Waiting
Login processing...

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

Behavior

Hemisferik motive dikkat farklılıkları ölçmek için duygusal görüntüleri Merkezi ve bölünmüş görme alanı tanıtımı

Published: November 16, 2017 doi: 10.3791/56257

Summary

Bu çalışma karşılaştırıldığında orta duygusal fotoğraf bölünmüş görme alanı sunumları karşı iki hemisferlerin arasında motive dikkat farklılıkları değerlendirmek için. Geç pozitif potansiyel (LPP) motive dikkat değerlendirmek için elektroansefalografi (EEG) ve olay-ilişkili potansiyeller (ERPs) yöntemleri kullanarak kaydedildi.

Abstract

Duygusal bilgi lateralized işleme iki baskın teorileri literatürde adlı biri yok. Bir teoriye göre hoş duygular tarafından sol frontal bölgeler işlenirken hoş olmayan duygular şu frontal bölgeler tarafından işlenir manzara arz ediyor. Başka bir teori sağ hemisfer daha duygusal bilgi genel olarak, özellikle arka bölgelerde işlenmesi için özelleştirilmiş manzara arz ediyor.

Duygusal bilgi işleme serebral hemisferlerin farklı roller değerlendirmek için tüm bilim adamları erişilebilir veya uygun olmayan beyin görüntüleme yöntemleri kullanımı olmadan zor olabilir. Bölünmüş görme alanı sunum uyaranların beyin görüntüleme teknolojisi kullanmaya gerek kalmadan bilgi lateralized işleme soruşturma için izin verebilirsiniz.

Bu çalışma karşılaştırıldığında orta duygusal fotoğraf bölünmüş görme alanı sunumları karşı iki hemisferlerin arasında motive dikkat farklılıkları değerlendirmek için. Geç pozitif potansiyel (LPP) motive dikkat değerlendirmek için elektroansefalografi (EEG) ve olay-ilişkili potansiyeller (ERPs) yöntemleri kullanarak kaydedildi. Yapılacak çalışmalar bu paradigma davranışsal etkileri dikkatte fark üzerinde keşfetmek için daha aktif bir davranış görev ile eşleyin.

Introduction

Çeşitli teoriler lateralized işlem için iki serebral hemisferlerin oturtulması. Bunlar arasında duygusal işleme kuramları içerir. Valence modeli1 sağ hemisfer için hoş olmayan duygular uzman iken sol hemisfer hoş duygular için özelleştirilmiş öneriyor. Sağ Yarımküre egemenlik hipotez2 sağ hemisfer sol hemisfer karşılaştırıldığında tüm duygusal bilgi işlemek için özelleştirilmiş öneriyor. Son olarak, Circumplex teori3 valence için ön asimetriler yanı sıra tüm duygular yüksek uyandırmadan işlemek için sağ hemisfer arka bölgelerinde uzmanlaşmış olan öneriyor. Bu test için işleme kuramları lateralized, işlemleri iki hemisferlerin arasında ayırt edebilir yöntemleri kullanılmalıdır. Beyin görüntüleme teknikleri bu bilgiler sağlayabilir iken, onlar çoğu araştırma bilim adamı için kolayca erişilebilir değildir. Ayrıca, birçok standart bilişsel paradigmalar, beyin görüntüleme yöntemleri ile birleştiğinde bile her hemisphere içinde işlenen bilgi ayrı tutma. Bölünmüş görme alanı (DVF) metodolojisi işleme beyin görüntüleme teknikleri kullanmaya gerek kalmadan lateralized teorileri test etmek davranış ve psikofizyolojik bilim adamları için bir cadde sağlamak.

DVF metodolojileri bir görme alanı için sunulan bir uyarıcı başlangıçta alınan ve kontralateral Yarımküre4tarafından işlenen bilgi temel alır. DVF metodolojileri uyaranların lateralized sunumlar kısa aralıklarla bir serebral hemisfer daha önce diğer5bilgi almak izin vermek için kullanır. Bu nedenle, kısaca doğru görme alanı için sunulan bir çekim gücü contralaterally sol hemisfer tarafından işlenir ve sol görme alanı için sunulan bir çekim gücü Sağ Yarımküre tarafından işlenir. Bu şekilde, tek bir Yarımküre bilgilerin ilk işlem farklılıkları incelenebilir. Örneğin, de sol hemisfer dil bilgi işlemek için özelleştirilmiş oluşturulduktan (bir meta-analiz için bkz: başvuru6). DVF kullanarak araştırma paradigmalar göstermek kelime sol hemisfer (doğru görsel alanda görüntülenenYani) görüntülendiğinde artan işlem hızı ile karşılaştırıldığında sağ hemisfer görüntülendiğinde.

İki hemisferlerin işleme farklılıkları değerlendirmek için davranışsal tepki süreleri gerekli olabilir daha ince zamansal çözünürlük ile ölçer. Olay-ilişkili potansiyeller (ERPs) insan elektroansefalografi (EEG) verilerinden elde edilen milisaniye (ms) sırasına zamansal bir çözünürlüğe sahip. Bu nedenle, DVF metodolojileri ile uyum içinde ERP teknikleri kullanarak iki hemisferlerin arasında farklılıklar işleme rafine bir değerlendirmesi için sağlar. Başlangıçta, Merkezi görme alanı (CVF) sunumlar uyaranların kurulan ERP etkileri çoğaltmak için kullanılabilir. Daha sonra DVF sunumlar uyaranların her hemisphere bu ERP efektleri yayılması için benzersiz katkılarıyla incelemek için kullanılabilir. Geçerli çalışma7için özel ilgi, geç pozitif potansiyel (LPP) bir uyarıcı8duygusal uyarılma için hassas bir ERP bileşeni olarak belirlenmiştir. İlginçtir, LPP sürekli olarak nötr uyaran göre eşit için duygusal uyaranlara daha doğrusu, yanıt verir ama hoş olmayan ve hoş uyaranlara birbirinden ayırmak için bulunamadı. Bu çalışmada lateralized işleme gibi bir dizin iki hemisferlerin arasında duygusal uyaranlara karşı motive ilgi LPP kullanarak duygu teorileri test etmek için tasarlanmıştır.

