבוצה חזק בדרך כלל מזה בקבוצת הביקורת היא במשימות, אבל הבדל הקבוצה אינו מהותי. ERSPs מראה כי הקבוצה יש הרבה יותר חלש כוח הדלתא / תטא, אבל מעט חזק יותר כוח אלפא / בטא בהשוואה לקבוצת הביקורת. אנו משערים כי בחולים עם AS עשויים יפנו את תשומת לבם כמה פרטים חשובים בפרצוף על ידי שימוש של הערכה קוגניטיבית של גירויים חזותיים כדי לפצות על גירעונות חושיים ורגשיים.

לסיכום, הכרת רגשות פנים שאחוז בקרב קבוצת ביקורת המשרה הוא בתהליכים מודעים ובלתי מודעים 9,18,51. הבדלי זמן תגובה בין שתי המשימות נוטים להיות גדול יותר בקבוצת הביקורת מאלה קיימים בקבוצה. אנו משערים כי הבריאיםשולט להעסיק את התהליך המודע יותר מזו הלא מודעת בתגובת ציורי אונליין ולהפעיל שני התהליכים להגיב על התמונות, ואילו בחולים עם AS להסתמך רק על התהליך המודע להגיב לשני הסוגים של פרצופים.

קובץ קוד משלימה:. תכנית לדוגמא אנא לחץ כאן כדי להוריד את הקובץ.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

הספרות כוללת מחקרים על הכרת רגשות פנים בחולים עם אוטיזם על ידי ניתוח של תגובות EEG 44, ועל הכרת תוכן בתדירות גבוהה ונמוך מרחבית באמצעות גירויים חזותיים 43. למיטב ידיעתנו, עם זאת, קיים מחסור של מחקרים הקיימים כיום לגבי פעילות תנודתית המוח המשלב זיהוי רגשות עם תוכן תדירות מובחן. הפרוטוקול שלנו הוא צעד ראשון לקראת באמידת ההשפעה של רגשנות (פרצופים חיוביים, ניטראליים או שליליים) ומידע תדיר מרחבית (תמונות קו-ציורים) על הכרת רגשות בחולים לעומת AS לנבדקי ביקורת בריא. הניתוח של תגובות EEG שלנו בתחומי מרחבית, הזמניים ותדירים מאפשר הפרדת הפונקציות הרגשיות וקוגניטיביים במידה עבור ההבנה המדעית של הפרעת AS. במחקר זה, פרוטוקול הניסוי מספק גישה מזעור וגורמים שאינם קשורים thהכרת דואר של רגשות; כלומר, פעמים ועשרות תגובה שהוקצו רגשנות פרצופים נשמרות דומות ככל האפשר בין שתי הקבוצות על ידי מחקר פיילוט תוכנן בקפידה. המשתתפים גם הם מתאימים על מנת המשכל ומין בשני המחקר המקדים ולהתנסות EEG. בעוד שמחקרים קודמים EEG על AS התמקדו P1 ו- 55 N170, הפרוטוקול במחקר זה תורם תרומה להראות הבדל משמעותי ברכיב N400 בין AS ובקבוצת ביקורת.

הפרצופים הרגשיים של אקמן לעורר תנודות בתדירות נמוכה יותר חזקות בבקרה הבריאה לעומת פרצופים במסדי נתונים אחרים (למשל, כמה פרצופים הרגשיים היטב תוקפת של הטיוואנית). מומלץ מאוד לערוך מחקר פיילוט EEG כדי לאמת גירויי פן רגשיים להשתמש בחולים ובקרות בריאות לפני ניסוי EEG. חולים הלוקים בתסמונת התקשו שימוש במידע HSF באזורי עין 56. ב מסיבה זו,הגירויים שנבחרו פניו של אקמן מכילים ביטויים רגשיים לזיהוי על ידי שיניים חשופות / שלא נחשפו או גבות חרושות קמטים / מוחלקות. מחקרים על סוגים אחרים של חולים מומלץ לשקול תכונות פנים אחרות תוך החלפת גירויים בשימוש בפרוטוקול. שיטת הניקוד חייב להיות מתוכננת כדי להקל חולי ביצוע משימת הערכת רגשנות, אשר ניתן לפתור על ידי ראיון מטופלי גייס במחקר הפיילוט; כלומר, רצף ההורה ללא כל השנתות למעט הנקודות המרכזיות וסיום נועד על פי משוב מן חולי הטייס. התוויות בנקודות הקצה של שיטת הניקוד ניתן לשנות, למשל, ידידותיות לעומת עוין, אשר חייב להיבחר על מנת למקסם את התגובות הרגשיות במיוחד בבקרה.

