Summary
이 프로토콜은 보상 기대와 어린 아이 함께 자폐증 없이 처리를 측정 하도록 설계 되었습니다. 특히, 프로토콜은 조건 사이 보상에 대 한 제어 하는 동안 사회와 nonsocial 조건 보상의 신경 상호를 공부 하도록 설계 되었습니다.
Abstract
선물이 아이 들에 있는 보상의 신경 상관 관계를 측정 하기 위해 설계 된 프로토콜. 프로토콜 보상 기대 및 처리를 모두 측정 하는 연구를 수 있습니다. 그것의 목적은 두 가지 조건 사이 보상 속성을 제어 하는 동안 어린 아이 함께 자폐증 없이 적합을 보상 작업을 만드는 것입니다: 사회 및 nonsocial. 현재 프로토콜 자체 보상을 동일 조건 유지 하면서 사회와 nonsocial 보상 조건 사이 뇌 활동의 비교에 대 한 수 있습니다. 이 프로토콜을 사용 하 여, 우리는 neurotypical 아이 들 사회적 조건 향상 된 예상 두뇌 활동을 입증 하는 증거를 발견. 또한, 우리는 neurotypical 아이 예상 자폐증 진단 가진 아이 들 보다 더 엄격 하 게 사회적 보상을 발견. 작업 한 보상으로 스낵을 사용, 그것은 어린 아이 들에 대 한 가장 적합 한입니다. 그러나, 프로토콜 스낵 금전적 인센티브로 대체 하는 경우 사춘기 또는 성인 인구 사용 하기 위해 적응 수 있습니다. 프로토콜은 electrophysiological 이벤트 (이벤트 관련 전위) 측정 하도록 하지만 그것은 눈-추적 또는 fMRI 사용 하기 위해 사용자 지정할 수 있습니다.
Introduction
자폐증 스펙트럼 장애 (ASD) 사회 커뮤니케이션 (구두 및 비 언어적)에 장애가, 제한 된 관심과 반복적인 동작1의 존재에 의해 특징 발달 장애 이다. ASD는 신경학 기반2,3를 가정 했다, 그는 ASD 가진 어린이 포함 하는 신경 과학 연구 매우 유행 되고있다 지난 10 년간 놀라운 일이 아니다. ASD의 두뇌 기초에 대 한 많은 이론이 제안 되어, 비록 상당한 연구 관심을 얻고 있다 특히 하나는 사회적 동기 부여 가설4. 간단히, 사회적 동기 가설 상태 ASD 가진 아 이들은 그들의 일반적으로 개발 (TD) 동료 때문에 사회적 상호 작용 보다는 덜 사회적 상호 작용에 참여로 그들을 위해 보람. Chevallier 외. 사회적 동기 가설5의 리뷰를 제공 합니다. 이 가설에 직접 보상 시스템에 관한, 때문에 ASD에 시스템은 사회 정보에 반응 여부에 특히 여러 연구 조사 ASD6,7, 의 사회적 보상 시스템 8 , 9 , 10 , 11 , 12. ASD에 보상 시스템 hypoactive 사회 및 nonsocial 정보, 그리고 제안 하는 다른 사람 보상 시스템 기능 일반적으로 nonsocial에 대 한 일부 제공 증거와 함께 이러한 연구 결과 달랐다 정보는 그러나 hypoactive 사회적 자극에 있다. 이러한 일관성 없는 결과 대 한 하나의 잠재적인 이유 자극 및 프로토콜에 사용 되는 방법론에 관한. 그것은 일치 하는 실험에서; 사회 및 nonsocial 보상 어렵다 예를 들어 여러 연구, 사회적 보상으로 웃는 얼굴의 사진을 사용 하 고 nonsocial 보상은 통화 (예를 들어, 실험은 완전 한7,,811후 돈을 받고). 이러한 연구 미래 연구를 위한 중요 한 기초를 제공, 비록 그것은 nonsocial 보상 응답 ASD 또는 그들은 보상의 차이 때문 인지 대는 사회에 차이를 발견 관련 여부 확인 어렵다 조건입니다.
