Waiting
Login processing...

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

Behavior

לקרקע סמנטי הקשור לאירוע פוטנציאליים (ERP) פעילות ללמוד עיבוד סמנטי-Lexico Visuo-סמנטי הפרעת ספקטרום האוטיזם

Published: April 12, 2018 doi: 10.3791/57217
Automatic Translation
1
1Department of Communication Sciences and Disorders, University of Vermont

Summary

מאמר זה מתאר משימה ERP לקרקע סמנטי באמצעות בתוך-מודאליות זוגות של תמונות ומילים לחקור עיבוד סמנטי אצל אנשים עם הפרעת ספקטרום האוטיזם (ASD).

Abstract

אנשים עם הפרעת ספקטרום האוטיזם (ASD) יש גירעונות האופיינית בהבנת המשמעות של השפה, או עיבוד סמנטי. עם זאת, ראיות מציינת עיבוד סמנטי של גירויים שאינם לשוניים בשלמותם, רומז כי גירעונות סמנטי עשויים להיות ספציפיים לשפה. לאפיין כראוי לגירעונות עיבוד סמנטי אנשים עם ASD, השוואה של תוך-מודאליות הלשוני (למשל, מילים כתובות) ואת לשוני-ללא גירויים (כגון תמונות) נדרש. מאמר זה מתאר כזה מתודולוגיה לשימוש פרדיגמה לקרקע סמנטיים במהלך ההקלטה בו-זמניות של electroencephalographic (EEG) נתונים. EEG מספקת מידה דינמי של פעילות המוח, כי הוא מתאים היטב כדי לאפיין את ההבדלים הדקים בעיבוד סמנטי זה לא יכול להיות נצפות ברמה ההתנהגותית. סמנטי הטרמה הפרדיגמה מציג תמונה מעולה או המילה (למשל, כלב) ולאחריה היעד תמונה או מלת או קרובי משפחה (למשל, חתול), או שאינן קשורות (למשל, עפרון) ראש הממשלה. פרדיגמה זו וכך ניתן להשתמש כדי להעריך עיבוד סמנטי שיטות שונות, וכדי להשוות יכולות עיבוד סמנטי-lexico visuo-סמנטי אצל אנשים עם ASD, איך הם אולי שונים מאנשים TD. הצעדים ספציפיים הכרוכים ביצירת הגירויים, ביצוע בדיקות EEG, וניתוח הנתונים EEG הם דנו. התוצאות נציג להמחיש איך המרכיב N400 של הפוטנציאל הקשורות לאירוע (ERP) הוא מופחת הקשורות סמנטי פריים-יעד זוגות הבאים לעומת זוגות שאינם קשורים. השוואות של N400 בין התנאים, שיטות וקבוצות יכול לספק הערכות של ההצלחה של עיבוד סמנטי, ובכך ניתן לאפיין גירעונות סמנטי אצל אנשים עם ASD או אוכלוסיות קליניים אחרים.

Introduction

חוקרים בפסיכולוגיה קוגניטיבית כבר מזמן מתעניין איך אנשים מבינים את המשמעות של השפה. עיבוד שפה כוללת רצף של צעדים להגברת המורכבות, מתוך ההכרה אות ו- word, כדי עיבוד סמנטי, כדי תחבירי. עיבוד סמנטי מתייחס גישה למשמעות של גירוי, יהיה זה מילה, תמונה או קול. ביצוע השלבים המוקדמים של זיהוי המילה הראשונית, גישה של המשמעות של מילה או סמנטיקה, היא צעד חיוני בעיבוד שפה. שילוב סמנטי מתייחס לתהליך של שילוב המשמעות של גירויים להבין את מערכות היחסים שלהם, הוא קריטי עבור עיבוד כגון משפטים הבנת שפה ברמה גבוהה יותר. המשמעות של כל מילה במשפט צריך להיות נגיש אלא המשמעויות של כל מילה בודדת צריך להיות משולב כדי ליצור הבנה קוהרנטי של משמעות משפט, או "העיקר".

לעתים קרובות, אנשים עם הפרעת ספקטרום האוטיזם (ASD) יש חסרונות משמעותיים השפה והבנת הנקרא1. יש כמה עדויות רומז כי קשיים אלה נובעים לגירעונות עיבוד סמנטי של שילוב2,3,4. עם זאת, מחקרים אחרים הראו כי אנשים עם ASD אינם מראים עיבוד סמנטי גירעונות כאשר החומרים מוצגים בלשונית (למשל, חזותי או שמיעתי) שיטות3,5,6 . כזה ממצאים מראים כי עיבוד סמנטי לגירעונות ASD עשוי להיות מוגבל לשונית (קרי, כתובים או נאמרים) שיטות. ככזה, גישות חדות שיטות שונות עשויים לספק תובנה במידה שבה עיבוד סמנטי גירעונות הם ספציפיים או מעידה על סגנון עיבוד נרחבת. מטרת המאמר היא לתאר מתודולוגיה להשוואה עיבוד סמנטי בין שיטות שונות באמצעות פעילות לקרקע סמנטיים במהלך ההקלטה אלקטרופיזיולוגיות בו-זמניות.

הפרדיגמה לקרקע סמנטי יש היסטוריה ארוכה בתחום המחקר לחקור איך סמנטיים לעיבוד השפעות ברמה נמוכה יותר המילה זיהוי7,8. במשימות מסורתי לקרקע סמנטי, מוצג מילה מעולה (למשל, חתול) ואחריו מטרה מילה זה הוא או סמנטי הקשור (למשל, כלב) או שאינן קשורות (למשל ספר) ראש הממשלה. משימה כזו נעשית לעתים קרובות בהקשר של פעילות ההחלטה לקסיקלי, כך המשתתפים מתבקשים לקבוע אם המילה המטרה היא מילה אמיתית או לא. פרדיגמות אחרים ייתכן המשתתפים לבצע משימה לקטגוריות סמנטיות על המילה היעד, או לשפוט אם שני הגירויים קשורים או לא. ללא קשר המשימה המסוימת, הקימו עשרות שנים של ראיה (RTs), זמני תגובה מהירים היעד מילים הקשורות סמנטי הממשלה בהשוואה לאלו שאינן קשורות.

זו "אפקט לקרקע סמנטי" יוחסה למספר מנגנונים חשבונות תיאורטי7,8. אחד הוא כי ההשפעה לקרקע היא עקב הפעלה אוטומטית מתפשטת באמצעות רשת סמנטית, כזה האחזור של המשמעות של המילה הממשלה מפעילה את המשמעות של מילים אחרות הקשורות סמנטי, כולל את המילה היעד. ואז זה מפחית את הזמן הדרוש להפעלה סמנטי של המילה היעד. המנגנון תיאורטי השני הוא של תוחלת, אשר רוביצה זה רואה את המילה העיקרי, המשתתפים ליצור ערכה הצפוי של מטרות אפשריות. מילים היעד הכלולים בערכה זו ואז מזוהות במהירות רבה יותר. לבסוף, לאחרים יש שמהווה את קיומו של מנגנון פוסט-מילולי של התאמת סמנטי, הקובעת את קיומו של קשר סמנטי בין המילה ראש הממשלה ואת היעד. ללא קשר מנגנון ספציפי שבבסיס את האפקט, לקרקע סמנטי יכולה להיות בעלת אינדקס שימושי של עיבוד סמנטי ואינטגרציה. פרדיגמה זו גם אינה מוגבלת לגירויים לקסיקלי, יכול לשמש גם כדי לחקור לקרקע סמנטי של גירויים שאינם בשפה כמו תמונות9 , כמו גם צלב-מודאלי סמנטי לקרקע (למשל, בין מילים ותמונות)3.