Ayrıca, bu çalışmada sistematik LPP erken ve geç belirtileri arasında duygu uyaranların valence ve uyarılma boyutlarını inceliyor. Onlar değerlik, uyarılma ve işleme LPP yaymayı hemisfer benzersiz ve interaktif etkiler incelenmesi için izin olarak bu uyarıcı manipülasyonlar CVF ve DVF uyarıcı sunumlar ile birlikte edebiyat için benzersiz . Bu nedenle, eylem için yakınlık etkisi tarafından hoş olmayan differentially motive ilgi ve böylece LPP meşgul olmalıdır, hoş uyaranlara kıyasla sinyal keşfedilmeyi olabilir.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Tüm yöntem tanımlamak burada insan konu araştırma Kansas Üniversitesi, Lawrence, KS için iç inceleme Kurulu tarafından onaylanan.

1. seçme katılımcılar

  1. kullanım sağ elini kullanan katılımcılar DVF araştırma için. Nadir durumlarda (% 10), sol elli kişiler için dil kafa derisi kaydedilen ERP bileşenleri tipik olmayan topografik dağıtımları ile sonuçlanır sağ hemisfer işleme lateralized.
  2. Var katılımcılar tamamlamak güçlü right-handedness belirlemek için Edinburgh el kullanımı stok 9. Sekiz veya daha yüksek puanları gösterir güçlü right-handedness.