현재 프로토콜은 전기 생리학을 사용 하 여 ASD를 가진 어린이 높은 작동 보상 시스템을 조사 하도록 설계 되었습니다. ASD 보상 기대에 따라 하지 않고 아이 들 사이의 차이 탐험, 선행 하는 자극 부정적 (SPN) 측정 했다. SPN은 보상 자극13의 기대를 반영 하는 느린 파 구성 요소. SPN의 의미 일반적으로 감정적인 기대14,,1516 개념 그리고 활동 insula17,18에서 반영 될 것으로 생각 됩니다. SPN은 종종 의사 결정 작업19,20동안 참가자 모터 응답을 수행 하 고 피드백 발병 하기 전에 측정 됩니다. SPN 보상 규모에 민감한 이며 노 보상 조건15,,1621대 보상에 지속적으로 큰. SPN은 일반적으로 의사 결정 작업 동안 측정 하 고, 비록 연구원 보고 어떤 작업22,,2324없이 감정 곧 자극을 기대 하는 경우 SPN 관찰 될 수 있다. 현재 프로토콜의 한 중요 한 목표 혼동 한다 사회 및 nonsocial 조건 사이 보상 가능성을 제거 하기 위해 일치 하는 실험적인 작업을 수행 하는 이다. 또 다른 목표는 6 ~ 11 세 어린이 테스트 하는. 따라서, 프로토콜 어린이 좌절 되 고 없이 매력 찾을 수 있습니다 나이 적절 한 보상 작업이 될 수 있습니다.
Protocol
인간 참가자를 포함 하는 절차는 인간 대상 연구 윤리 위원회/기관 검토 위원회 캘리포니아 대학, 리버 사이드, 캘리포니아 대학, 샌디에고에서에 의해 승인 되었다.
1. 자극 준비
참고: 아래 설명 하는 절차는 특정 상용 편집 스위트 ( 재료의 표참조). 그러나, 다른 사진 편집 소프트웨어 확실히 사용할 수 있습니다.
- 감정적인 얼굴 사진25 두 얼굴 표정 (행복 하 고 슬픈)으로 분류의 세트를 준비 합니다. 행동 평가 수집 이전 사용 하 여, 매우 정확한 감정 평가 (어떤 이상에 참가자의 80%는 감정을 제대로 식별) 사진 선택25.
참고: 우리의 프로토콜에 있었다 33 선택한 성인 얼굴 (15 남자, 18 여성). 18 여성의 9 백인, 4는 아프리카계 미국인, 있으며 5는 아시아계 미국인. 15 남성의 9는 백인, 6는 아프리카계 미국인, 되며 아무도 아시아계 미국인. 이 경우에 이미 되어 자른 사진과 흰색 배경에 배치. 그것은 얼굴 표정 NimStim 집합 평가 했다 주의 하는 것이 중요 하 고 성인25normed입니다. 따라서, 그것을 어린이 또는 청소년 수 있습니다 인식 얼굴 표정은 어른 보다 다르게 가능 하다 누가 normed 이미지. -
감정적인 식 자극을 표준화
- 회색 음영에 사진 편집 사진 편집 스위트를 사용 하 여 다음 저장 ( 이미지를 선택 하 여 이렇게 여기 사용 하는 소프트웨어에서 | 모드 | 그레이 스케일).
- 해상도 72 픽셀/인치 및 파일 폭 8.5 인치 이며 높이 11 인치 다는 것을 확인 하십시오.
- 눈금자를 사용 하 여 너비를 변경할 픽셀 단위로 사진 한쪽에 머리의 얼굴 측정 외부에서 11 cm까지 다른 측면, 그리고 14 cm에 머리의 외부에 턱의 아래 헤어 라인의 시작에서.
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화살표 자극 스크램블된 얼굴 만들기
- "출 격" 플러그인 (http://telegraphics.com.au/sw/product/Scramble)를 다운로드 합니다.
- 우편 번호를 추출 하 고 "플러그" 편집 제품군의 응용 프로그램 폴더 안에 이동.
- 사진 편집 프로그램에서에서 모양 옵션에서 "사용자 정의 모양"을 만듭니다. 모양 화살표는 다는 것을 확인 하십시오.
- 한 번에 한 감정적인 얼굴 이미지를 엽니다. 선택 도구를 사용 하 여 면만 아니라 배경 선택.
- 필터 선택 | Telegraphics | 출 격 | 확인.
- 창 선택 | 레이어 (이 측에 "레이어" 창을 생성 한다).
- 더블 클릭 배경, 다음 확인 을 클릭 하 고 레이어 0 (어떤 이름은 잘) 이름을 바꿉니다.
- 왼쪽 메뉴 막대에서 모양 도구를 마우스 오른쪽 단추로 클릭 하 고 사용자 정의 화살표 셰이프를 선택 합니다.
- 스크램블 된 이미지의 중간에 화살표 셰이프를 끕니다.
- Ctrl + T를 사용 하 여 이미지의 중간에 화살표를 끌어서 그것은 같은 얼굴 이미지 크기 조정 (예를 들어, 11 x 14 cm).
- 각 도구를 사용 하 여 행복 한 얼굴에 대 한 화살표 위쪽으로 직면 하 고 화살표 아래쪽 얼굴 슬픈 얼굴.