אפקטים לקרקע סמנטי כבר למד היטב בספרות psycholinguistic, נחקרו לגבי הסוג של ראש הממשלה-יעד יחסי, העיתוי של המצגת של ראש הממשלה ושל יעד רבים אחרים מניפולציות8. ה"מפה אלקטרופיזיולוגיות של אפקט זה היו גם מאופיין היטב10. אלקטרואנצפלוגרם (EEG) היא שיטה של הקלטה פעילות עצבית באמצעות שינויים בפעילות חשמלית נמדדת הקרקפת. EEG היא בחירה שימושי מתודולוגיה פרדיגמה לקרקע סמנטי כי זה טוב מאוד רזולוציה טמפורלית (גודל אלפיות השניה, ms), ובכך מספקים את ההבדלים הדקים בעיבוד סמנטי בין קבוצות אפילו בהיעדר או תנאים תופעות התנהגותיות או תגובות.

פוטנציאל הקשור לאירוע (ארפס) הם נעולים בזמן שינויים ב- EEG המתעוררות בתגובה לגירוי מסוים או התנהגות. בהתאם תזמון קוטביות של התגובה, מרכיבים שונים של ERP הן משקפת היבטים שונים של עיבוד קוגניטיבי. המרכיב N400 הוא סמן ומבוססת של עיבוד סמנטי של שילוב סמנטי11,12 (למרות מספר פרשנויות אחרות קיימות10,13). משרעת N400 מופחתת כאשר שילוב סמנטי קל (כגון כאשר ראש הממשלה ואת היעד בפרדיגמה לקרקע סמנטי סמנטי קשורים) לעומת כאשר שילוב סמנטי הוא קשה יותר (כגון כאשר שתי המילים אינן קשורות). חשוב לציין, ההבדל משרעת בנושא ואינו קשור לתנאים (קרי, "אפקט N400") אינה ספציפית לשפה. אפקטים N400 גם הן נצפו ב שיטות שאינן בשפה, כגון בתגובה זוגות של תמונות הקשורות סמנטי ואינו קשור או צלילים סביבתיים14,15,16,17. N400 ולכן רכיב ה-ERP שימושי למטרות של הפרדיגמה הנוכחית כי זה יכול לשמש גם הערכה מודאליות עצמאית של עיבוד סמנטי ויכולות אינטגרציה.

אנשים עם ASD הצג מופחתת או נעדר תופעות לקרקע סמנטי ואפקטים N400 בתגובה שפה גירויים2,3,4, רומז ליקויי עיבוד סמנטי. תופעות כאלה נמצאו בתגובה visuo-סמנטי, גירויים אודיו-סמנטי3,5,6, מתן תמיכה לטענה כי עיבוד סמנטי לקוי באופן סלקטיבי עבור השפה גירויים. עם זאת, רוב המחקרים הקודמים השוואת שיטות השתמשו קרוס-מודאלי לקרקע, כך זוג ראש הממשלה-יעד מכיל גירוי מילולי. לאור ההצעה כי אנשים עם ASD יש גירעונות בעיבוד סמנטי של השפה גירויים, גירויים קרוס-מודאלי כזה ייתכן השפיעו תוצאות. באמת לחקור אם עיבוד סמנטי של השפה באופן סלקטיבי לקוי אצל אנשים עם ASD, יש להשתמש בתוך-מודאליות זוגות של גירויים לקסיקלית ולקסיקלי. במחקר שנערך לאחרונה, Coderre. et al. 6 מסופקים ההשוואה הישירה הראשונה לראשוניות בתוך-מודאליות מילה ותמונה סמנטי לחקור עיבוד סמנטי גירעונות אצל מבוגרים (גילאי 18-68) עם ASD. משתתפים עם ASD, פיתוח בדרך כלל המשתתפים (TD) צפו ב זוגות של תמונות ומילים, התבקשו לשפוט אם הגירויים היו קשורים או לא. במהלך משימה זו לקרקע סמנטי, פעילות המוח שלהם הוקלט תוך שימוש האא ג. על ידי השוואת תופעות N400 בין קבוצות ואופני הפעולה, הפרדיגמה הזו מספק תובנות של עיבוד סמנטי אצל אנשים עם ASD.

מטרת המאמר היא לתאר את לקרקע סמנטי מתודולוגיה ERP מועסק על ידי. Coderre et al. 6. למרות פרדיגמה זו יושם בתחילה ללמוד עיבוד סמנטי במבוגרים עם ASD, זה עשוי להתברר שימושי עבור כל ניסויים המבקשים לחקור את ה"מפה עצבית של עיבוד סמנטי-lexico visuo-סמנטית, או TD בתוך יחידים או באוכלוסיות קליני מסוים.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

כל השיטות המתוארות כאן אושרו על-ידי המוסדיים סקירה לוח של אוניברסיטת ג'ונס הופקינס, שבו ביצע את המחקר המקורי6 .