2. Bir çekim gücü

duygu çalışma ve ilgi için
  1. yolu ile Merkez Uluslararası duygusal resim sistemi (IAPS) 10 isteği bir araştırma kopyalamak ' s Web sitesi 11. Bir çekim gücü IAPS adımda 2.2-2.4 belirtimlerine göre seçin. Her uyarıcı için bir görüntü dosyası ve değerlik ve her görüntü için uyarılma Normlaştırılmış değerlendirmesi içeren sekmeyle ayrılmış metin dosyası ile IAPS gelir.
    1. Kullanımı bir elektronik tablo programı normları görüntülemek ve uyaranlara seçimleri yapmak için. O için seçili uyaranlara tam bir listesi için ' Hare, Atchley ve genç (2016) bkz: Tablo 1.
      Not: Bu uyarıcı normları oy alan değerlik ve uyarılma duygusal uyaranlara için içerir. Normlar uyaranlara için Katılımcı özdeğerlendirme manken 10 puana yoluyla oluşturulmuştur. Bu ölçekte bir papatyanın, mutsuz rakam bir gülümseyen, mutlu rakam valence için aralıkları bir grafik şekil ve heyecanlı, geniş gözlü şekil uyarılma için rahat, uykulu bir şekle gösteriyor. Valence 9 maddelik Likert ölçeği 1 eşit hoş olmayan (çatık, mutsuz rakam) ve 9 eşit en keyifli (gülen, mutlu şekil) ile derecelendirilmiştir. Uyarılma de az tahrik edici (rahat, uykulu rakam) ve 9 en tahrik edici (heyecanlı, geniş gözlü rakam) eşit eşit 1 ile 9 maddelik Likert ölçeği üzerinde derecelendirilmiştir. Duygusal tepki uyandırmak bileşenleri her görüntünün merkezi olarak her görüntüde bulunan.
  2. Her grupta 60 görüntülerle görüntülerin üç değerlik grupları oluşturma: hoş olmayan, keyifli ve tarafsız, IAPS el ile 12 ' sağlanan normları kullanarak. Bunu yapmak için IAPS görüntüleri onların ortalama değerlik derecelendirme sıralamak için
    1. . Hoş olmayan uyarıcılara aralığında 1 ortalama değerlik reytigi 3.99. Nötr uyaran aralığında 4 ortalama değerlik reytigi 6,99. 7 ortalama değerlik reytigi 9 aralıkta keyifli bir çekim gücü. Her değerlik grup önemli ölçüde birbirinden ortalama değerlik derecelendirme onların aralıklardaki hiçbir çakışma ile farklı olmalıdır.
    2. Değerlik grupları önemli ölçüde birbirinden bağımsız örnekler t-testleri 13 kullanarak farklı onayla. Yansıma grupları arasında resim karmaşıklık LPP 14 etkilemek için görüntü karmaşıklık bulunamadı gibi kontrol edilmez.
  3. Her iki hoş olmayan ve hoş değerlik uyaranlara içinde yüksek oluşturabilir ve 30 orta uyarılma alt gruplar her görüntüleri.
  4. Tarafsız değerlik uyaranlara içinde orta ve düşük uyarılma alt gruplar oluşturun. Alt gruplar ortalama uyarılma derecelendirme 4,30 8,70 değişmektedir ve önemli ölçüde yok yüksek uyarılma ortalama uyarılma derecelendirmesine birbirinden farklı. Alt gruplar ortalama uyarılma derecelendirme 2,40 7,29 değişmektedir ve önemli ölçüde yok orta uyarılma ortalama uyarılma derecelendirmesine birbirinden farklı. 1.4-5,44 derecelendirmelerini ortalama uyarılma düşük uyarılma alt grubu aralıklardaki.
  5. Onları test uyaranlara seçtikten sonra
  6. (yolu ile t-testleri) 13 uyaranlara grupları sağlamak için güvenilir bir şekilde farklı.
    Not: Her alt grupları (yüksek, orta ve düşük) önemli ölçüde ortalama uyarılma derecelendirme, ama değerlik gruptaki bir uyarılma alt gruplar birbirinden farklı olmalıdır uyarılma değil önemli ölçüde farklı--dan her diğer değerlik içinde. 1) değerlik incelenmesi yalnız, etkileri 2) uyarılma etkileri yalnız ve değerlik ve uyarılma arasında 3) etkileşimli efektleri sağlar.
  7. Bir görüntü düzenleme yazılım programı kullanarak onlar uyarıcı-sunum monitörde görüş açısı 17,06 yatay ve 10.85 dikey derece sunulacak emin olmak için son uyarıcı görüntüleri yeniden boyutlandırmak.
    1. Hesaplama formülü, V kullanarak görüş açısı (V) = 2arctan(S/2D) 15, nerede S = yükseklik veya genişliğini görsel bir nesne ve D = mesafe Görüntüleyicisi'nden ' s öğrenci görsel nesne için. Uyarıcı görüntülerin boyutunu katılımcı arasındaki mesafe üzerine bağlıdır ' s öğrenciler ve uyarıcı-sunum monitör (D).
  8. Görüntü uyaranların geriye dönük maskeleme için maske çekim gücü oluşturmak. Maske uyaranlara geriye eğik çizgi dizisi oluşur (örneğin, " \ ") görüntülerin mekansal boyutları maç. Piksel cinsinden bir görüntü düzenleme yazılım programı görüntü uyaranların aynı boyutlara sahip bir metin kutusu oluşturun. Belirtilen boyutlarını değiştirmeden alanın tamamını doldurana kadar geriye eğik çizgi metin kutusuna girin. Bu metin kutusu maskesi uyarıcı oluşturmak için bir resim olarak kaydet.
  9. DVF paradigma için uyarıcı sunu yazılımı yüklenecek görüntü-sunum slayt oluşturmak.
    1. Bir görüntü düzenleme yazılım programında, bir fiksasyon işareti Merkezi (" + ") görüntünün ortasında. Dikey olarak sağ kenarını fiksasyon işareti sol görüş açısı 3 ° ile merkezli ilk uyarıcı görüntünüzü yerleştirin.
    2. Uyarıcı resmi olarak aynı boyutlara sahip kahverengi bir dikdörtgen oluşturmak ve aynı zamanda dikey olarak onun sol kenarı 3-derece fiksasyon işareti sağında görüş açısı ile merkezli yerleştirin. Bu düzenleme bu uyarıcı görüntü sol görme alanı sunusu olarak kaydetmek.
    3. Uyarıcı görüntü ve kahverengi dikdörtgen konumunu geçin ve bu düzenleme bu uyarıcı görüntü doğru görme alanı sunusu olarak kaydetmek. Bunu yapmak için tüm uyarıcı görüntüleri ( şekil 1).
  10. DVF paradigma için uyarıcı sunu yazılımı görüntü sunma kaymak için olduğu gibi aynı şekilde yüklenmesi için maske-sunum slayt oluşturmak. Her iki iç kenarları 3-derece fiksasyon Mark ( Şekil 2) görüş açısı ile fiksasyon işareti her iki tarafında maskesi görüntüyü yerleştirin. Bu düzenleme DVF paradigma için maske uyarıcı olarak kaydedin.

3. Deneysel ekipman

  1. Kullanım gümüş-gümüş klorür (Ag-AgCl) aktif-elektrotlar veya diğer EEG elektrotları EEG kaydı için kafa derisi konumlandırır uluslararası göre 10-20 sistemi 16. Pozisyon bir ek elektrot yukarıda ve aşağıda kayıt dikey göz hareketleri için sağ gözü başka bir.
  2. Kullanım EEG edinme yazılım veri toplama 250-500 Hz, ekipman özellikleri bağlı olarak bir örnekleme oranı ile. EEG detaylı bir göz için bkz: edinme parametreleri şans (2014) 17 .
  3. Hediye stimuli bulunan bir bilgisayarda yansıtılmış 24 inç uyarıcı-sunum sıvı kristal bir uyarıcı-sunum yazılım paketi 18 üzerinden görüntülemek ayrı bir, elektrikle korumalı ve ses monitör (1920 x 1200 çözünürlük) zayıflatılmış Oda. Yer yalnızca yansıtılmış monitör deneysel odadan bilgisayar tutarken korumalı oda içinde elektrik paraziti azaltır. Ses zayıflama işitsel uyarılmış potansiyeller EEG veri azaltır. Uyarıcı-sunum yazılım paketi sunu sürelerini ayarlayın ve uyaranlara yerlerini ekran kullanıcıları için izin vermesi gerekir.