- 레이어 0 또는 단계 1.3.7에서에서 주어진 이름을 클릭 합니다.
- 레이어 선택 | 그룹 이전 함께.
- 선택-모든 클릭 | 편집 | 복사본 병합.
- 흰색 바탕에 화살표와 함께 파일을 선택 하 여 새 파일을 만듭니다 | 새로운. 새 파일 해상도 72 픽셀/인치에 8.5 x 11 인치 이어야 한다.
- 파일을 저장 합니다.
참고:이 저장 된 후 이어야 한다 개인 슬픈 식, 행복 한 표정, 그리고 스크램블된 버전의 사진. 위쪽으로 가리키는 화살표와 함께 뒤섞여 사진입니다 nonsocial 이미지를, 그리고 아래쪽으로 가리키는 화살표와 함께 뒤섞여 사진 nonsocial 이미지를 슬픈.
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보상 이미지 만들기
- (아무것도 없이 프레임에) 금붕어 크래커의 이미지를 찾아서 컴퓨터에 그것을 다운로드.
- 스위트를 편집 하는 사진에 금붕어 크래커 이미지를 열고 회색 음영에 그것을 편집 합니다.
- 두 금붕어 크래커 이미지 만들기: 1) 회색조와 2) 밖으로 교차 한 것 (예를 들어, 중간을 통해 주변 원형/타원형에 있다).
- 복사를 사용 하 여 | 붙여넣기, 행복 한 이미지 주위 그대로 금붕어 크래커의 이미지를 삽입 (예: 위쪽 화살표를 가리키는 사람들을 웃 고).
- 복사를 사용 하 여 | 붙여넣기, 슬픈 이미지 주위 사선이 금붕어 크래커의 이미지를 삽입 (예: 아래쪽 화살표를 가리키는 사람들이 인상을 찌 푸 리고).
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생리학 (뇌 파) 프레 젠 테이 션 소프트웨어에 자극을 준비
- 뇌 파 프레 젠 테이 션 소프트웨어 패키지에 자극의 두 블록을 만듭니다. 한 블록 될 것입니다 사회 (예를 들어, 사진의 웃 고 인상을 찌 푸 리고 얼굴)와 다른 nonsocial 될 것입니다 (예를 들어, 위쪽 및 아래쪽 화살표를 직면의 그림).
- 의사-무작위 각 블록에 자극의 순서 이미지가 발생 한 행에 한 번 이상와 같은 참가자는 표시 되지 않습니다 더 3 보다 슬픈/아래쪽 화살표를 직면 하거나 행복/위쪽 화살표 한 행에 직면.
- 다음을 포함 하도록 각 재판 설정: 크로스; 고정 한 물음표 2 상자 (참가자는를 사용 하 여 버튼을 누르면 왼쪽 및 오른쪽 상자 사이 선택 해야 함을 나타냅니다); 단추 압박; 통해 참가자 choses 상자를 가리키는 화살표 그리고 피드백 (위에서 만든 자극)입니다.
참고: 참가자는 왼쪽 또는 오른쪽 상자를 선택 하 고, 비록 여부 수정 (예: 행복 한 얼굴 또는 그대로 금붕어로 둘러싸인 위쪽 방향 화살표) 또는 잘못 된 (예를 들어, 슬픈 얼굴 또는 아래쪽 화살표로 둘러싸인에 직면 밖으로 교차 금붕어) 피드백 표시 단계 1.5.2에서에서 설명한 랜덤으로 사전 프로그래밍 되어 있습니다. 따라서, 참가자는 그들이 올바르게 추측은 잘못, 하지만 현실에서 선택의 여지가 영향을 주지 않습니다 피드백 이미지 표시 됩니다 느낄 수 있습니다. - 다음 기간에 따라 각 재판 표시: 1) 고정 500 ms, 3000 ms 내부 물음표 2) 두 개의 상자, 2000 ms와 4) 피드백을 위한 참가자 선택 상자 쪽으로 향하고 있는 내부, 물음표 3) 2 박스 크로스 (< c34>e.g., 얼굴 또는 스크램블된 얼굴 이미지) 1000 양 그림 1을 참조.
참고: 참가자 3000 ms 이내 (단추 누름)를 통해 대응에 실패, 시험 종료와 다음 재판 시작 됩니다. 예상된 시각적인 각 14.5 °의 수평 시각 각도 이며 10.67 °의 수직 시각적인 각.
2. 행동 절차
- ASD 진단 기관 검토 위원회 지침에 따라 하지 않고 참가자를 모집 합니다.