1. יצירת גירויים

  1. צור רשימה התחלתית של שמות עצם בטון שממנו ייעשה זוגות פריים-יעד.
    1. מ קורפוס שנבחר כגון Subtlex19, בחר בערך 500 והרבים בטון ולקבל משתנים עניין (למשל, תדירות, אורך, קונקרטיות, imageability, וכו ') עבור כל מילה.
      הערה: corpuses אחרים, כגון מסד נתונים Psycholinguistic המועצה למחקר רפואי (MRC)18 או קורפוס של אנגלית אמריקאית עכשווית20, יכול גם לשמש. Subtlex שימש במחקר המקורי כי מסד נתונים זה רק קובץ Excel גדול ומאפשר בקלות ובכך לחיפוש אחר גירוי הדור. Corpuses אחרים עשויים לדרוש מהמשתמש קלט מחרוזת טקסט ספציפיים לתוך קופסת קלט ולבדוק את המשתנים עניין המבוקש, וכוללים ממשקים גרפיים שונים.
  2. ביצוע ניתוח סמנטי כמוס (LSA) בין גירויים להקים relatedness סמנטי
    1. בחר שיטה LSA או כלי. כלי מקוון שימושי מסופק על ידי אוניברסיטת קולורדו בבולדר (http://lsa.colorado.edu/).
      1. מתוך אתר הנחיתה הראשי, לחץ על השוואה מטריקס.
      2. הזן מילים בודדות כדי להשוות, מופרדים על-ידי שורה ריקה.
      3. לחץ על שלח טקסטים.
    2. בעזרת גיליון אלקטרוני, צור מטריצה של LSA ערכים בין כל מילה אחת לשבועיים.
  3. לחלק גירויים ותנאי קשורים לא קשורים, בהתבסס על LSA (איור 1א').
    1. בחר באופן ידני 200 זוגות המילים ה-lsa של ערכים גבוהים (כ 0.5 ומעלה) עבור התנאי "קשורים".
    2. בחר באופן ידני 200 זוגות המילה עם ה-lsa של ערכים נמוכים (כ 0.1 או נמוכים יותר) עבור התנאי "לא קשורה".
      הערה: הנסיין ייתכן שיהיה עליך לבדוק ידנית את זוגות מילים כדי להבטיח כי היחס הסמנטי הגיוני עבור הקטגוריה. כמה זוגות מילים LSA דירוגים גבוהים אבל relatedness סמנטי ייתכן לא ניכר מיד למשתתפים. באופן דומה, כמה דירוגים LSA נמוכים אבל עשויות להיות קשורות סמנטי בדרכים אחרות.
    3. בעת יצירת זוגות בנושא ואינו קשור, להתאים ידנית מילים על תדירות, אורך כל משתנים אחרים זה כבר ציינו להיות רלוונטי בספרות (למשל, לכיוון של האגודה7,8) או של ריבית לצורך המחקר הספציפי. להתאים ככל האפשר על המשתנים עניין (למשל, בתוך 1-2log10 תדירות יחידות; בתוך 1-2 אותיות או הברות) מילים.
  4. לחלק גירויים שיטות מילה ותמונה (איור 1א').
    1. בתוך קובץ ה-גירוי בגיליון, להוסיף עמודה נוספת של "מצב".
    2. בעמודה "תנאי", תווית 100 של זוגות הקשורות ל- 100 של זוגות שאינם קשורים כתנאי "התמונה". תווית הגירויים האחרים שנותרו כתנאי "מילה".
  5. להשיג את התמונות גירויים.
    הערה: התמונות גירויים ניתן לקבל ממקורות מקוונים (למשל, חיפושים תמונה של גוגל) או ממקורות אחרים לרשות הנסיין.
    1. בחר 2-3 תמונות כדי לייצג כל מילה.
    2. לבצע בדיקות פיילוט ראשוני על ידי אחד או בוחנים יותר עצמאית (למשל, סטודנטים, עוזרי מחקר שלא היו מעורבים בפיתוח הגירוי) להחליט איזו תמונה הכי מייצג את הרעיון.
      1. פתח את כל הקבצים התמונות הפוטנציאליים בעת ובעונה אחת באמצעות תוכנית מציג תמונה, ולאחר מכן לקרוא את המילה בקול ובקשו את מדרג לבחור את התמונה קנאס. רישום תגובות של כל מדרג עבור כל מילה.
      2. לכל מילה, לזהות את התמונה כי הרוב המכריע של בוחנים שנבחרו בצורה הטובה ביותר המייצג את המושג, השתמש בקובץ זה כמו הגירוי עבור המילה. אם הרוב לא קיים, בחר מגוון שונה של תמונות וחזור על שלב 1.5.
    3. באמצעות גימפ (או עריכת תוכנית הבחירה תמונה אחרת), סולם תמונות לכל להיות בגודל זהה (כ- 400 פיקסלים או 3-5 ס מ גובה או רוחב).
      הערה: הגודל המדויק של התמונות עשויות להשתנות בהתאם לגודל הצג גירויים, יוצגו ב-. זווית אופקית חזותי של הגירויים צריך להיות בין 7 ל- 13 מעלות.
  6. לבצע בדיקות פיילוט
    1. טייס מבחן מילה ותמונה זוגות בלשאול 3-4 בוחנים עצמאי (למשל, סטודנטים, עוזרי מחקר שלא היו מעורבים בפיתוח הגירוי) כדי לדרג כל זוג קשורה או לא קשורה.
      1. תוכנית הניסוי E-ראש (או תוכנת מצגות אחרות גירוי של הבחירה) להציג את שתי המילים על המסך בו-זמנית, אחד מעל או אחרים לצד השני. לשאול המשתתפים כדי לדרג את המילים קשורה או לא קשורה על-ידי לחיצה על לחצן (למשל, 1 עבור 2 קשורות, עבור לא קשור). ראה ידנית E-פריים21 לקבלת פרטים כיצד תוכנית ניסוי בחבילה זו תוכנה.
        הערה: טייס בדיקה יכולה להתקיים במעבדה שבו בדיקה ניסויית יתקיים, או כל מחשב הפעלת התוכנית מצגת הגירוי. אין מקום מיוחד נדרש.
      2. חזור על בדיקות פיילוט (עם בוחנים עצמאית חדשה לא ראו הגירויים) עד קבוצה של מילים, תמונות, מתקבל עם דירוגים אמין של בנושא ואינו קשור. לקבל סך של 100 זוגות מילים הקשורות, 100 זוגות מילים לא קשורים, 100 זוגות התמונות הקשורות ו 100 זוגות התמונות לא קשורים.
        הערה: יש סוברים החוקרים באמצעות רכיב N400 לחקור הכרה בקרב אוכלוסיות קליניות לאסוף מינימום של 40 שמיש ניסויים לפי סוג הניסיון להפיק אפקט אמין22. צופה כי כמה ניסויים יאבדו במהלך תהליך ניקוי הנתונים, מספר הנסיונות הכלולים הפרדיגמה צריך להיות מוגברת. עבודה מוקדמת באמצעות זו פרדיגמה מסוימת 6, 100 ניסויים לפי סוג המשפט היה יותר ממספיק כדי להבטיח אפקטים חזקים N400 על שני הפרט של קיבוצי. כי הרכיב N400 דומה בין מילים ותמונות10, זה מוערך מספר סוגי משפט מומלץ להישמר עקבית בין שיטות.
      3. שומרים על זוגות 8 נוספים (4 מילים, 4 תמונות) עבור תרגול (ראה צעד 2.2.1below)