4. Katılımcı hazırlık

  1. herhangi bir veri sağlayan önce katılımcılar tam bilgili, yazılı onay veriyor.
  2. Var katılımcıların cinsiyet, yaş, el kullanımı, Anadil, vizyon ve nörolojik geçmiş sağlamak için demografik bir anket tamamlamak. Cinsiyet ve yaş son çalışma yayılmasında bildirdiği için toplamak. Katılımcının çalışma dizinde kapsanmak ölçütlere uyup uymadığını belirlemek için diğer demografik bilgileri kullanın: sağ elini (Edinburgh el kullanımı stok yolu ile değerlendirilen), ana diliniz İngilizce toplanan kendi kendine rapor (veya yerel kullanılan dile çalışma talimatları), normal veya normal için düzeltmek vizyon ve nörolojik travma öyküsü.
  3. EEG geçerli elektrotları katılımcı üzerine. Kafa derisi oksipital Paryetal bölgeleri kapsayan herhangi bir EEG montaj için kayıt LPP yanıt uygundur.
  4. Koltuk katılımcılar, elektrikli-korumalı, karanlık oda ses zayıflatılmış. Çene biraz kafa dengelemek ve hareketi en aza indirmek için kullanın. Pozisyon çene gerisi uyarıcı-sunum ekranın görüş açısı hesaplamalarda kullanılan D değişken korumak için doğru mesafede. Bir klavye (veya yanıt kutusu) katılımcı için yanıt toplama yolu ile onların sağ önünde yerleştirin.
  5. Veri sinyal tüm kanal impedances 50'den az kiloohms 17 olduğundan emin olmak için onay.
  6. Instruct katılımcılar gözlerini ekranın ortasında uzak kayması olmadan görüntü uyaranlara pasif görüntülemek için. Fiksasyon işareti (" + ") 17 bağlayacaktın katılımcılar yardım için ekranın ortasına. Katılımcı onlar ödemek dikkat önemlidir bu yüzden görüntüleri, her bloğu takip bir tanıma sınav olacak talimat. Her katılımcı sadece CVF veya DVF paradigma konular arasında tasarımı oluşturma tamamlar.
    Not: Her ikisi de CVF ve DVF paradigmalar konular içinde tasarım oluşturmak için aynı katılımcı üzerinde yürütülen. Bu yapılırsa, herhangi bir aşinalık etkisi ile uyaranlara için denetlemek için iki paradigmalar düzenini dengelemek.

5. Merkezi görme alanı (CVF) paradigma

Not: ın CVF paradigma, rastgele mevcut görüntü uyaranlara ekranın ortasına. Her 500 ms Merkezi fiksasyonu oluşur (" + ") için maske hizmet için rasgele sunum süresi 2000-4000 Bayan Jittered sunum süresi arasında değişen bir geriye maske ardından uyarıcı, 150 ms sunumu ardından Sonraki deneme 20 başlangıcı için geçmemenin herhangi bir ERP yanıt azaltmak.

  1. Süreleri ve uyaranlara konumları sunu belirtmek için uyarıcı-sunum yazılımınızda fiksasyonun, uyarıcı görüntüleri ve maske uyarıcı için ayrı sunum slaytlar oluşturmak.
    1. Fiksasyon işareti tanıtımı için artı işareti sembol tanıtımı belirtin (" + ") hem de dikey ve yatay olarak ortalanmış ve süresi 500 Bayan bu-ebilmek kılınmak bu slayt için özellikleri ayarlayın.
    2. Uyarıcı tanıtımı için resim dosyası adlarını uyaranlara için bir matris veya liste nesnesine girin.
    3. Görüntü-sunum slayt hem dikey hem de yatay olarak ortalanmış bir resim nesnesi yerleştirin ve bu görüntü uyaranlara yüklemek için resim dosya adları listesine bağlamak. Görüntü matris veya listesi nesnesiyle rasgele zaten seçili uyaranların yerine koymadan listeden seçmek için dosya adlarını ayarlayın. Görüntü sununun slayt süresi 150 Bayan için ayarla
    4. maskesi-sunum slayt için tekrar yere bir resim nesnesi hem de dikey ve yatay olarak ortalanmış. Bu nesne, özelliklerinde dosya adını girerek maske yansıma dosyasına doğrudan bağlanabilir. 2000-4000 Bayan arasında rastgele değiştirmek için maske-sunum slayt süresini ayarla
  2. görüntü uyaranlara 45 denemeler dört deneysel bloklar halinde her (180 denemeler toplam) mevcut. Her blok uyaranlara değerlik/uyarılma koşullar eşit sayıda vardır. Bu dört ayrı matrisler veya liste nesneleri resim dosyası adları ile her 7-8 fotoğraf her değerlik-uyarılma grubundan içeren oluşturarak gerçekleştirilebilir (örneğin, listesinde 1 orada-ebilmek var olmak yüksek uyandırmadan 7 hoş olmayan görüntüler ve listesinde 8 2 orada olabilir hoş olmayan görüntüler) yüksek uyandırmadan. Katılımcılar her duruşmada pasif görüntü uyaranlara göster.
  3. Her blok, aşağıdaki katılımcılar çalışma pasif görüntüleme bölümü sırasında dikkat emin olmak için 10 maddelik tanıma testi vermek. Tanıma testi önceki blok ve yeni dört öğe üzerindeki altı öğeleri görüntüler. Valence ve uyarılma tüm kategorilerini temsil ettikleri bu altı öğeleri seçin. Katılımcılar kendi sağ onlar önceden görüntülediğiniz hangi uyaranlara gösteren kullanarak anahtar basın yolu ile yanıt.

6. Görme alanı (DVF) paradigma bölünmüş

Not: DVF paradigma her görüntü uyarıcı yanal, solunda veya sağında fiksasyon işareti kullanarak sunmak dışında görüntü uyaranlara büyüklüğü gibi CVF paradigma için aynıdır 2.7 (bkz. şekil 3) 4. adımda oluşturulan görüntü sunma kaymak.