- 어린이 평균 범위 (예를 들어, 본격적인 IQ 70 이상)에 낮은 평균 내 인지 점수를 확인 하는 모든 참가자 들에 게 인지 테스트 (예를 들어, 웨슬러 약식 규모의 지능, WASI26) 관리 .
참고: 그것은 70 아래 본격적인 IQs 가진 아이 들 아마 했을 어려움을 이해 하 고 기억 작업 방향 결정. 따라서, 70의 IQ 컷오프 참여에 대 한 배타적 기준으로 선정 되었다. - ASD의 이전 진단 참가자, 자폐증 진단 관찰 일정 관리 (제 2 판, ADOS-2)27 그들의 자격을 확인 하.
3. 뇌 파 기록
- 참가자를 설정 합니다.
- 각 참가자는 어렴풋이 점등 방에 편안한의 자에 앉아 확인 하 고 개인은 컴퓨터 화면에서 72 cm의 자 조정. 절차에 대 한 간략 한 자습서를 제공 합니다.
참고:이 연구에서 참가자 했다는 다음과 같은 말했다: "당신이 재생 됩니다 히기-손으로 선택 처럼 제외 하 고 컴퓨터에. 2 상자, 물음표와 함께 표시 됩니다 하 고 여부를 당신이 생각 하는 오른쪽 또는 왼쪽된 상자는 오른쪽에 하나를 선택할 수이 상자를 사용 합니다. 만약 당신이 왼쪽된 상자는 오른쪽에 하나, 왼쪽된 단추를 누릅니다. 만약 당신이 오른쪽 상자는 오른쪽에 하나, 오른쪽 버튼을 누릅니다. 선택 하면, 일단 하나를 고른 보여주는 중간에 화살표와 물음표 상자를 볼 수 있습니다. 다음 당신은 만약 당신이 바로 그것을 나타납니다. 한 각 바로 얻을 거 야 1 금붕어 크래커. 만약 당신이 금붕어를 좋아하지 않아, 당신은 과일 스낵에 대 한 무역 수 있습니다. 당신이 바로 그것을 얻을, 당신은 금붕어 크래커의 반지를 표시 됩니다. 즉 당신은 금붕어 크래커! 당신이 얻을 때 그것은 잘못 된, 금붕어 크래커 밖으로 교차의 반지를 표시 됩니다. 당신이 얻을 때 그것은 잘못 된, 어떤 금붕어를 잃지 않을 것 이다, 당신은 그냥 모든 시간을 얻을 하지 않습니다. 컴퓨터 것 이다, 얼마나 많은 금붕어를 추적 다음 내가 당신에 게 그 후 우리는 모두 많은. " 자습서, 후 참가자 들에 게, "좋아, 그래서 무엇는 당신이 할 건 데?", "무슨 볼 것 이다 당신이 당신이 바로 그것을 얻을 때?" 하 고 "무슨 볼 것 이다 당신이 때 당신이 그것을 오해?" 그들은 작업을 이해. 만약 그들이 이해 하 고, 그들은 그 질문에 올바르게 대답 수 있을 때까지 그것을 다시 설명 같지 않습니다.
- 각 참가자는 어렴풋이 점등 방에 편안한의 자에 앉아 확인 하 고 개인은 컴퓨터 화면에서 72 cm의 자 조정. 절차에 대 한 간략 한 자습서를 제공 합니다.
- 32 Ag/AgCl 전극과 뇌 파 모자를 사용 하 여 국제 10-20 시스템 추가 세로 (VEOG)와 눈 움직임을 잡으려고 가로 (HEOG) 전극에.
- 어떤 크기 모자는 머리 크기에 대 한 적절 한 결정 하는 참가자의 머리를 측정 합니다.
- 전극에 전도성 젤을 주입 하 여 모자를 젤 미리 무딘 바늘을 사용 하 여.
- 70 Hz에서 저역 통과 필터, 필터 직접 결합 된 높은 통과 (DC), 60hz 노치 필터, 그리고 500 Hz 샘플링 속도 증폭기에 EEG 모자를 연결 합니다.
- "Cz" 전극의 10-20 체계에 의하여 (예를 들어, inion에 교정의 중간) 두 피 중앙에 배치 되는 참가자의 머리에 EEG 모자에 맞게.
- Using 무딘된 바늘 또는 마른 나무로 되는 지팡이, 머리를 이동 하 고 젤을 두 피에 연결할 수 있도록 전극 내부 소용돌이 친다.
- 사용 하 여 임피던스 10 k ω 임피던스가 낮은 시스템에 대 한 아래 및 50 k ω 임피던스 시스템에 대 한 아래 되도록 임피던스 미터 (또는 뇌 파 컴퓨터).