בספרות, כפי שניתן למצוא לקויים באמיגדלה והמבנים הלימבית הקשורים אליה 37-39, אשר מעורבים זיכרון ואחזור של מידע רלוונטי לרגשות, לשעברחוץ מאשר על הרגש הניטראלי 40,41. יתר על כן, האמיגדלה רגישה לתוכן LSF בתוך פנים מצולמים 3. שתי המשימות בפרוטוקול מתוכננות על פי הממצאים הקיימים על גירעונות אצל מבוגרים הלוקים בתסמונת, ואת גירויי שיטת ניקוד בנוסף נועדו לשימוש עם אוכלוסייה זו של חולים. יישומים קליניים של הפרוטוקול לחולי מבוגרים אחרים עם סוג של ליקוי דומה, כגון פרעות ספקטרום האוטיסטי 57, ניתן לבצע עם שינוי מינורי הגירויים פן ואת שיטת הניקוד.

יצוין כי הפרוטוקול אינו מיועד אבחנה קלינית של ילדים מתחת לגיל 7 שנים, אשר מודע (או מרצון) שליטה על התנהגויות לא יכול להיות מפותחת 26 מלא. יתר על כן, הטכניקה אינה להניב תוצאות אבחון ברורות בחולים עם תחלואה נלווית פסיכיאטרית הבאים פגיע מוח, גידולים או הפרות אחרות של ופרמטרים המודינמיים מוחות.מספר מחקרים מצאו קשר בין תוקפנות ושינויים הורמונליים אצל נשים במהלך 58,59-המחזור החודשי. כמו כן ידוע כי הממשל של אתנול או סמים נרקוטיים משנה את התגובות הרגשיות 60. סוגים אלה של שינויי ייתכנו שינויים בתגובות EEG לגירויים רגשיים הוא בקבוצת ביקורת בריאה וחולים הלוקים בתסמונת. לכן, לא מומלץ ליישם את הפרוטוקול לנשים בתקופות חודשיות או כאשר הסובלים תסמונות וסתית, או לחולים תחת אלכוהול או שימוש בסמים. מחקרים הדמייה על מסלולים מודעים והלא-מודעים של רגשות עשויים להחיל את הפרוטוקול מתאים ביקורת בריאה דמוגרפי בחולים עם AS על ידי שינוי מעלות גסות ניטראלי גירויי פן רגשיים.

חולים לוקים בתסמונת שייכת לקבוצת תכונת חרדה גבוהה יחסית 13,36 ועיניהם מהבהבות וחפצי תנועה יכולים להיות רציניים. רצוי havמעבדי נתוני דואר מנוסים אלגוריתמים יעילים להסרת לכלוכי EEG לפני לטפל בכל סוגיות מדעיות או קליניות. פרוטוקול הניסוי מייצג מאמץ בדרך למחקר לתוך הייצוגים המודעים והלא-מודעים של רגשות במוח. הפרוטוקול יאומת על ידי גיוס IQ / שולט בהתאמה מגדרת בחולים עם AS בניסוי EEG. שעת התגובה והדיוק בתגובה הם ותוספות מיוחדות אל האבחנות הפסיכולוגיות והתנהגותיות. הטכניקה היא עצמאית של הרוח הסובייקטיבי של המשתתף במהלך הניסוי, ולכן, מאפשרת מעקב דינמיקה של המדינה מטופלת במהלך ואחרי טיפול פסיכולוגי או תרופתי. הטכניקה ניתן ליישם חולים הסובלים מסוגים אחרים של פתולוגיה רגשית, כגון הפרעת חרדה, דיכאון, תסמונת שחיקה, והפרה רגשית דחק פוסט-טראומטי. שינויים נוספים על הפרוטוקול מעודדים לשימוש וטיהורr קבוצות הפרעה חברתיות ורגשיות. מחקר פיילוט מעוצב היטב עם ראיון של בקרות חולים יעזור עם אימות של גרסה שונה של הפרוטוקול.