2. פעילות תכנות

  1. יצירת רשימות גירויים.
    1. מקבוצת הסופי של גירויים, למיין גירויים לתוך 8 רחובות. מודאליות (תמונה/מילים) צריך להיות חסומה (4 רחובות כל).
    2. בתוך כל בלוק, ודא מספר שווה של גירויים בנושא ואינו קשור.
    3. באופן ידני פסאודו-אקראי מצגת הרשימות בתוך כל בלוק כזה ישנם גירויים קשורה או לא קשורה לא יותר מ-5 ברציפות, ויש זוגות אחד ליד השני אינם קשורים סמנטי. הימנע משפטים כגון "גזר-ברוקולי", "תפוח-אגס" מיד אחד ליד השני.
  2. תוכנית הפעילות באמצעות E-ראש או תוכנה אחרת מצגת גירוי של בחירה.
    הערה: השלבים המתוארים כאן ספיציפית פריים E ו- NetStation הינם יהיו שונים אחר אם תוכנת המצגת גירוי או EEG רכישת תוכנה משמש. נא עיין ידנית את E-פריים21 והרחבות פריים E עבור הדרכה NetStation23 למידע מפורט יותר על איך לתכנת ניסוי EEG בחבילה זו תוכנה וכיצד לאפשר תקשורת בין פריים E NetStation.
    1. תוכנית מפגשי תרגול שתי התמונות ו- word הבלוקים (4 זוגות כל), שיש לבצע לפני בדיקה ניסויית מתחיל.
    2. תוכנית ומציג מסך הוראה בתחילת התרגול לקרוא: "תראה שתי מילים המוצגות על המסך אחד אחרי השני. אנא נסה לשבת תזוזה ככל, לא ממצמץ בעוד המילים שהוצגו. אחרי הצמד מוצג, תוצג צלב שחור על-גבי המסך. כאשר אתה רואה את הצלב השחור, נא לציין אם המילים היו קשורים או לא. לחץ על לחצן 1 אם המילים קשורות. לחץ על לחצן 2 אם המילים לא קשורות. הקש על מקש כלשהו כדי להתחיל את הפעלת התרגול".
    3. עבור כל אחד של הגירויים word, לחץ פעמיים על הסמלים TextDisplay במבנה הניסוי. לחץ על הסמל ' מאפיינים ' בפינה השמאלית העליונה. תחת הכרטיסיה גופן, בחר בגופן Courier New גודל 28. תחת הכרטיסיה כללי, בחר צבע קידמה בשחור, צבע רקע לבן להציג את המילים בגופן שחור על רקע לבן.
      הערה: גודל גופן מסוים ייתכן שתצטרך להיות שתוקן בהתאם הגודל והרזולוציה של הצג להשתמש עבור מצגת. זווית ויזואלית אופקי של המילים צריכה להיות בין 1 ל- 6 מעלות.
    4. עבור כל אחד של הגירויים התמונות, לחץ פעמיים על סמלי השקופית במבנה הניסוי. לחץ על הסמל ' מאפיינים ' בפינה השמאלית העליונה. תחת הכרטיסיה כללי, בחר צבע רקע לבן כדי להציג תמונות על רקע לבן.
    5. תוכנית בכל ניסוי להציג את הגירויים הבאים לפי הסדר: אובססיה טרום-המשפט אדום לחצות (400 ms); גירוי 1 (ms 1000); מרווח interstimulus (מסך לבן ריק; 300 ms); הגירוי 2 (ms 1000); מסך ריק (400 ms); מרווח intertrial (קיבוע השחור חוצים; באקראי jittered בין 1000-1400 ms במרווחים 100 ms, ממוצע של 1200 ms); ראה איור 1B. כדי להגדיר המשכים, לחץ פעמיים על הסמלים TextDisplay או שקופיות במבנה הניסוי והכה על השמאלית העליונה של החלון הלחצן מאפיינים. הגדר את משך הזמן תחת הכרטיסיה משך/קלט.
      הערה: המסך ריק נכלל בעבר מרווח intertrial לספק הפסקה ויזואלי בין הגירוי השני את הצלב השחור, וכדי לספק הנחיה עדין על הדין הקרובה relatedness סמנטי.
    6. תוכנית של אובייקט TextDisplay שנקרא "הפסקה" בסיום כל בלוק זה אומר "קצה של גוש, נא לקחת פסק זמן"
  3. לכלול פרמטרים עבור תקשורת בין פריים E NetStation. ראה את סיומות פריים E עבור NetStation ידנית23 לקבלת הוראות ספציפיות כיצד לכלול מידע זה.
    1. עבור כל אובייקט טקסט התצוגה "word1" או "word2", בחר את האובייקט במבנה הניסוי. תחת החלון 'מאפיינים', הגדר את התג "WRD1" או "WRD2", בהתאמה.
    2. עבור כל אובייקט בשקופית "picture1" או "picture2", הגדר את התג "PIC1" או "PIC2", בהתאמה.
    3. תחת "בהסר E-חפצים", ליצור רשימה חדשה בשם "CellList". הזן את מספרי הטלפון הנייד כמו: 1 = התמונות הקשורות; 2 = התמונות שאינן קשורות; 3 = מילה הקשורה; 4 = מילה לא קשורה. בתוך הרשימה הניסיון עבור כל בלוק, לכלול עמודה בשם "CellNumber" והזן את מספרי הטלפון הנייד המתאים בכל ניסוי על פי תנאי מודאליות.

3. EEG בדיקות

הערה: ההליכים ספציפיים המתוארים כאן הם עבור מערכת EGI. הליכים עשוי להיות שונה אם נעשה שימוש במערכות אחרות.

  1. היכונו לבדיקת EEG.
    1. לערבב 2 כפיות (10 גרם) של אשלגן כלורי עם 1 ליטר (1 ליטר) מים, 1 כף (15 מ ל) של שמפו לתינוק בדלי פלסטיק שקוף כדי ליצור פתרון אלקטרוליט
    2. מדד היקף הראש של המשתתף, עוברים inion ואת nasion, כדי לקבוע את גודל הרשת המתאים. בחר את הרשת בגודל המתאים על פי היקף הראש של המשתתף.
    3. לטבול את האלקטרודות ב האלקטרוליט פתרון, ולהבטיח כי כל ספוגים לגמרי טובע, ולתת להשרות לפחות 5 דקות.
  2. החל EEG נטו.
    1. יש משתתפת לשבת בנוחות בכיסא גלגלים, מול הנסיין. להסביר המשתתף כי לשים את הרשת על עכשיו, ואז להתאים אותו, לבדוק את האות לפני תחילת המבדק.
    2. במקום מגבות סביב כתפיו של המשתתף. להורות משתתף סגור את העיניים שלהם, ולאחר מכן להחיל נטו על הראש של המשתתף. התאם את הרשת והעמקת קשרים כדי להבטיח להתאמה לראש של המשתתף.
    3. לעבוד דרך אלקטרודות כל להושיב אותם מול הקרקפת. השתמש תנועה גורף עם האלקטרודה להרחיק את השיער. Rewet ספוגים באמצעות פיפטה במידת הצורך.
    4. ברגע שיש כבר יושב כל אלקטרודות, בדוק impedances. התקן מחדש או rewet כל אלקטרודות עם impedances מעל 50 kiloohms (kΩ).
  3. הפעל ניסוי לקרקע סמנטיים במהלך ההקלטה EEG.
    1. ברגע נטו מוחל, impedances נבדקו, המשתתף יהיה מוכן להתחיל, להתחיל את הפעילות לקרקע סמנטי.
    2. ולהדגיש את ההוראות למשתתפים לפני בדיקה. להנחות את המשתתפים כדי לשפוט אם הגירויים מילה או תמונה הם קשור או לא קשור על ידי לחיצה על לחצן לוח מקשים או לחצן-box. כדי להימנע חפצים מנוע משתנה מתערב האות EEG, להורות למשתתפים לחכות כדי להפוך את תגובתם עד הגירוי השני נעלם מהמסך הצלב השחור הופיע.
    3. להפעיל את התרגול לפחות פעם אחת כדי להבטיח כי המשתתפים מבינים את המשימה.
    4. לאחר כל 2 רחובות, בהפסקה, rewet אלקטרודות, בדיקה חוזרת של impedances.