- 일단 뚜껑에 모든 전극 허용 임피던스 레벨 표시, HEOG 및 VEOG 전극 배치 합니다. 각 눈 위와 눈 아래 VEOG 전극의 법에 HEOG 전극 배치 합니다.
- 어떤 전극 임피던스 레벨 위에서 언급 허용 임계값 위에 있다면, 컴퓨터 또는 노트북에서 그들을 기록 합니다.
- (예를 들어, 사회 및 nonsocial) 참가자 사이 블록의 순서를 상계 실험 블록을 시작 합니다. 뇌 파 컴퓨터 녹음, 녹음 컴퓨터 및 뇌 파 컴퓨터 동기화 및 이벤트 올바르게 전송 되는 확인 하십시오.
- 모든 15 재판 (약 2-3 분 마다) 주위 이동 하도록 허용 하는 데 필요한 후 30 초 휴식 참가자를 줄.
참고: 없음 명시적 방향 운동에 대 한 아이 들에 게 주어졌다, 비록 참가자 하 라고 했다 "는 몸부림 밖으로", "밖으로 일부 에너지를 얻을"를 나누기를 사용 하 여, 또는 그들이 다른 움직임을 수행 하. - 블록, 사이 참가자를 더 이상 휴식 (약 5 분) 제공 합니다. 각 블록 후 참가자 4 질문 리커트 스케일 얼마나 그들이 추측 게임을 즐길 하 고 얼마나 자주 그들은 느꼈다 그들은 정확한 답변을 얻을 수에 대 한 작성 했습니다.
- 두 블록 완료 되 고 참가자는 모두 리커트 설문 작성, EEG 모자를 벗고 고 그들의 머리를 씻고 하도록 허용.
- 참가자와 그들의 가족에 지불 (또는 동등한 "작품")를 제공 합니다.
- 청소 하 고 소독 EEG 모자.
4. 처리 뇌 파 데이터
참고:이 섹션에 설명 된 명령과 절차 EEGLAB 및 ERPlab 도구28관련 됩니다.
- ERPlab, 30 Hz의.01 Hz 및 로우 패스 필터의 하이-패스 필터를 사용 하 여 뇌 파 데이터 필터링.
- (ERPlab)에서 삭제 또는 보간 (EEGLAB)에 있는 높은 임피던스를가지고 있는 것 같습니다 (예를 들어, 손실 기록 하는 동안 피부와 접촉)를 기록 하는 동안 문제가 있었다 나쁜 채널.
- 다시 (유 전극 밀도 전극 배열을 있지 때문;이 경우, 전문가 참조로 선택 되었다 왼쪽과 오른쪽 유 전극의 평균을 사용 하 여 뇌 파 데이터를 참조 하는 using 뇌 파 채널 운영 GUI (ERPlab), 때때로 평균 기준29를 사용 하 여 것이 좋습니다 그리고 때문에의 평균을 사용 하 여 두 유 전극 덜 문제가 단일 유30대 치러야 효과).
- 다시 참조 유 전극의 평균을 사용 하 여, 그 2 개의 전극 명확한 신호를 제공 해야 합니다. 어느 유 전극 기록 하는 동안 가난한 품질 신호 (예를 들어, 높은 임피던스로) 또는 피부와 분실 된 접촉은, 참가자의 데이터 분석을 위해 사용 하지 마십시오.
- ERPlab에서 EVENTLIST 드롭다운 메뉴를 사용 하 여 한 EEG Eventlist를 만들려고 하 고 BINLISTER를 사용 하 여 쓰레기통을 자극 컴퓨터에서 코드를 할당 합니다.
- ERPlab에서 빈 기반 epochs 추출 드롭다운 메뉴를 사용 하 여, 자극 잠겨 epochs 및 올바른 기준으로 지속적인 뇌 파 데이터 세그먼트. 선행 하는 자극 부정적 (SPN)을 측정, 100 ms (-2200-2000 ms의 기준)에-2200에서 epoch를 사용 합니다. 보상 처리 또는 후 자극 두뇌 활동을 측정, 800 ms (0 석사-200의 기준선)-200에서 epoch를 사용 합니다.
- EEGlab, 데이터 플롯 및 표시 하 고 폐기 비 눈 깜박임 아티팩트 (예: 과도 한 소음 또는 모터 운동)을 포함 하도록 나타나는 신 기원.
- Epoched 데이터에 실행 ICA 를 선택 합니다.
- 독립적인 구성 요소 플롯 ( 플롯을 선택 | 구성 요소 활성화) 안구 운동 및 점멸에서 모든 아티팩트를 식별.