  1. Hediye her görüntü bir kez sol görme alanı ve bir kez doğru görme alanı. Tüm uyaranlara tamamen rasgele bir sırada sunmak.
  2. Her uyarıcı iki kez sunulan deneysel blokları ve tanıma testleri olmak üzere toplam 360 denemelerin sayısı (8) çift.
  3. Her görüntü uyarıcı bir dolu kahverengi dikdörtgen aynı uyarıcı boyutlu fiksasyonun karşı tarafta aynı anda sunumu ile eşleyin. Bu yansımalı saccades için uyarıcı azaltmak için yapılır. Ayrıca, 150 ms sunum süresi katılımcı seçtiğin bu kullanıcı gözler için uyarıcı vardiya, katılımcı üzerinde yapıştırmak önce bu maskelenmiş ki anlam çoğu saccade gecikmeleri 21, daha kısadır 22.
  4. her uyarıcı sunmak ve onların iç ile eşleştirilmiş, kahverengi dikdörtgen kenar fiksasyonun görsel açıdan 3 °. Bu uyaranlara tamamen içinde sadece bir Yarımküre 4 tarafından işlenir retina bölgelerinde sonbahar sağlamak için yapılır.
  5. Geriye doğru uyarıcı ve kahverengi dikdörtgen CVF paradigma 20 yılında yapıldığı gibi aynı ölçütleri ve yordamı kullanarak maske.

7. Veri analizi

  1. o uyarıcılara dikkat ödüyordu garanti edilemez gibi herhangi bir katılımcı tanıma testi verilerden, yüzde 50'den az (şans) puanlama kaldırmak.
  2. Preprocess ve bir EEG yazılım paketi 23 kullanarak EEG veri analiz. Filtre veri çevrimdışı sürekli 0,01-30 Hz bant ile kötü, doğru göz yanıp sönme eserler tek tek her katılımcıdan oluşturulan ortalama bir şablonu kullanarak el ile kaldırmak gibi yatay göz vardiya bir 100 ms zaman penceresi içinde 200 μv dalgalanıyor verileri işaretleyin. Aşağıdaki görsel muayene ve rereference verileri kullanarak com verilerdenMon ortalama rereference 24 , 25.
  3. Hesaplamak dönemini 1000 MS sonra 200 ms öncesi uyarıcı temel 26 göre uyaranlara başlangıcı.
  4. Dalga biçimleri ve topografya LPP 27 belirlemek için ERP edebiyat kullanım görsel denetleme. Bu çalışmada, kanal CPz merkezli LPP. Bu durumda, kanal CPz, Pz, Cz, CP1 ve CP2 birlikte LPP bir gösterimini oluşturmak için ortalama.
  5. İçinde DVF veri, LPP genlik sol oksipital Paryetal kanalları ve DVF sunumlar LPP bileşen tipik topografya değiştirme yapmamam emin olmak için şu oksipital Paryetal kanalları arasında karşılaştırma laterality analiz yapmak. Eşleştirilmiş örnekleri t-testleri arasında kanal çiftleri CP1 ve CP2, CP3 ve CP4, C1 ve C2, C3 ve C4, P1 ve P2 ve P3 ve P4 sırasıyla onlar önemli ölçüde birbirinden ortalama genlik farklı, değil mi olduğunu emin olmak için yapmak.
  6. Olarak LPP uzun, sürekli bileşeni, iki farklı LPP dönemini ayıklamak: erken (400-700 ms sonrası uyarıcı başlangıçlı) ve geç (700-1000 ms sonrası uyarıcı başlangıçlı).
  7. Bir 3 üzerinden CVF LPP veri analiz (Valence: hoş olmayan, keyifli ve nötr) 2 (dönem: erken ve geç) gruplar içinde Varyans analizi (ANOVA) tipik LPP etkisi duygusal uyaranların tarafsız uyaranlara daha büyük LPP yanıt-e doğru oluşturmak emin olmak için mevcuttur. Bu analiz uyaranlara normalde işlendi teyit için yapılır.
  8. İncelemek için bir 2 değerlik ve uyarılma LPP üzerinde etkileşimli etkileri yapmak (Valence: hoş olmayan ve hoş) 2 (uyarılma: yüksek ve alçak) 2 (dönem: erken ve geç) içinde-ANOVA CVF LPP veri grupları.
  9. Sunu hemisfer etkilerini incelemek için kuralları bölümünde Yarımküre 7,8 ek faktör ile belirtilen ANOVA: sol ve sağ tarafta DVF LPP veri.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

LPP önceki araştırma çoğaltmak için her iki LPP yanıt için hoş olmayan ve hoş görüntüler LPP yanıt nötr görüntüleri daha büyük olmalıdır. Bu LPP erken dönem içinde önemli ölçüde daha büyük olmak için tatsız bulur CVF analiz tarafından doğrulanır (M 1.90 μv =) ve hoş (M 1,71 μv =) tarafsız resimlere göre görüntüleri (M = 0,72 μv), ama hoş olmayan ve hoş görüntüler birbirinden önemli ölçüde farklı olduğu tespit değil. İlginçtir, geç dönem içinde LPP için daha büyük olduğu bulunmuştur hoş olmayan (M = 1.19 μv) hoş resimlere göre (M = 0,56 μv).

LPP yanıt duygusal görüntüleri işleme hemisfer etkilerini incelemek için ilgi LPP sunu hemisferlerin arasında farklılıklar vardır. Bu çalışmada, LPP hoş olmayan görüntüler yüksek uyandırmadan sol hemisfer sunulan hariç tüm görüntü sunular için geç dönem göre erken dönem büyük olacak şekilde bulunur. Bu görüntüler (bkz. Tablo 2) iki dönemini arasında önemli ölçüde farklı LPP yanıt-e doğru çıkarmak için bulunamadı. Başka bir deyişle, hoş olmayan görüntüler yüksek uyandırmadan LPP cevaben kadar orta-uyarılma hoş olmayan görüntüler ve tüm güzel görüntüleri ile karşılaştırıldığında aynı. Bu bulgu lateralized duygu işleme kuramları bilgilendirmek için kullanılabilir. Özellikle, bu veri sol hemisfer duygusal uyaranlara yanıt olarak belirli eylem planları oluşturmak için özelleştirilmiş iken sağ hemisfer İhtisas için genel duygu kimlik, teklif teorileri duygu işleme desteği 28. burada, bu ya da değil eylem ihtiyacını gidermek için sol hemisfer hoş olmayan görüntüler için daha uzun, yüksek uyandırmadan yürütmektedir muhtemelen görünür.

Figure 1
Resim 1 : Bir şematik bölünmüş görme alanı (DVF) paradigmasının. Her deneme merkezi olarak sunulan bir fiksasyon ("+") tarafından geriye dönük bir maske için rasgele bir aralığı arasında 2000-4000 Bayan burayı tıklayın ardından 150 ms için kahverengi bir dikdörtgen ile eşleştirilmiş bir lateralized uyarıcı sunum ardından 500 ms için oluşur Bu rakam daha büyük bir sürümünü görüntülemek için.

Figure 2
Resim 2 : Maske tanıtımı DVF paradigma için. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Figure 3
Şekil 3 : DVF paradigma dışında her görüntü uyarıcı yanal, sol veya sağ görüntü sunma kaymak kullanarak fiksasyon işareti mevcut görüntü uyaranlara büyüklüğü gibi CVF paradigma için özdeş. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Yüksek-uyandırmadan hoş olmayan Orta-uyandırmadan hoş olmayan Yüksek-uyandırmadan hoş Orta-uyandırmadan hoş Orta uyandırmadan tarafsız Düşük uyandırmadan tarafsız
3500 9000 8300 1600 1080 2271
6360 2750 4607 2341 1030 2280
9300 9432 5629 7230 2810 7234
3150 6311 8034 1590 8010 7700
6315 9265 4608 2345 9913 2210
3400 9320 8400 1999 6930 2221
6230 2276 8180 1463 7560 5120
6300 3181 8490 4622 1303 7590
2683 3051 4290 1500 1112 4233
9620 9911 8170 2331 6900 2516
6370 9420 8080 7352 2780 4000
6200 3061 8470 2224 2690 5534
6313 6243 8370 8497 5535 2490
9800 9006 8501 8210 7211 7180
9921 9340 4220 2650 1935 2830
9910 9561 8190 2310 6314 9070
9810 3300 4676 4610 7820 7224
6560 3101 4690 1721 1101 2383
6212 3180 4687 8090 7503 2272
6570 2205 4659 2352 5970 7920
6540 9280 4689 5460 9582 7031
6415 9415 4670 2303 1240 9210
6821 9342 8186 2208 9402 9401
9050 9220 4680 8540 3210 2480
6260 9560 8030 2395 1390 7595
2730 9140 5470 4641 2230 2590
6510 9421 4660 4700 1945 7025
6312 9301 8200 5480 1230 2215
9600 9181 5621 7260 2410 7186
9250 9435 8185 8461 9411 2441

Tablo 1: Uyaranlara kimliği numaraları O'Hare, Atchley ve genç için seçilen çekim gücü (2016) üzerinden uyarılma ve değerlik gruplarınca göre IAPS.

Sol hemisfer Sağ Yarımküre
Erken dönem Geç dönem Erken dönem Geç dönem
Yüksek-uyandırmadan hoş olmayan 2.839 2.629 2,48 0.968*
Yüksek-uyandırmadan hoş 2.521 1
. 783 * 3.03 1.8*

Tablo 2: LPP genlikleri DVF analiz için demek.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Bu çalışmada, manipülasyonlar uyarıcı valence ve uyarılma DVF paradigma ile motive dikkat sistemi uygularken duygu lateralized işleme teorileri test etmek için kullanılmıştır. Ancak, DVF metodolojisi lateralized herhangi bir işleme görsel bilgi keşfetmek için kullanılabilir. Ne DVF paradigmalar kullanırken kritik bilgileri ilk işlem için bir Yarımküre için yalıtılmış olmasını sağlamak için bir çekim gücü sununun denetimini olmasıdır. Bu yönüyle araştırma katkıda DVF paradigma için birkaç anahtar adımlar vardır.

İlk olarak, katılımcılar ekranın merkezinde fiksasyonlu gözünü için talimat verilen. Bir fiksasyon işareti, ikili kukla uyarıcı (veya yer tutucu), ve bir kafa sabitleme çene dinlenme katılımcılar bu fiksasyon bakımı ile yardımcı olmak için kullanılır. Yine de, katılımcıların zaman zaman onların bakışları yanal sunulan uyaranlara kayacak. Uyarıcı üzerinde düşünüp bilgileri aynı anda almak her iki hemisferlerin verdiğinden bir göz kayması oluştuğu denemeler analizleri dahil edilmemesini. ERP araştırma, yatay göz vardiya EEG verilerde tespit edilebilir ve bu denemeler-ebilmek var olmak çıkarmak. Davranışsal araştırma, sürekli bir ayna ya da göz izleme göz hareketleri izlemek için kullanmak gerekli olabilir.

Göz tıklatınÇağrı kontrol ek olarak, uyaranlara ikili işlem engelleyen bir şekilde sunulması gerekiyor. Bunu yapmak için uyaranlara fiksasyon en az 3 ° görüş açısı görünür önerilir. Bir çekim gücü çok yanal, mevcut değil önemlidir burada görme keskinliği reddedin. Fiksasyon görüş açısı 10 ° uzanan bir çekim gücü düşük görme keskinliği için risk altındadır (ayrıntılı bilgi için başvuru4 bakınız). Ayrıca, ortalama hızlı saccade gecikme (150 ms)21sunulmak üzere bir çekim gücü gerekir. Hızlı saccades bir uyarıcı görünen gibi visual alanındaki değişiklikler vardiya dönüşlü göz vardır. Ayrıca, uyarıcı uzaklık takip geriye maske görüntüleme herhangi bir erken, ikili işlem uyarıcı22bozar. Hemen deneysel uyarıcı başka bir görsel uyarıcı muhtemelen elde edilen ERP bileşenleri kirletici ERP penceresine ekledikten sonra maske uyarıcı sunulması. Onlar arasında iptal etmeliyiz gibi Ancak, sürekli olarak ilgi tüm denemeler maskesi uyarıcı kullanarak hala valence ve uyarılma, bu temel görsel işleme efektleri ötesinde gibi uyarıcı değişkenler etkileri incelenmesi için sağlar koşullar karşılaştırılması.

EEG ve ERPs lateralized işleme uyaranların etkisini değerlendirmek için bir yoldur. Bu metodolojileri analiz etmek niyetinde ERP bileşenleri uyaranların lateralized sunumlar takip onların Topografyaları değişen tabi olup olmadığını bilmek kullanırken önemlidir. LPP için did değil bulmak önceki DVF çalışmalarda topografik vardiya29,30, ama diğer ERP bileşenleri sunuyu görme alanı tarafına duyarlı olabilir. Daha büyük ERP genlikleri endeksleri bir uyarana verilen herhangi bir sunumunu işlemede kullanılan ek işlem kaynakları vardır. Örneğin, bu çalışmada, hoş olmayan görüntüler yüksek uyandırmadan sol hemisfer sunulan için geç dönem içinde daha büyük LPP yanıt bulunamadı. Bu sol hemisfer sağ hemisfer karşılaştırıldığında veya hoş veya nötr uyaranlara kıyasla bu uyaranlara daha ayrıntılı işlem ilgi çekici olarak yorumlanır.

Davranışsal görevleri lateralized uyaranların işlenmesini etkilerini değerlendirmek için de kullanılabilir. Bu durumda, değişiklikleri doğruluğu veya reaksiyon zamanı lateralized sunumlar uyaranlara yanıt olarak belirli türde bilgilerin işleme iki hemisferlerin verimliliğini farklılıkları olarak yorumlanabilir. Örneğin, sunu hemisfer doğruluk ve reaksiyon süresi farklılıkları DVF anlamsal astar görevleri31içinde bulduk.

Uyaranların sunum süresi saccades ve ikili işleme önlemek için 150 ms tutulmalıdır ki DVF paradigmalar sınırlı olabilir. Bu nedenle, uzun işlem gerektiren karmaşık bir çekim gücü bu metodoloji için uygunsuz olabilir. Ayrıca, DVF paradigmalar yalnızca bir tüm serebral hemisfer işleme hakkında çıkarımlar yapmak için kullanılabilir. Serebral hemisfer DVF teknikleri ile tek başına mümkün değildir daha ince bir düzeyde belirli beyin bölgeleri içinde işleme araştırıyor. Belirli beyin bölgeleri araştırma soru içindeyse, beyin görüntüleme veya ERP teknikleri DVF paradigma ile uyum içinde kullanılması gerekir.

DVF paradigmalar beyin görüntüleme cihazları için gerek kalmadan beyinde işleme lateralized çalışmak için bir cadde sağlamak. Bu beyin çalışmanın tüm araştırmacılar için daha erişilebilir hale getirir. Duygusal bilgi lateralized işleme çalışmada, çift DVF sunumlar sistematik olarak kontrollü duygusal uyaranların davranışsal bir görev ile daha da fazla gelecek çalışmalar her serebral hemisfer benzersiz katkılarıyla keşfetmek bizim duygusal deneyim.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarlar ifşa gerek yok.

Acknowledgments

Hiçbiri.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
64-channel Ag-AgCl active electrodes Cortech Solutions DA-AT-ESP32102064A/DA-AT-ESP32102064B EEG electrodes for data collection
ActiveTwo Base System Cortech Solutions DA-AT-BCBS Digitizes and ampliphies EEG data at 500 Hz
E-Prime Professional 2.0 Psychology Software Tools NA Stimulus presentation software, available at https://www.pstnet.com/eprime.cfm
CURRY 7.0 Compumedics Neuroscan NA EEG/ERP data processing and analysis, available at http://compumedicsneuroscan.com/products/by-name/curry/

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Ali, N., Cimino, C. R. Hemispheric lateralization of perception and memory for emotional verbal stimuli in normal individuals. Neuropsychology. 11 (1), 114-125 (1997).
  2. Cacioppo, J. T., Crites, S. Jr, Gardner, W. L. Attitudes to the right: evaluative processing is associated with lateralized late positive event-related brain potentials. Pers Soc Psycho B. 22 (12), 1205-1219 (1996).
  3. Heller, W., Nitschke, J. B., Miller, G. A. Lateralization in emotion and emotional disorders. Curr Dir in Psychol Sci. 7 (1), 26-32 (1998).
  4. Beaumont, J. G. Functions of the right cerebral hemisphere. Methods for studying cerebral hemispheric function. Young, A. W. , Academic Press. London. 114-146 (1983).
  5. Bourne, V. J. The divided visual field paradigm: methodological considerations. Laterality. 11 (4), 373-393 (2006).
  6. Vigneau, M. Meta-analyzing left hemisphere language areas: phonology, semantics, and sentence processing. NeuroImage. 30, 1414-1432 (2006).
  7. O'Hare, A. J., Atchley, R. A., Young, K. M. Valence and arousal influence the late positive potential during central and lateralized presentation of images. Laterality. , 1-19 (2016).
  8. Olofsson, J. K., Nordin, S., Sequeira, H., Polich, J. Affective picture processing: an integrative review of ERP findings. Biol Psychol. 77 (3), 247-265 (2008).
  9. Oldfield, R. C. The assessment and analysis of handedness: The Edinburgh inventory. Neuropsychologia. 9, 97-113 (1971).
  10. Lang, P. J., Simons, R. F., Balaban, M., Simons, R. Motivated attention: affect, activations, and action. Attention and orienting: Sensory and motivational processes. , Psychology Press. Mahwah, NJ. 97-135 (1997).
  11. , http://csea.phhp.ufl.edu/media.html (2017).
  12. Lang, P. J., Bradley, M. M., Cuthbert, B. N. International affective picture system (IAPS): affective ratings of pictures and instruction manual. Technical Report A-8. , University of Florida. Gainesville, FL. (2008).
  13. Nolan, S. A., Heinzen, T. E. Hypothesis testing with t tests: comparing two groups. Statistics for the Behavioral Sciences. , Worth Publishers. New York City, NY. 382-421 (2008).
  14. Bradley, M. M., Hamby, S., Low, A., Lang, P. J. Brain potentials in perception: picture complexity and emotional arousal. Psychophysiology. 44, 364-373 (2007).
  15. Mccready, D. On size, distance, and visual angle perception. Percept Psychophys. 37 (4), 323-334 (1985).
  16. Jasper, H. H. Report of the committee on methods of clinical examination in electroencephalography: 1957. Electroen Clin Neuro. 10 (2), 370-375 (1958).
  17. Luck, S. J. Basic principles of ERP recording. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , 2nd, MIT Press. Cambridge, MA. 147-184 (2014).
  18. [E-Prime 2.0]. , Psychology Software Tools, Inc. Retrieved from: http://www.pstnet.com (2012).
  19. Luck, S. J. The design of ERP experiments. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , 2nd, MIT Press. Cambridge, MA. 119-146 (2014).
  20. Woodman, G. F. A brief introduction to the use of event-related potentials (ERPs) in studies of perception and attention. Atten Percept Psychophys. 72 (8), 2031-2046 (2010).
  21. Carpenter, R. H. S. Movements of the eyes. , Pion. London. (1988).
  22. Young, K. M., Atchley, R. A., Atchley, P. Offset masking in a divided visual field study. Laterality. 14 (5), 473-494 (2009).
  23. Compumedics Neuroscan. CURRY 7 [computer software]. , Compumedics USA. North Carolina. (2008).
  24. Luck, S. J. Artifact rejection and correction. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , 2nd, MIT Press. Cambridge, MA. 185-218 (2014).
  25. Luck, S. J. Baseline correction, averaging, and time-frequency analysis. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , 2nd, MIT Press. Cambridge, MA. 249-282 (2014).
  26. Kappenman, E. S., Luck, S. J. ERP components: the ups and downs of brainwave recordings. The Oxford Handbook of Event-Related Potential Components. Luck, S. J., Kappenman, E. S. , Cambridge University Press. New York City, MY. 3-30 (2012).
  27. Hajcak, G., Weinberg, A., MacNamara, A., Foti, D. ERPs and the study of emotion. The Oxford Handbook of Event-Related Potential Components. Luck, S. J., Kappenman, E. S. , Cambridge University Press. New York City, NY. 441-474 (2012).
  28. Hugdahl, K. Lateralization of cognitive processes in the brain. Acta Psychol. 105 (2-3), 211-235 (2000).
  29. Kayser, J. Neuronal generator patterns at scalp elicited by lateralized aversive pictures reveal consecutive stages of motivated attention. NeuroImage. 142 (15), 337-350 (2016).
  30. Kayser, J. Event-Related Potential (ERP) asymmetries to emotional stimuli in a visual half-field paradigm. Psychophysiology. 34, 414-426 (1997).
  31. Smith, E. R., Chenery, H. J., Angwin, A. J., Copland, D. A. Hemispheric contributions to semantic activation: a divided visual field and event-related potential investigation of time-course. Brain Res. 1284, 125-144 (2009).

Tags

Görsel alan yanal sunum olaya ilişkin potansiyeller motive ilgi duygu valence ve uyarılma davranış sayı: 129 bölünmüş
Hemisferik motive dikkat farklılıkları ölçmek için duygusal görüntüleri Merkezi ve bölünmüş görme alanı tanıtımı
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

O'Hare, A. J., Atchley, R. A.,More

O'Hare, A. J., Atchley, R. A., Young, K. M. Central and Divided Visual Field Presentation of Emotional Images to Measure Hemispheric Differences in Motivated Attention. J. Vis. Exp. (129), e56257, doi:10.3791/56257 (2017).

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