4. א. ג Preprocessing

  1. כלים פתוחים NetStation.
    הערה: השלבים המתוארים כאן הם ספציפיים preprocessing NetStation 5. לראות את המדריך למשתמש 5 NetStation24 לקבלת פרטים נוספים על אופן השימוש בכלים NetStation. חבילות preprocessing אחרים עשויים לכלול EEGlab, ERPlab, FieldTrip או תוכנה אחרת של הבחירה של הנסיין. שימו לב כי סדר מועדף preprocessing השלבים עשויים להיות שונים בין חבילות תוכנה. התבוננות N400 אפקט צריך לא שונות בהתבסס על הבחירה של ניתוח החבילה.
  2. סנן את הנתונים.
    1. בחלקו התחתון של חלון כלי NetStation, ליצור כלי סינון חדש על-ידי בחירת "סינון" בתפריט הנפתח 'צור'. שינוי שם הכלי כראוי.
    2. להגדיר את המסנן highpass 0.1 הרץ (Hz) ומסנן lowpass 50 הרץ.
      הערה: המסנן highpass יכול להיות נמוך מ 0.1 הרץ, אך מומלץ לא תעלה על הפסקת הזה, כדי למנוע סיכון של היכרות עם אפקטים כדין25. ניתן להשתמש במסנן lowpass המתחילים 30 הרץ.
    3. שמור את הכלי, ולאחר מכן גרור קובץ ה-EEG ההקלטה המקורי לתוך התיבה "קבצי קלט" בחלק העליון השמאלי של החלון והכה "הפעל".
  3. קטע הנתונים את הניסיונות.
    1. ליצור כלי "פלח" חדש, הכל בהתאם.
    2. תחת "קטגוריות כדי ליצור", פגע סימן הפלוס כדי ליצור קטגוריה חדשה, שנה את "התמונה הקשורים". גרור את הסמל "קוד" בתיבת "צור קטגוריה בהתבסס על קריטריונים" ולהגדיר אותו בתור "הקוד הוא PIC1" נעילת-למצגת של גירוי 1. גרור את הסמל "מפתח קוד" בתיבת "צור קטגוריה" ולהגדיר אותו כמו"מפתח קוד צ'ל # 1".
      1. כדי לכלול רק הנכון ניסויים, גרור סמל אחר "מפתח קוד" בתיבת "צור קטגוריה" ולהגדיר אותו "קוד המפתח eval הוא 1".
    3. בחלק התחתון של החלון, להגדיר את אורך קטע כדי "הרחב לחלק 100 ms לפני ו- ms 2,300 לאחר".
      הערה: ייתכן מקטעי נעול זמן היווצרות או הגירוי הראשון או השני. אם נעולה כדי הגירוי הראשון, מקטעי צריך להרחיב 100 אלפיות שניה לפני כדי ms 2300 לאחר (כדי לכלול משך המצגת של שני גירויים (1,000 ms כל) בתוספת מרווח בין הגירוי (ISI) הזמן (300 ms)). אם נעולה כדי הגירוי השני, מקטעי צריך להרחיב 100 אלפיות שניה לפני כדי ms 1000 לאחר.
    4. לשכפל את הקטגוריה על-ידי להכות את כפתור "שיבוט", שנה את "התמונה לא קשורה". הגדר את הקוד PIC1, את קוד המפתח צ'ל # 2.
    5. לשכפל את הקטגוריה, שנה את "מילה הקשורה". הגדר את הקוד WRD1, את קוד המפתח צ'ל # 3.
    6. לשכפל את הקטגוריה, שנה את "מילה לא קשורה". הגדר את הקוד WRD1, את קוד המפתח צ'ל # 4.
    7. שמור את הכלי, ולאחר מכן גרור הקובץ עיבוד מקדים האחרונה לתוך התיבה "קבצי קלט" בחלק העליון השמאלי של החלון והכה "הפעל".
  4. לבצע זיהוי חפץ.
    1. ליצור כלי "גילוי חפץ" החדש, שם כראוי.
    2. תחת "הגדרות איתור החפץ", פגע סימן הפלוס בתחתית החלון כדי להוסיף הגדרה חדשה. בחר "רעות ערוצי" מתוך התפריט הנפתח תחת "פעולה". להשאיר את כל הגדרות ברירת המחדל (מקס-מין > 200 מיקרוולטים (µV); כל הקטע; ממוצע נע של 80 ms).
    3. להוסיף הגדרה חדשה ובחר "מצמוץ עין" מתוך התפריט הנפתח "פעולה". להשאיר את כל הגדרות ברירת המחדל (מקס-מין > 140 µV; גודל החלון 640 ms; ממוצע נע של 80 ms).
    4. להוסיף הגדרה חדשה ובחר "תנועת העין" מתוך התפריט הנפתח "פעולה". להשאיר את כל הגדרות ברירת המחדל (מקס-מין > 55 µV; גודל החלון 640 ms; ממוצע נע של 80 ms).
    5. שמור את הכלי, ולאחר מכן גרור הקובץ עיבוד מקדים האחרונה לתוך התיבה "קבצי קלט" בחלק העליון השמאלי של החלון והכה "הפעל".
    6. לפתוח את הקובץ שנוצר ב NetStation סקירה וגלילה בכל משפט על ידי להכות את לחצני החצים תחת תפריט "קטגוריות" על צד ימין-הבר. לסמן משפטי טוב או רע על ידי להכות את העיגולים ירוק או אדום, בהתאמה. כאשר תסיים, סגור את הקובץ כדי לשמור את התוצאות.
  5. לבצע החלפת ערוץ רע.
    1. ליצור כלי חדש "החלפת ערוץ רע", שם כראוי. אין צורך פרמטרים יוגדר על-ידי המשתמש עבור כלי זה, כדי להציל את הכלי ולאחר מכן גרור את הקובץ עיבוד מקדים האחרונה לתוך התיבה "קבצי קלט" בחלק העליון השמאלי של החלון והכה "הפעל".
  6. ביצוע יחיד-נושא בממוצע להתמוטט על ניסויים.
    1. ליצור כלי חדש "Averaging", שם כראוי. תחת "הגדרות בממוצע", בחר "להתמודד עם קבצי מקור: ביחד", "להתמודד עם נושאים: בנפרד".
    2. שמור את הכלי, ולאחר מכן גרור הקובץ עיבוד מקדים האחרונה לתוך התיבה "קבצי קלט" בחלק העליון השמאלי של החלון והכה "הפעל".
  7. הפניית נתונים כדי הפניה ממוצע26.
    הערה: ההפניה הממוצע משמש כאן, מכיוון EGI מספק מערך צפוף EEG (128, 256 ערוצים). הוצע כי הפניה הממוצע לשמש עם מערכות הקלטה מערך צפוף26; מחקרים אחרים ERP לקרקע סמנטי באמצעות רשתות ערוצים 128 או 256-ערוץ השתמשו הפניה ממוצע27,6,, או28. אפשרויות הפניה אחרות כוללות את הממוצע של הימין ו שמאל mastoids, האף או את תנוך האוזן29. אין בחירה אופטימלית של הפניה אלקטרודה ולאחר הנסיין צריך לציין כי הבחירה של האלקטרודה הפניה עשוי להשפיע על וכתוצאה מכך ERP ואת26,29.
    1. ליצור כלי חדש 'פעולות מונטאז' ותנו שם זה כראוי.
    2. בחר את הרשת המתאימה מתוך התפריט הנפתח תחת "Montages עבור חיישן פריסה של רשימת". בחר "הפניית הממוצע" ולוודא שהתיבה "אל תכלול-ערוצי רע מהפניית" נבחרה. שמור את הכלי, ולאחר מכן גרור הקובץ עיבוד מקדים האחרונה לתוך התיבה "קבצי קלט" בחלק העליון השמאלי של החלון והכה "הפעל".
  8. בצע תיקון בסיסית באמצעות ms 100 הראשון של קטע ה-10 , 28.
    הערה: תקופה בסיסית של 200 ms יכול להיות גם בשימוש29.
    1. ליצור כלי חדש "תיקון בסיסית", שם כראוי.
    2. תחת "הגדרות תיקון בסיסית", בחר "בחר בסיסית של החלק של קטע", "בחירה בסיסית מבחינת הזמן קטע = 0", ו "בסיסית מתחילה 100 ms לפני זמן אפס, הינו הארוכה 100 ms".
    3. שמור את הכלי, ולאחר מכן גרור הקובץ עיבוד מקדים האחרונה לתוך התיבה "קבצי קלט" בחלק העליון השמאלי של החלון והכה "הפעל".

Figure 1

איור 1 : דוגמאות ניסיוני וציר. (א) דוגמאות לגירויים תמונה ו- word. ציר הזמן של גירוי המצגת (B). איור זה יש הודפס באישור Coderre. et al. 6 אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

אם גירויים מוינו כראוי לתוך תנאים בנושא ואינו קשור, אפקט N400 להתייחס עבור word והן התמונות גירויים (איור 2). . זה מזהה כמו משרעת שלילי גדול יותר בתנאים בהשוואה הקשורה בתנאים שאינם קשורים. עבור word לגירויים, התוצאה צריכה להתרחש מ- 300 – 500 ms הקרקפת המרכזיות או centro דופני6,10. לקבלת תמונה לגירויים, האפקט עשוי להיות מעט מוקדם או יותר חזיתית מופץ9,15,16.

ניתוחים סטטיסטיים לבחון את המשמעות של האפקט N400 על-ידי השוואת את משרעת הממוצע בין תנאי בנושא ואינו קשור. זאת ניתן לבצע על אלקטרודה אחת או יותר מספר אלקטרודות. אולי ניתן להעריך את מידת ההשפעה המרחבית על ידי הכללת אלקטרודה באתר ו/או laterality מודלים סטטיסטיים. סטטיסטיקה univariate המוני (ראה לדוגמה groppe ב. et al. 30 לפרטים) ניתן להשתמש כדי להעריך את תזמון מדויק של האפקט או ליצירת חלונות זמן של הריבית עבור ניתוחים נוספים. (שים לב כי אם מתבצעים ניתוחים מרובים, תוצאות צריך להיות מותאם לתקן להשוואות מרובות. השיטה הסטטיסטית univariate המוני שתואר על ידי groppe ב. ואח 30 כוללת מספר אפשרויות עבור תיקונים כאלה.)

לחוקרים באמצעות הפרדיגמה ERP לקרקע סמנטי זה ללמוד עיבוד סמנטי באוכלוסיות קליני, חשוב לאסוף גם נתוני מקבוצת הבקרה TD. קבוצת הביקורת צריך להראות את ההשפעות N400 תיאר תנאים תמונה ו- word. אולם, אוכלוסיות קליניות עשויות להציג מופחתת או נעדר N400 אפקטים לתנאי אחד או שני (איור 3). כדי לקבוע אם סדר הגודל של האפקט N400 שונה בין הפקדים אוכלוסיות קליניות, קבוצה ניתן לכלול כגורם בין נושאים במודלים סטטיסטיים. אפקט N400 הקטנה משמעותית בקרב אוכלוסיה קליני מצביע על הקשיים עם עיבוד סמנטי. הבדלים ההתפלגות תזמון או הקרקפת של האפקט עשוי גם להעיד על עיבוד הבדלים בין קבוצות.

למרות התוצאות נציג שתוארו לעיל ברמת הקבוצה, עולה בקנה אחד עם הרוב המכריע של מחקר על האפקט N400, רכיב זה די חזקים, לעתים קרובות יכול להיות שנצפו על רמה, נושא יחיד31,32. במיוחד עבור אוכלוסיות קליניים כגון אנשים עם ASD, מידע על יכולות עיבוד סמנטי של אדם יחיד יכול להיות רצוי מאוד. החוקרים צריכים להיות מודעים, עם זאת, כי אנשים עם ASD יכול להיות נתונים EEG מטבעו רועש יותר מאשר יחידים TD33 (למרות לראות התייחסות34), אשר עשוי למנוע תופעות אמין, נושא יחיד משתתפים מסוימים. לחוקרים מעוניין הערכת יחיד-נושא אפקטים, תמורה ניתן לבצעם כדי להעריך מובהקות סטטיסטית של תופעות בתוך אדם יחיד. בקצרה, כזה בשיטת אחד לבצע (לדוגמה, 5,000) איטרציות רבות במצב תוויות (הקשורים/לא קשור) הם permuted בין משפטים בודדים. עבור כל תמורה, התנאים אז מושווים מבחינה סטטיסטית. הסטטיסטיקה בכל תמורה משמשים כדי ליצור התפלגות null במבחן הסטטיסטיקה, שמולו הנתון הסטטיסטי מבחן שנצפה מושווה להפיק תוצאה משמעות.

Figure 2
איור 2 : נציג N400 אפקטים בתגובה הגירוי השני בכל זוג עבור (A) מילה תנאים והתניות התמונות (B). הנתונים בממוצע קבוצת TD 20 מבוגרים (הנתונים נלקחו Coderre. et al. 6). Preprocessing בוצעה באמצעות הפניה הממוצע. טופ לוחות: נציג ERP ואת-אלקטרודה Cz מראה של משרעת גדולה יותר לתנאים שאינם קשורים לעומת תנאים נלווים-כ 400 ms (שלילי מותווים למעלה). בתחתית לוחות: סימון שבילים חלקות ההבדל לא קשור הקשורות, בממוצע על חלון של 400 – 500 ms (הפצה מדויק עשוי להשתנות עם הבחירה של ההפניה). עבור החלקות טופוגרפית, החלק העליון של האיור מציין הקדמי של הראש. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 3
איור 3 : קבוצה ייצוגית הבדלים N400 אפקטים עבור word תנאים-אלקטרודה Cz. הנתונים בממוצע קבוצה של 20 TD מבוגרים ומבוגרים 20 עם ASD (הנתונים נלקחו Coderre. et al. 6). Preprocessing בוצעה באמצעות הפניה הממוצע. קבוצות קליני, כגון אנשים עם ASD, עשוי להראות אפקט N400 קטנים יותר בתגובה מילים, שמצביע על קשיים עם עיבוד סמנטי-lexico.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

המאמר הנוכחי דיווח על שלבים קריטיים בפיתוח פרדיגמה ERP לקרקע סמנטי עם גירויים תמונה ו- word עבור חקר עיבוד סמנטי לגירעונות אנשים עם ASD. שלבים עיקריים כוללים יצירת הגירויים, תכנות הפעילות וביצוע EEG בדיקות וניתוחים. החלק הכי הגוזלות זמן של הליך זה סביר להניח שתהיה היצירה של גירויים, כמו זה דורש זהירות התאמה בין והן תוך גירוי זוגות, תנאים, ואופני הפעולה על משתנים כגון אורך, תדירות relatedness סמנטי. בתור שכזה, יהיה צורך כמות משמעותית של בדיקות טייס סביר כדי להבטיח כי ערכת הסופי הגירוי המתאים.

למרות ההצעות כלולים כאן, המנזר לעבוד כי בשיטה זו מבוסס על6, נבדק מבוגרים עם ASD (גילאי 18 – 68), וללא הפרדיגמה הזו יכול בקלות ניתן להרחיב ילד או מתבגר אוכלוסיות. ואכן, מחקרים אחרים השתמשו לקרקע סמנטיים דומים EEG פרדיגמות בקרב ילדים עם וללא ASD כדי להשוות עיבוד סמנטי על פני שיטות3. מספר שיקולים צריכים להילקח בחשבון בעת שינוי בגילאים שונים, בשלבים התפתחותיים. לדוגמה, ערכת הגירוי יכול להיות מוגבלים למילים בתדירות גבוהה כדי להבטיח כי כל הילדים יודעים את המשמעויות של כל גירויים (ראה סעיף הבא). שינויים אחרים יכול להיעשות גם על הדוגמא בדיקה כדי להבטיח איכות הנתונים נאותה של ילד או מתבגר משתתפים, כגון כולל הפסקות, מציע תמריצים או מציג סרטונים קצרים עם סיומו של בלוק של גירויים.

מספר גורמים לגבי השיטה המתוארת כאן את העבודה הקודמת חשובים שימו לב. ראשית, עבודה מוקדמת6 בוצעה בתוך קבוצה של מבוגרים שהיה ממוצע מעל הממוצע בשפה, פונקציות רוחני. מגבלה אחת של הפרדיגמה הזאת היא כי זה יכול לשמש רק עם אנשים המכירים המילים או תמונות שהוצגו. בעבר הראו כי תופעות N400 אינן מתרחשות אם הפריט לקסיקלית נמצאת מחוץ של הפרט באוצר מילים מגוון32,35. לכן חשוב כי המשתתפים יש גם מילוליות ויכולות קריאה הממוצע מעל הממוצעת, או טיפול נלקח על מנת להבטיח כי כל הגירויים המשמשים את הניסוי נמצאת בטווח אוצר מילים של הפרט. במקרה האחרון, זה עשוי להיות כרוך ניהול מבחן אוצר מילים בעקבות המפגש EEG בדיקות של הפרט הידע של כל המילים המשמשים את הניסוי. במקרה של מילים הפרט שלא יודע, ניסויים אלה היתה אפשרות להסיר מניתוח נוסף. למרבה הצער, בגלל נכות אינטלקטואלית ומיומנויות השפה לקוי שיתוף תופעה שכיחה אצל אנשים עם ASD1,36, דרישות אלה עבור שפה וקריאה יכולות אומר כי אנשים שיש להם גם מוגבלות או יכולות שפה מתחת לממוצע לא יוכלו להשתתף. יש לקחת בחשבון שינויים ותיקונים נוספים על הדוגמא שיאפשר בדיקה של אנשים אלה קשות-משפיע יותר בעתיד.

חשוב לציין כי השיטה המתוארת כאן אינו לוקח בחשבון סוגים שונים של מערכות יחסים סמנטיים בין ראש הממשלה לבין היעד. מספר מחקרים מצאו כי היקף ההשפעה לקרקע הסמנטי הוא מווסת על ידי סוג הקשר (למשל, אסוציאטיבית לעומת "טהור", קדימה לעומת לאחור, מתווכת נ' ישיר)8. בהמתודולוגיה הנוכחי, אלה סוגים שונים של מערכות יחסים ראשוניים-יעד לא נחשבים. עם זאת, עבור חוקרים מעוניין לחקור את ההשפעות שלהם, זה עשוי להיות צעד נוסף בבריאה הגירוי.

זה גם ראוי לציון כי השיטה המתוארת כאן מורה למשתתפים לערוך ביקורת relatedness סמנטיים במהלך הפעילות. הטבע מפורשת של משימה זו עלול לגרום אסטרטגיות אשר יכול להשפיע על התוצאות. למשל, מבקש ממשתתפים להקדיש תשומת לב הגומלין סמנטי בין גירויים יכול לצמצם תופעות קבוצה6. המחקר העתידי באמצעות הפרדיגמה הזו יהיה לשנות את זה כדי לכלול עיצוב מרומזת עיבוד סמנטי, לדוגמה שבו המשתתפים להקיש על לחצן בכל פעם מילה בעלי חיים מוצגים או פשוט לראות את המילים ואת התמונות המופיעות על המסך. סמנטי לקרקע N400 אפקטים נצפו בהיעדרו של משימות מפורשת3, אז זה סוג של מניפולציה עדיין אמור להניב השפעות הנצפה ועשויה גם לחשוף קבוצה הבדלים מרומזת לקרקע סמנטי.

עשורים של מחקר הקימו את הפרדיגמה לקרקע סמנטי כדרך בעלי ערך של הלומדים עיבוד סמנטי. האמינות של משימה זו על פני שיטות שונות מקל יקר במיוחד ללמוד איך lexico-סמנטי, עיבוד סמנטי-visuo עשויים להיות שונים. השוואה בין-מודאליות כזו שימושית במיוחד באוכלוסיות מסוימות קליניים כגון ASD, שבו לקרקע סמנטי גירעונות עלולה להיות מוגבלת לתחומים שפה. על ידי השוואת מנוגדים לקרקע סמנטי אפקטים ואפקטים N400 בין קבוצות ואופני הפעולה, חוקרים יכולים לקבוע אם לגירעונות כביכול סמנטיות עיבוד ב- ASD מוגבלים לקבוצת המחשבים לשונית או מייצגים יותר גלובלית בתפקוד סמנטי.

ההרחבה של הפרדיגמה לקרקע סמנטית ל EEG גם מספק ערך תובנה לגבי המנגנונים העצביים עיבוד סמנטי, יכול לספק פרטים נוספים כי תגובות התנהגותיות לא יכול ללכוד. בשל כמות המידע יכולות המתקבל עם EEG, שיטה זו עלול לגלות יותר ההבדלים הדקים בעיבוד סמנטי מאשר תיענה עם תגובות התנהגותיות. לדוגמה, במחקר הקודם באמצעות הפרדיגמה הזאת, Coderre. et al. 6 מצאו כי N400 של אפקט התרחשה בקבוצה ASD בתגובה לגירויים מילה, בניגוד לספרות קודמת; עם זאת, ההבדלים הדקים תזמון, הטופוגרפיה של האפקט הציע כי שתי הקבוצות היו באמצעות מנגנונים קוגניטיביים שונים לעיבוד סמנטי. לסיכום, פעילות ERP לקרקע סמנטי עם מילים ותמונות יכול להיות שימושי עבור לימוד תחום-כללי עיבוד סמנטי, TD יחידים והן בקרב אוכלוסיות קליניות.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

המחבר אין לחשוף.

Acknowledgments

פיתוח של הפרדיגמה הזאת נתמכה על ידי קרן מדעי המוח הקוגניטיביים טיפולית ואת בנימין חייים הורוביץ מילר הקדש משפחתי על הזדקנות, אלצהיימר ומחקר באוטיזם.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
EEG system Electrical Geodesics, Inc. (EGI) Geodesic EEG system (GES) 400 system: Net Amps 400 amplifier, NetStation 5.3, 128-channel HydroCel Geodesic Sensor nets
Potassium chloride Electrical Geodesics, Inc. (EGI)
Plastic bucket Electrical Geodesics, Inc. (EGI) EGI provides a plastic bucket for mixing electrolyte but any clean container can be used
Baby shampoo Johnson's
GNU Image Manipulation Program (GIMP)

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Tager-Flusberg, H., Paul, R., Lord, C. Language and communication in autism. Handbook of Autism and Pervasive Developmental Disorders. , 335-364 (2005).
  2. Kamio, Y., Robins, D., Kelley, E., Swainson, B., Fein, D. Atypical Lexical/Semantic Processing in High-Functioning Autism Spectrum Disorders without Early Language Delay. Journal of Autism and Developmental Disorders. 37, 1116-1122 (2007).
  3. McCleery, J. P., Ceponiene, R., Burner, K. M., Townsend, J., Kinnear, M., Schreibman, L. Neural correlates of verbal and nonverbal semantic integration in children with autism spectrum disorders. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 51 (3), 277-286 (2010).
  4. Dunn, M. A., Gaughan, H. Jr, Kreuzer, J., Kurtzberg, D. Electrophysiologic correlates of semantic classification in autistic and normal children. Developmental Neuropsychology. 16 (1), 79-99 (1999).
  5. Kamio, Y., Toichi, M. Dual access to semantics in autism: is pictorial access superior to verbal access? Journal of Child Psychology and Psychiatry. 41 (7), 859-867 (2000).
  6. Coderre, E. L., Chernenok, M., Gordon, B., Ledoux, K. Linguistic and Non-Linguistic Semantic Processing in Individuals with Autism Spectrum Disorders: An ERP Study. Journal of Autism and Developmental Disorders. 47 (3), 795-812 (2017).
  7. Neely, J. H. Semantic priming effects in vidual word recognition: A selective review of current findings and theories. Basic processes in reading: Visual word recognition. 11, 264-336 (1991).
  8. McNamara, T. P. Semantic priming: Perspectives from memory and word recognition. , (2005).
  9. McPherson, W. B., Holcomb, P. J. An electrophysiological investigation of semantic priming with pictures of real objects. Psychophysiology. 36, 53-65 (1999).
  10. Kutas, M., Federmeier, K. D. Thirty years and counting: Finding meaning in the N400 component of the event-related brain potential (ERP). Annual Review of Psychology. 62, 621-647 (2011).
  11. Kutas, M., Hillyard, S. Reading Senseless Sentences: Brain Potentials Reflect Semantic Incongruity. Science. 207 (4427), 203-205 (1980).
  12. Lau, E. F., Phillips, C., Poeppel, D. A cortical network for semantics: (de)constructing the N400. Nature Reviews Neuroscience. 9 (12), 920-933 (2008).
  13. Brouwer, H., Fitz, H., Hoeks, J. Getting real about Semantic Illusions: Rethinking the functional role of the P600 in language comprehension. Brain Research. 1446, 127-143 (2012).
  14. Barrett, S. E., Rugg, M. D. Event-Related Potentials and the Semantic Matching of Pictures. Brain and Cognition. , 201-212 (1990).
  15. Hamm, J. P., Johnson, B. W., Kirk, I. J. Comparison of the N300 and N400 ERPs to picture stimuli in congruent and incongruent contexts. Clinical Neurophysiology. 212, 1339-1350 (2002).
  16. Ganis, G., Kutas, M., Sereno, M. I. The search for "common sense": an electrophysiological study of the comprehension of words and pictures in reading. Journal of Cognitive Neuroscience. 8 (2), 89-106 (1996).
  17. Nigam, A., Hoffman, J. E., Simons, R. F. N400 to Semantically Anomalous Pictures and Words. Journal of Cognitive Neuroscience. 4 (1), 15-22 (1992).
  18. Coltheart, M. The MRC psycholinguistic database. Quarterly Journal of Experimental Psychology. 33A, 497-505 (1981).
  19. Brysbaert, M., New, B. Moving beyond Kucera and Francis: A critical evaluation of current word frequency norms and the introduction of a new and improved word frequency measure for American English. Behavior Research Methods. 41 (4), 977-990 (2009).
  20. Davies, M. The Corpus of Contemporary American English: 450 million words, 1990-present. , (2009).
  21. Zuccolotto, A. P., Roush, R. E., Eschman, A., Schneider, W. E-Prime 2.0 Getting Started Guide. , (2012).
  22. Duncan, C. C., et al. Event-related potentials in clinical research: Guidelines for eliciting, recording, and quantifying mismatch negativity, P300, and N400. Clinical Neurophysiology. 120 (11), 1883-1908 (2009).
  23. Tools, P. S. E-Prime Extensions for Net Station 2.0 User Manual. , (2014).
  24. Electrical Geodesics Inc. Net Station 5 User Manual. , (2017).
  25. Tanner, D., Morgan-Short, K., Luck, S. J. How inappropriate high-pass filters can produce artifactual effects and incorrect conclusions in ERP studies of language and cognition. Psychophysiology. 52 (8), 997-1009 (2015).
  26. Dien, J. Issues in the application of the average reference: Review, critiques, and recommendation. Behavior Research Methods, Instruments, and Computers. 30 (1), 34-43 (1998).
  27. Dien, J., Franklin, M. S., May, C. J. Is "Blank" a suitable neutral prime for event-related potential experiments? Brain and Language. 97, 91-101 (2006).
  28. Franklin, M. S., Dien, J., Neely, J. H., Huber, E., Waterson, L. D. Semantic priming modulates the N400, N300, and N400RP. Clinical Neurophysiology. 118 (5), 1053-1068 (2007).
  29. Luck, S. J. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , The MIT Press. Cambridge, Massachusetts. (2005).
  30. Groppe, D. M., Urbach, T. P., Kutas, M. Mass univariate analysis of event-related brain potentials/fields I: A critical tutorial review. Psychophysiology. 48, 1711-1725 (2011).
  31. Tanner, D., Van Hell, J. G. ERPs reveal individual differences in morphosyntactic processing. Neuropsychologia. 56, 289-301 (2014).
  32. D'Arcy, R. C. N., et al. Electrophysiological assessment of language function following stroke. Clinical Neurophysiology. 114 (4), 662-672 (2003).
  33. Pérez Velázquez, J. L., Galán, R. F. Information gain in the brain's resting state: A new perspective on autism. Frontiers in Neuroinformatics. 7 (37), 1-10 (2013).
  34. Davis, G., Plaisted-Grant, K. Low endogenous neural noise in autism. Autism. 19 (3), 351-362 (2015).
  35. Ledoux, K., Coderre, E. L., Bosley, L., Buz, E., Gangopadhyay, I., Gordon, B. The concurrent use of three implicit measures (eye movements, pupillometry, and event-related potentials) to assess receptive vocabulary knowledge in normal adults. Behavior Research Methods. 48 (1), 285-305 (2016).
  36. Matson, J. L., Shoemaker, M. Intellectual disability and its relationship to autism spectrum disorders. Research in Developmental Disabilities. 30 (6), 1107-1114 (2009).

Tags

התנהגות בעיה 134 Semantic הטרמה EEG הפרעת ספקטרום האוטיזם lexico-סמנטי visuo-סמנטי מילה תמונה
לקרקע סמנטי הקשור לאירוע פוטנציאליים (ERP) פעילות ללמוד עיבוד סמנטי-Lexico Visuo-סמנטי הפרעת ספקטרום האוטיזם
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Coderre, E. L. A Semantic Priming… More

Coderre, E. L. A Semantic Priming Event-related Potential (ERP) Task to Study Lexico-semantic and Visuo-semantic Processing in Autism Spectrum Disorder. J. Vis. Exp. (134), e57217, doi:10.3791/57217 (2018).

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