- 눈 운동이 나 눈 깜박임 유물으로 확인 하는 구성 요소를 제거 합니다. 제거에 대 한 표시 구성 요소는 안구 운동에 대 한 책임 여부를 확인 하려면 제거 확인 된 구성 요소와 데이터를 시각화 하기 위해 플롯 단일 시험 데이터 를 선택 합니다. 깜박이고 눈 움직임 제거 되 면 동의 식별 된 구성 요소를 제거 합니다.
- ERPlab 도구에서 epoched 데이터에 유물 거절 선택 | 이동 창 피크 대 피크 프로시저. 현재 연구에서 이동 창, 100 ms 창 단계, 및 150 mV 전압 임계값 200 ms 활용 했다.
- 평균 르 프 스크 웨를 계산 합니다. 제거 하도록 표시 된 모든 신기 하는 상태에서 평균된 ERP 삭제 됩니다 기본 설정을 사용할 수 있는지 확인 합니다.
- 자극의 개시 전에 발생 하는 평균 뇌 활동을 분석, 추출 (4.11 단계)에서 전극에서 자극 증상 (예를 들어, -210-10 ms) 전에 마지막 200 ms 동안 수행 되어야 합니다.
- 선행 하는 자극 부정적 (SPN)의 경우 관심의 전극 포함: F3/F4, C3/C4, P3/P4, 그리고 T5/T6 (참고는 일부 시스템에서이 지역에 임시 전극 개는 T6/T7 또는 T3/T4).
참고:-10 ms-210 선정 되었다 0 ms-200 보다는이 프로토콜에 오염을 피하기 위하여 두뇌 활동 (예를 들어, 0 ms에 표시 되는 피드백 자극 신경 활동의 시작) SPN와 관련이 없는.
- 선행 하는 자극 부정적 (SPN)의 경우 관심의 전극 포함: F3/F4, C3/C4, P3/P4, 그리고 T5/T6 (참고는 일부 시스템에서이 지역에 임시 전극 개는 T6/T7 또는 T3/T4).
- ERP 측정 도구를 사용 하 여 분석에 대 한 숫자 데이터를 내보낼.
참고:이 도구는 연구원을 대기 시간 또는 진폭 정보, 관심, 시간 창 및 관심의 전극 지정할 수 있습니다. 지정 된 시간 창에서 로컬 피크 또는 특정된 시간대의 평균 진폭으로 진폭을 계산할 수 있습니다. - .Txt 파일으로 숫자 데이터를 다운로드. 필요에 따라 excel 또는 복사 데이터를 수출 하 고 (예를 들어, JMP 또는 SPSS) 통계 분석 프로그램에 붙여 넣습니다.
5. ERSP 분석에 대 한 차이 처리
- 4.11 (예를 들어, 모든 아티팩트 제거 절차 epoched 파일 완료) 단계에서 만든 파일을 시작 합니다.
- 각 시간, 주파수, 및 재판에 대 한 x 값 가진 주파수 변환 시간을 얻기 위해 EEGlab "newtimef" 플러그인을 사용 합니다.
- 예상 알파 밴드 활동을 측정, 12 hz 8에서 평균 값을 계산 합니다.
- SPN에 대 한 사용 하는 동일한 전극에 피드백 (예: -2200-2200-2000 ms의 기준선으로-100 ms) 발병 이전 평균 활성화를 계산 합니다.
- 피드백 이전 알파 비대칭을 계산 하려면 오른쪽 뇌에서 좌 반구에 로그 힘을 뺍니다.
참고: 계산 하려면 피드백 발병 후 ERSP 활성화, 데이터 야 다시 분석 하 여 다시 신 기원 된 다른 시간대 (예를 들어, -200-200의 기준선으로 800 ms 0 석사)를 사용 하 여 그룹화 합니다.
6. 통계 분석
- 섹션 4 (4.11과 4.12 단계) (예를 들어, JMP 또는 SPSS) 통계 프로그램으로 추출 된 숫자 데이터를 붙여 넣습니다.
- 반구 (왼쪽, 오른쪽), 전극 위치 (정면, 중앙, 측 두 엽, 두 정), 조건 (얼굴, 화살표) 및 그룹 (자폐증 사이 두뇌 활동 비교에 르 프 스크 웨의 평균 값을 통계 소프트웨어에서 반복된 측정 ANOVA를 실시 스펙트럼 장애, 일반적으로 개발)입니다.
참고: 반구, 전극 위치 및 조건 주제 내에서 요소 이며 그룹 사이 주제 요소 이다.- 반구 또는 전극 위치 통계적 인 경우 향후 분석을 위해 전체 붕괴.
- 만약 행동 조치 사이의 관계 (예: ADOS 심각도 점수)와 르 프 스크 웨 관심, 상관 관계 분석을 실행할 수 있습니다.
Representative Results
사회 대 비 사회 보상 자극으로 두뇌 활동을 체계적으로 비교 하는 실험을 디자인 하는 것은 복잡 하 고, 사회적이 고 비 사회적 보상을 동일시에서 고유한 어려움 때문 이다. 그림 1 보상 속성에 대 한 제어 하는 동안 보상 신경 응답 조사를 위한 실험 프로토콜에서 자극을 나타냅니다. 특히,이 패러다임은 유지 하도록 설계 (i) 보상 사회적, nonsocial 시험, (ii) 제어 사이 일관 된 사회적, nonsocial 시험, 및 (iii) 사이의 물리적 자극 속성 될 나이-6 11 세 아이 들에 게 적합 하 고 없이 자폐증.
그림 2 참가자 예측 사회적이 고 비 사회적인 자극 ERP 응답을 보여 줍니다. 현재 프로토콜은 보상 기대 (SPN)을 측정 하도록 설계 되었습니다, 때문에 표시 된 신기는 피드백 발병 전에 크게 (이 그림에 0 ms에서 발생) 주목 한다. 이러한 결과 일반적으로 개발 (TD) 어린이 예상 보상 자극 ASD 가진 아이 들 보다는 더 견고 하 게 얼굴을 동반 것이 좋습니다. 또한, TD 어린이 얼굴 자극 보다 훨씬 더 비 얼굴 예상 하지만 자극, ASD 가진 어린이 표시 되지 않습니다 분명히 큰 차이가 두뇌 활동에 조건.
그림 1 : 자극 프레 젠 테이 션 및 타이밍의 도식. 사회 (얼굴) 조건에 대 한 의견은 왼쪽된 열에 표시 됩니다. Nonsocial (비 얼굴) 조건에 대 한 의견은 오른쪽 열에 표시 됩니다. "정답"에 대 한 의견, 위에 표시 되 고 "잘못 된" 답변에 대 한 의견은 다음과 같습니다. 이 그림은 다시 인쇄 허가12. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 2 : 그랜드 TD 어린이 사회/면 (왼쪽)과 nonsocial/화살표 (오른쪽)에 대 한 응답에 SPN에서 ASD를 가진 사람들에 대 한 파형을 평균. TD 어린이 실선와 아이 ASD를 가진 파선으로 표시 됩니다. -210 사이의 영역-10 ms, 통계 분석에 사용 되는 회색 상자로 강조 표시 됩니다. 이 그림은 이전 간행물6에서 수정 됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
Discussion
현재 문서는 아이 들에 대 한 자극, 데이터 수집 프로세스 및 보상 패러다임에 ERP 데이터의 분석을 설명합니다. 이 패러다임에서 어린이 게임을 추측 선택--손을 유사한 그들의 추측 올바른 또는 잘못 된 여부에 대 한 컴퓨터 및 의견에. 보상 기대 (피드백의 발병 전에 뇌 활동)에 대 한 결과 ERP (SPN) 선행 하는 자극 부정적으로 일관 했다. 조건, 사이 결과 TD 어린이 얼굴 아닌 얼굴 이미지6함께 보상 자극 보다는 더 강력 하 게 함께 보상 자극을 기대 것이 좋습니다. 어린이의 그룹 사이 결과 TD 어린이 자폐증을 가진 아이 들 보다 더 크게 할 얼굴 자극을 기대 것이 좋습니다. 이러한 결과 흥미 진 진한, 자폐증을 가진 아이 들에서 어떻게 사회적, nonsocial 정보에 대 한 정보는 기대 그들은 중요 한 제공. 이것은 특히 중요 자폐증의 신경 메커니즘의 이해를 발전 하 고 사회적 동기 가설에 대 한 지원을 제공 합니다. ASD; 어린이 대 한 사회적 동기 부여의 중요성을 강조로 생성 및 개입, 조정에 대 한 유용한 정보를 제공 하는이 발견 예를 들어 명시적으로 직접이 인구 사회적 동기 부여에 영향을 미칠 사회적 파트너의 보상 값을 증가 하려고 하는 개입에 대 한 중요 한 수 있습니다.
이 프로토콜은 어린이 ASD, 없이 예상 두뇌 활동을 측정 하는 데 유용 하며 데이터 제공 증거는 뇌 활동의이 유형에 수 수 안정적이 고 성공적으로 elicited 어린이 6 세 이상 또한,이 방법을 사용 하면 사회와 nonsocial 조건의 존재 없이 직접 비교할 혼동 한다 (정확한 응답에 대 한 보상 이후 두 조건에서 금붕어) 보상 속성에 관련 된. 현재 프로토콜에서 얼굴 뒤섞여 있었다 고 화살표 모양을 만들었습니다. 이 절차는 nonsocial (비 얼굴) 상태에서 얼굴의 물리적 자극 속성을 유지합니다. 이 프로토콜은 ASD의 하위 그룹으로 미래의 수사를 위해 유용할 수 있습니다 (예를 들어, 어떤 ASD 가진 아 이들이 다른 사람 들 보다 더 사회적 동기), 그리고 몇몇 아 이들은 다른 사람 보다 더 효과적으로 대응 하는 왜 더 잘 알아야 활용 될 수 특정 개입입니다.
고려 되어야 하는 현재 접근에 한계가 있다. 첫째, 위에서 설명한 패러다임 6 ~ 11 세와 ASD 없이 평균 범위에서 인지 능력을가지고 아이 들을 위한 유용 합니다. 일반적으로 개발 하는 6 세 미만 어린이의 파일럿 데이터와 어린이 방향에 의해 혼동 되었다 게임의 지침을 이해 하지 않았다, 실패 했다. 현재 프로토콜을 제외한 기준 70 아래 본격적인 IQ 점수 포함. 따라서, 현재 패러다임 어린이 정신적 또는 연대기 나이 6의 밑에 적합 하지 않을 수 있습니다. 그러나, 그것은 그래서 그것은 더 낮은 IQs와 유아 개인에 대 한 적절 한 현재 프로토콜을 수정할 수 수 있습니다. 유아 등 어린이 더 적합 하도록 일부 수정 현재 조사 되 고 있다. 이러한 수정 (예를 들어, 어린이 시계 자극 블록 디자인에서 predicable으로 나타나는 데) 수동 및 사용 하 여 작업 변경 등 S1/S2 패러다임24. 같은 디자인에 s 1의 내용을 안정적으로 s 2의 내용에 대 한 정보를 제공 합니다 (예를 들어, s 1은 광장 경우, S2 얼굴을 될 것입니다 다음, S1 원 이면 S2 화살표 될 것 이다). 또는, 현재 패러다임의 타이밍 구조 예상 청각 프로토콜을 만드는 데 사용 될 수 있습니다.
ASD, 그것은 비 음성 그룹 대 음성 사용 및 비 언어적 어려움 지시에 응답 또는 시각적 자극31참석를 ASD 가진 아이 들에 있는 두뇌 활동을 측정 하는 관심의 있을 것 이다. 첫 번째 제한에 관련 된, 그것은 주목 해야한다 평균 범위에서 인지 능력을가지고 ASD 가진 아이 들에서 결과 아마 전체 자폐증 스펙트럼-정의 캡처 기능 레벨의 광범위 한 범위를의 대표. 따라서, 이러한 대표적인 결과 ASD 가진 어린이를 추정 될 수 없습니다. 마지막으로, 그것은 현재 프로토콜에서 사용 하는 자극 했다 어린이 보다는 성인 normed 중요입니다. 따라서, 미래 연구 표정 normed 아이 들에 의해 자극 된을 사용 하 여 고려해 야 합니다.
Disclosures
저자는 공개 없다.
Acknowledgments
우리는 모든 어린이 가족을 설명 하는 프로토콜에 참여 감사 합니다. 게시 수수료 두뇌 제품에 의해 지불 했다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| EEG cap | ElectroCap International | E1-SM/ E1-S/XSM | Electro-Cap - Small (50-54 cm)/Electro-Cap -Small/Extra Small |
| NeuroScan 4.5 | Neuro Scan | https://compumedicsneuroscan.com/tag/scan/ | EEG Recording Software |
| Stim2 | Neuro Scan | https://compumedicsneuroscan.com/product/stim2-precise-stimulus-presentation/ | Stimulus Presentation Software |
| JMP Pro 11 | SAS | https://www.jmp.com/en_us/software/buy-jmp.html | Statistical analysis software |
| NimStim Face Stimulus Set | N/A, open source images | Open source, Available at https://www.macbrain.org/resources.htm | Face Images |
| EEGlab | N/A, free software | N/A, free software | EEG analysis software (free download) |
| ERPlab | N/A, free software | N/A, free software | EEG analysis software (free download) |
| Photoshop | Photoshop | https://www.photoshop.com | Adobe Photoshop, image editing software |
| Photoshop 'scramble' plug-in | Telegraphics | http://telegraphics.com.au/sw/product/Scramble | photoshop plug-in to scramble images |
| NUAMPS EEG AMPLIFIERd | Neuro Scan | http://compumedicsneuroscan.com/wp-content/uploads/NuAmps-Brochure.pdf | EEG amplifier |
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