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 

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Tamietto, M., De Gelder, B. Neural bases of the non-conscious perception of emotional signals. Nat Rev Neurosci. 11, 697-709 (2010).
  2. 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).
  3. 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).
  4. 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).
  5. 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).
  6. Williams, L. M., et al. Fronto-limbic and autonomic disjunctions to negative emotion distinguish schizophrenia subtypes. Psychiat Res-Neuroim. 155, 29-44 (2007).
  7. Goffaux, V., et al. From coarse to fine? Spatial and temporal dynamics of cortical face processing. Cereb Cortex. , (2010).
  8. Balconi, M., Lucchiari, C. EEG correlates (event-related desynchronization) of emotional face elaboration: A temporal analysis. Neurosci Lett. 392, 118-123 (2006).
  9. 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).
  10. 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).
  11. Balconi, M., Pozzoli, U. Event-related oscillations (EROs) and event-related potentials (ERPs) comparison in facial expression recognition. J Neuropsychol. 1, 283-294 (2007).
  12. Balconi, M., Pozzoli, U. Arousal effect on emotional face comprehension Frequency band changes in different time intervals. Physiol Behav. 97, 455-462 (2009).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. Adolphs, R. Recognizing emotion from facial expressions: psychological and neurological mechanisms. Behav Cogn Neurosci Rev. 1, 21-62 (2002).
  17. Acar, Z. A., Makeig, S. Neuroelectromagnetic Forward Head Modeling Toolbox. J Neurosci Methods. 190, 258-270 (2010).
  18. Balconi, M. Neuropsychology of facial expressions. The role of consciousness in processing emotional faces. Neuropsychol Trends. 11, 19-40 (2012).
  19. 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).
  20. Behrmann, M., Thomas, C., Humphreys, K. Seeing it differently: visual processing in autism. Trends in cognitive sciences. 10, 258-264 (2006).
  21. 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).
  22. Duverger, H., Da Fonseca, D., Bailly, D., Deruelle, C. Theory of mind in Asperger syndrome. Encephale. 33, 592-597 (2007).
  23. 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).
  24. 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).
  25. 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).
  26. American_Psychiatric_Association. The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: DSM 5. , bookpointUS. (2013).
  27. 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).
  28. 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).
  29. Ekman, P., Friesen, W. V. Pictures of Facial Affect. , Consulting Psychologist Press. (1976).
  30. Gillberg, C. Autism and Asperger's Syndrome. , Cambridge University Press. 122-146 (1991).
  31. 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).
  32. 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).
  33. 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).
  34. Başar, E. Brain Function and Oscillations: Volume I: Brain Oscillations. Principles and Approaches. , Springer Science & Business Media. (2012).
  35. 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).
  36. Savostyanov, A. N., et al. EEG-correlates of trait anxiety in the stop-signal paradigm. Neurosci Lett. 449, 112-116 (2009).
  37. 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).
  38. 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).
  39. 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).
  40. Ilyutchenok, R. Y. Emotions and conditioning mechanisms. Integr Physiol Behav Sci. 16, 194-203 (1981).
  41. Kleinhans, N. M., et al. fMRI evidence of neural abnormalities in the subcortical face processing system in ASD. Neuroimage. 54, 697-704 (2011).
  42. Toivonen, M., Rama, P. N400 during recognition of voice identity and vocal affect. Neuroreport. 20, 1245-1249 (2009).
  43. 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).
  44. Bentin, S., Deouell, L. Y. Structural encoding and identification in face processing: ERP evidence for separate mechanisms. Cogn Neuropsychol. 17, 35-55 (2000).
  45. Vuilleumier, P., Pourtois, G. Distributed and interactive brain mechanisms during emotion face perception: evidence from functional neuroimaging. Neuropsychologia. 45, 174-194 (2007).
  46. 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).
  47. 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).
  48. Başar, E. Brain Function and Oscillations: Volume II: Integrative Brain Function. Neurophysiology and Cognitive Processes. , Springer Science & Business Media. (2012).
  49. Anokhin, A., Vogel, F. EEG alpha rhythm frequency and intelligence in normal adults. Intelligence. 23, 1-14 (1996).
  50. Klimesch, W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis. Brain Res Rev. 29, 169-195 (1999).
  51. 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).
  52. Klimesch, W., Sauseng, P., Hanslmayr, S. EEG alpha oscillations: The inhibition-timing hypothesis. Brain Res Rev. 53, 63-88 (2007).
  53. 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).
  54. 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).
  55. Dakin, S., Frith, U. Vagaries of visual perception in autism. Neuron. 48, 497-507 (2005).
  56. 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).
  57. American_Psychiatric_Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders. , (1994).
  58. 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).
  59. 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).
  60. 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).

Tags

התנהגות גיליון 113 תסמונת אספרגר פעילות מוחית חשמלית פוטנציאל הקשור לאירוע הפרעות ספקטרלי הקשור לאירוע זיהוי רגשות פנים תדירות מרחבית
ייצוגים מודעים ללא מודע פנים רגשית תסמונת אספרגר
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Chien, V. S. C., Tsai, A. C., Yang,… More

Chien, V. S. C., Tsai, A. C., Yang, H. H., Tseng, Y. L., Savostyanov, A. N., Liou, M. Conscious and Non-conscious Representations of Emotional Faces in Asperger's Syndrome. J. Vis. Exp. (113), e53962, doi:10.3791/53962 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter