Summary
Psikofizik algı olayları duyusal bilgiler sayesinde eğitim için esastır. Burada nerede katılımcılar bakliyat aperiodic tren görsel, işitsel veya görsel-işitsel aralıklarla süre tahmin insan psikofizik önceki raporda uygulandığı gibi bir iki-Interval zorunlu seçmeli görevi gerçekleştirmek için bir iletişim kuralı mevcut.
Abstract
Biz insanlarda algısal süresi milisaniye olarak görsel, akustik ve görsel-işitsel aperiodic trenler 6 aralıkta aralıklarının karakterize etmek amaçlı yukarıda açıklanan bir paradigma dayalı bir psikofizik deneme için bir yordam sağlar Bakliyat. Bu görev, her biri denemeler nerede katılımcılar ikinci uyarıcı başvuru daha uzun süren rapor için yukarı ok tuşuna veya başka türlü göstermek için aşağı ok tuşuna basın iki ardışık intramodal aralıklarla oluşur. Davranış analiz psikometrik işlevleri karşılaştırma aralıkları bir fonksiyonu olarak başvuru uzun olmak karşılaştırma uyarıcı tahmin olasılık sonuçlanır. Sonuç olarak, biz standart programlama yazılımı uygulamanın yolu görsel, akustik ve görsel-işitsel uyaranlara oluşturmak ve uyaranlara gürültü engelleme kulaklık aracılığıyla sunarak bir iki-Interval zorla-seçim (2IFC) görev oluşturmak için önceden ve bir bilgisayarın monitör.
Introduction
Bu iletişim kuralının amacını psikofizik standart bir deney için bir yordam iletmek olduğunu. Psikofizik davranışsal yanıt-e doğru duyu girişleri1,2,3tarafından elde edildi, ölçüsü aracılığıyla algı olayların çalışmadır. Genellikle, insan psikofizik görüntüleme veya nörofizyolojik deneyler4' te uygulamak için bir ucuz ve temel bir araçtır. Ancak, hiçbir zaman en uygun psikofizik Yöntem dışında birçok varolan seçmek kolay ve seçimi biraz deneyim ve tercih bağlıdır. Yine de, seçim kriterleri5,6,7hakkında bilgi edinmek için kullanılabilir yöntemleri iyice gözden geçirmek için yeni başlayanlar öneririz. Burada, çalışan bellek8, karar verme9,10veya zaman algı11 algısal işlemler çalışmak için pek çok araştırmacı sık kullandığınız bir 2IFC görevi gerçekleştirmek için bir yordam sağlar , 12 , 13.
Okuyucular yöntemi boyunca rehberlik için biz bir rapor algısal süresi (A) görsel (V), işitsel ve görsel-işitsel (AV) aralıklarla bakliyat aperiodic dizisi üzerinde yeniden oluşturun. Bu görev için bir aperiodic aralığı ayrımcılık (yardım) görev13sevk edecektir. Bu paradigmada psikofizik jargon açıklamak çalışırken, sabitler ve hiperbolik tanjantı (tanh) manken bağdaşık olmayan bir yöntem kullanır bir A sınıfı, tip-1, performansa dayalı, ölçüt bağımlı ayrımcılık iş olur farklı bir eşik hesaplayın. Hatta böyle bir karakterizasyonu sesler biraz dolaşmış zaman biz okuyucu yeni deneyler için karar ölçütleri sağlamak ve hatta belki de geçerli protokol terzilik olasılığı umuduyla psikofizik, genel bazı yönleri tanıtmak için kullanır diğer ihtiyaçları.
2IFC görev gibi herhangi bir psikofizik deneme uyaranlara, bir görev, bir yöntemi, bir analiz ve ölçüm6uygulama gerektirir. Amaç psikometrik işlevi daha iyi bu hesapları ölçülen performans14için elde etmektir. 2IFC görev deneme amacı için saf olan katılımcılar için iki sıralı uyaranların denemeler sunan oluşur. Uyaranlara karşılaştırarak sonra sonucu bir ve yalnızca bir daha kendi algı uygun iki olası yanıtları dışarı seçerek rapor ettiler.
Çekim gücü ile biz duyusal modalite altında eğitim hakkında teknik konuları bakın. B sınıfı deneyler arası kalıcı karşılaştırmaları dahil ise bir deneme içinde aynı modalite uyaranlara karşılaştırılması, A sınıfı deney oluşur. Diğer önemli konuları uyaranlara hakkında gerekli bir Aralık içindeki modülasyonlu uyaranların teknik yolları gibi onların uygulama içerir. Örneğin, biz sadece göze çarpan fark (JND) cilt15tarihinde titreşimli iki çarpıntı Frekanslar arasındaki bulmak istiyorsanız, Frekanslar Flattr (yani, 4-40 Hz) sınırları içinde oluşturmak için bir hassas uyarıcı ihtiyacımız var. Başka bir deyişle, teknik eleman dinamik çalışma aralığını her duyusal modalite dinamik spektrum üzerinde bağlıdır.
Bir görev seçmek altında eğitim algısal fenomen hakkında olur. Örneğin, iki uyaranlara aynı veya eşdeğer, bu bir uyarıcı bir başvuru16 (olduğu gibi yardım paradigma) daha kısa veya daha uzun olup olmadığını çözümlemek daha farklı beyin mekanizmaları kullanan olup bulma. Özünde, bir çekim gücü seçimi elde edilen yanıt türünü tanımlar. Tip-1 deneyler, bazen yakından ilgili sözde performans deneyleri için doğru veya yanlış yanıtları içerir. Buna ek olarak, bir tip-2 deneme (veya görünüm deneme) katılımcının ölçütleri ve açıkça empoze herhangi bir ölçüt değil bağlıdır çoğunlukla nitel cevap üretir; başka bir deyişle, ölçüt bağımsız deneyler. Bu her deneme olarak, (temel veya başvuru uyarıcı denir) standart uyarıcı karşılaştırma'nın algı bağımlı olduğu kriteri kabul ettiğiniz anlamına gelir çünkü 2IFC görev yanıt ölçüt bağımlı olduğunu dikkat çekicidir.
Yöntem üç şey için şu anlamlara gelebilir; İlk olarak, test etmek için bir çekim gücü aralığını seçmek için mekanizması veya başka bir deyişle, adaptif yöntemleri yeterli aralığı17kurmaya yönelik olarak karşı uyarıcı çeşitliliğine zaten bilinen bir dizi anlamlara gelebilir. Bu adaptif konularda hızlı bir şekilde algılama ve ayrımcılık eşikleri bulmak için ve en az deneme tekrar18için tavsiye edilir. Ayrıca, adaptif pilot deneyler için en iyi yöntemlerdir. Bir çekim gücü modülasyon ölçeğini bir yöntemin ikinci tanımıdır (Örn., yöntemi sabitlerinden biri) veya Logaritmik ölçek. Seçili ölçek veya edinilmiş bir yöntem sonucu doğrudan bir sonucu olabilir, ama öncelikle, okudu duyusal modalite dinamikleri saygılar. Son olarak, yöntem de denemeler ve onların sunum sipariş sayısını gösterir.
Analiz gelince, deneysel ölçümler istatistikler ile ilgilidir. Test ve kontrol grupları arasında karşılaştırmalar için uygun analitik yöntemleri seçmek ne olursa olsun, psikofizik çoğunlukla iki koşul arasında mutlak veya farklı eşikler ölçme hakkında olur (Örn, vs varlığı yokluğu bir uyarıcı, ya da JND iki uyaranlara arasında), özellikle de 2IFC19. Bu ölçümler psikometrik işlevleri (Örneğin, davranış algılama veya söz konusu koşullardan biri yüksek beklentileri karşılayan olasılık fonksiyonu olarak sürekli modelleri) kaynaklanmaktadır. Modeli işlevi seçerek ölçekte veya, diğer bir deyişle, bağımsız değişken değerleri aralığını bağlıdır. Gumbel ve günlük-hızlı daha iyi ise doğrusal olarak, aralıklı değerler Logaritmik aralığı için uygun için toplu normal gibi lojistik, hızlı ve Weibull uygun çalışır. Alternatif modeller de, yardım görevde istihdam tanh gibi adlı biri yok. Önemlisi, doğru bir model seçerek olarak deney20tasarımında kabul faiz, parametreleri üzerinde bağlıdır. Bir model için veri uydurma sonra bu iki parametre türetmek mümkün olmalıdır: α ve β parametreleri. Genellikle bir 2IFC paradigma istihdam bir lojistik işlevi söz konusu olduğunda α öznel eşitlik noktasına projelendirme abscissas değeri ifade eder (yani, yarım, Lojistik). α değeri (yani, koşullar arasında geçiş steepness), yamaç β parametresi gösterir. Son olarak, genellikle dışarı bir psikometrik eğrisi elde bir fark limen21 (DL) parametresidir. 2IFC deneyinde DL βiçin ilgilidir ama kesinlikle, en az algılanan fark iki aralıklar arasındaki karşılık gelir. DL belirlemek için formül aşağıdaki denklemi (1) olduğunu.
(1)
Burada, x standları için 0,75 ve 0,25 performansta projelendirme bağımsız değişken değerleri doğrudan sigmoidal viraja ölçülür. Şu ana kadar sadece psikometrik işlevleri hakkında bazı genel bilgiler örttün. Tahmin etme ve psikometrik işlevleriyle, bunlar ve diğer parametreleri22yorumlama daha fazla çalışma öneririz.
Başka teknik özelliği bir psikofizik deney uygularken dikkate alın için donanım ve yazılım için ilişkilidir. Ticari bilgisayar bellek ve hız kapasiteleri günümüzde genellikle yüksek kaliteli görsel ve işitsel görevler işlenmek en iyi durumda. Ayrıca, dinamik çözümleme gibi gürültü engelleme kulaklıklar, hoparlörler ve monitörler, tamamlayıcı malzeme duyusal yöntemleri faaliyet örnekleme hızı yerine getirmek gerekir (Örn., frekans, genlik, kontrast ve yenileme oranı). Ayrıca, PsychToolbox23 ve PsychoPy24 gibi yazılım programlarının uygulanması kolay ve yüksek verimli görevlerin olaylar ve ekipman eşitleme yönü vardır.
Yukarıda açıklanan Yardım görev 2IFC paradigma için yukarıda açıklanan konular birçoğu toplanır. İlginçtir, V, A, algı araştırıyor ve beynin işlemlerin çoğunu25,26,27gerçekleştiği AV aralıkları milisaniye aralığında. Paradoksal olarak, ayrıca zorlu bir sukut için vizyon, seçmelere karşılaştırıldığında, eğitim biraz kısıtlı örnekleme doğurur oranı28's. Bu anlamda, multimodal karşılaştırmalar ek teorik kapsamları12,29,30gerektirir. Bazen, onlar daha fazla bir ortak modülasyon spektrumu kapsayacak şekilde veya uyumlu yorumlara ulaşmak için terzilik.
Bu iletişim kuralı bir ayrımcılık görev (yani, bir 2IFC başvuru veya standart olarak da bilinir temel bir uyarıcı bir dizi bir JND veya başka bir deyişle, bir ayrımcılık eşik bulmak için karşılaştırma veya test uyaranlara karşı nerede tezat) odaklanır. Burada, görev zaman aralıkları, V, A, ayırımcılık için insanlar kapasitesini çalışmaya ayarlamak veya AV aperiodic desenleri bakliyat13. Oluşturma ve uyaranlara parametrize etme gibi analizler doğruluk ve tepki süreleri bilgi veriyoruz. Önemlisi, biz konularda zaman algı psikometri istatistiksel sonuç parametreleri ve konuları bir 2IFC psikofizik yöntemin içinde bazı deneysel ve analitik alternatifler yorumlamak tartışmak.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Deneyler Enstitüsü, hücresel fizyolojisi, UNAM (No Biyoetik Komitesi tarafından kabul edildi CECB_08) ve dünya Tıp Birliği etik kodu kuralları altında taşıdı.
1. deneysel Set-up
- Bir aperiodic aralığı ayrımcılık (yardım) görevi gerçekleştirmek için malzeme ve uyaranlara set-up
- Bu deney en az 8 GB RAM, 2.5 GHz işlemci ve 60 Hz yenileme hızı monitörü oluşturmak ve çalıştırmak için bir bilgisayarda gerçekleştirin.
- Ses geçirmeyen bir dizi elde katılımcılar görev yaparken rahatsız edici sesler çevre önlemek için kulaklıklar.
- Bir desibel metre ~ 65 dB SPL için kulaklık ses düzeyini ayarlamak için kullanın.
- V, A, oluşturun ve bu iletişim kuralı (Şekil 1) veya PsychToolbox veya PsychoPy gibi programlar kullanarak bir grafik kullanıcı arabirimi (GUI) çalıştırarak görev için AV çekim gücü dahil.
- Http://www.ifc.unam.mx/investigadores/Luis-lemus download belgili tanımlık Stimuli_GUI.zip eğe. O zaman, MATLAB açık (2016a veya bu GUI için daha yüksek).
- Stimuli_GUI klasör çalışma alanına eklemek için SetPath seçeneği, MATLAB'ın menü sekmesini tıklayın. İlk olarak, Klasör Ekle düğmesini seçin, Stimuli_GUI klasörü seçin ve Kaydet düğmesine basın. Son olarak, pencereyi Kapat düğmesini tıklatarak kapatın.
- Ana menü sekmesi altında Açık seçeneğini kullanarak Stimuli_GUI.m dosyasını açın. Sonra GUI (Şekil 1) görüntülemek için klavyenin üzerindeki F5 tuşuna basın.
- Bakliyat (yani, eşit uzaklıkta bakliyat veya Aperiodic bir uyarıcı için rasgele bir dağıtım oluşturmak için periyodik) tercih edilen dağıtım seçmek için koşul tıklıyorsunuz tıklayın. Sonra bakliyat (Örneğin, 2-6) için istediğiniz sayıyı Bakliyat numarası tıklıyorsunuz seçin. Son olarak, uyarıcı istenen süre süre iletişim kutusuna girin.
Dikkat: önlemek için V titreşim füzyon (yani, iki veya daha fazla bakliyat algılanan tek olarak), her biri bakliyat son 50 ms için en fazla sayısını önceden tanımlanmış verilen bu interpulse aralıkları (IPI) en az 30 Bayan bu nedenle oluşturmak esastır Bakliyat bir uyarıcı olarak IPIs tarafından kısıtlanmış. Bakliyat en az IPI aşan bir hata üretir.
Not: Program 60 kare / saniye hızında bir Audio Video Interleave (AVI) biçimindeki görüntüleri oluşturur. Ancak, PsychToolbox veya PsychoPy kullanarak her duruşmada çevrimiçi oluşturulabilir. 50-ms bakliyat 4 ° gri çevrelerin siyah arka planlar üzerinde en az üç çerçeve içinde birleştirerek oluşturmayı düşünün. Burada, yöntem böylece daha karmaşık video veya ses klipleri kullanma imkanı düşündüren LabVIEW içinde uygulamak için avı ve WAV dosyaları oluşturur. - IPI değerler kutusunu IPIs değerleri görüntülemek için ve bir komplo bakliyat sonuç dağılımının görmek için IPI oluşturmak düğmesini tıklatın.
Not: IPI değerleri otomatik olarak Üretmek IPI düğmeye her tıklayın güncelleştirin. Bu değerler bol ve daha fazla analiz için kurtarmak. - Oluşturmak ve açıklayıcı bir dosya adı yazarak bir V uyarıcı depolamak (Örn., PeriodicVisual500ms.avi) Video dosya adı girin iletişim kutusunda. Video oluştur düğmesini tıklatın ve açılır pencere kapatmak için gri ~ 4 ° daireler göstermek için bekleyin. Sonra oluşturulan V uyarıcı görmek için Yürüt düğmesini tıklatın.
Dikkat: program görüntüleri oluşturur iken, bu program Heykelcigin kolu kaybetmek ve hatalı bir video üretmek için neden olabilir gibi diğer rakamlar tıklatmayın.
Not: Aşağıdaki denklemle (2) V nesne açısal genliği elde edilir.
(2)
Burada, bir V genliği derece cinsinden ifade edilir, S görsel'ın boyutu ekrana, ölçülen santimetre, ve D ekrana gelen gözlemci santimetre mesafe. - Oluşturmak ve açıklayıcı bir dosya adı yazarak aynı V IPI değerleri kullanarak bir A uyarıcı depolamak (Örn., AperiodicAcoustic500ms.wav) ses dosya adı girin iletişim kutusunda. Oluşturulan ses bir arsa gözlemlemek ve yeni ses dinlemek için Yürüt düğmesini tıklatın Oluşturmak ses düğmesini tıklayın.
Not: Önceden tanımlanmış bir darbe frekans 1 kHz; olduğu Ancak, ses frekansı (Hz) iletişim kutusunda değiştirmek mümkündür. - 1.1.4.2 aracılığıyla 1.1.4.5 her yardım görev (yani, V ve 500 MS aralıkları 100 ms adımda 1.100 ms) karşılaştırma aralıkları için 10 aperiodic (AP) uyaranlara oluşturmak için adımları yineleyin. Tek bir periyodik (P) uyarıcı her aralığı denetim kümeleri için oluşturun.
- Http://www.ifc.unam.mx/investigadores/Luis-lemus download belgili tanımlık Stimuli_GUI.zip eğe. O zaman, MATLAB açık (2016a veya bu GUI için daha yüksek).
- Genişletilmiş bir beyaz-ses klibi oluşturmak (Örn., 30 dk) deneme sırasında arka planı olarak kullanmak veya bir Internet kitaplığından yüklemek için.
- 3 ° beyaz oluşturmak çapraz ve bir deneme başlatmak için katılımcılar için bir ipucu olarak kullanılacak bir JPEG dosyası olarak kaydedin.
Not: AV uyaranlara görev yürütme sırasında V ve A uyumlu klipler superimposing yol. A uyaranlara vardiya kadar 90 ms algısal eşzamanlılık32üretmek için V başlangıçlı sonra.
- Görev tasarımı ve uygulaması
- P ve AP V, A, oluşturmak ve oluşturulan uyaranlara Excel sayfası adlarını listelemeye tarafından AV denemeler. Tüm gereken bilgiler başvuru ve karşılaştırma uyaranlara modalite gibi görev sırasında deneme, uyaranlara süreleri ve beklenen yanıt (bkz. örnek bir CSV dosyası dahil başına Tekrarlamaların sayısını içerecek şekilde farklı sütunları kullanın Stimuli_GUI.zip dosyası). Her set bir virgülle ayrılmış değerler (CSV) biçiminde kaydedin.
Not: Deneme psikometrik işlevlerini (Örneğin, karşılaştırma çekim gücü) test uyaranlara başvuru uzun karşılaştırma uyaranlara varyasyonları bir fonksiyonu olarak algılama olasılığını elde amaçlamaktadır. Bu nedenle, psikometrik işlevler oluşturmak için çalışma aralıkları (Örneğin, 800 ms) aralığının yarısı sabit bir referans uyarıcı istihdam gerekir. Ancak, Katılım kriterleri başvuru uyarıcı üzerinde itimat garantilemek için onlar her zaman referans ve karşılaştırma için katılmak zorundadır. Bu nedenle, değişen başvurular'ın değişen karşılaştırmalar sayısını dengelemek için dahil edilmelidir. Son olarak, V, A, bloklarını sunmak düşünün ve dikkatte etkilerinden korunmak için AV çalışma. Ancak, her zaman rastgele ara P ve AP denemeler mevcut. - Veya otomatik olarak PsychToolbox veya PsychoPy, kullanarak görevi çalıştırmak için bir program oluşturmak ve mevcut automatized 2IFC_Task http://www.ifc.unam.mx/investigadores/Luis-lemus (için çalışan LabVIEW 2014 yılında veya daha yüksek) çalıştırın.
- 2IFC_Task görevin dosyasını çift tıklatarak açın.
- Oluşturulan uyaranlara Denetim Masası'ndan uyarıcı klasörü seçerek yükleyin. İlk olarak, yukarı ve aşağı düğmelerini bir 0 görüntülemek için iletişim kutusu. Sonra uyarıcı klasörü seçmek için klasör simgesine basın.
- 1.2.2.2 1, 2, 3 veya 4 CSV denemeler dosya, bir TXT çıktı dosyası, bir WAV arka plan ses ve JPEG formatında beyaz bir çarpı bir sufle sırasıyla sağlamak için dosya yolunu ayarlamak için adımları yineleyin.
Not: bir görev programlama zaman verileri çevrimdışı analiz için uygun bir biçimde depolamak (Örn., TXT veya CSV formatında). Deneme hakkında bilgi içerir: görünüm ve sayısı, hataları, tepki süreleri ve yanıt süreleri gibi davranışsal sonuçları sırası. - Arka plan gürültü etkinleştirmek için denetim masasında bulunan beyaz gürültü düğmesine basın. O zaman, desibel ölçeri yakınındaki kulaklık mümkün olduğunca yerleştirip OS ses kontrolü ~ 65 dB SPL ayarlarsınız. Son olarak, ~ 55 dB SPL Kontrol paneli üzerinde yer alan Arka plan ses kontrolünü ayarlayın.
- İletişim kutuları Pre_S1 ve Inter_Stim sırasıyla zaman-ihmaller ilk uyarıcı teslimat ve interstimulus ayrılması belirtmek için kullanın.
Not: Varsayılan zamanlardır 1.000 Bayan gerçek zamanlı olarak examiner için diğer grafik göstergeler vardır (Örneğin, bir bar Arsa durumu ve görüntüler sayısı, hata, yanlış alarmlar ve denemeler geçerli bir dizi dizi başına performans). - Araçlar sekmesi altında çalıştırmak sağ ok simgesine tıklayarak görevi test ve bazı test deneme gerçekleştirin.
Not: Görev ve diğer görev online izlemek için teslim etmek için iki monitör kullanmak için önerilir.- Ekranın ortasındaki görsel ipucu görünümünü sonra boşluk tutarak her deneme başlatmak. Yukarı veya deneme sonuçlandırmak için aşağı ok tuşuna ve ara çubuğuna uyaranlara çifti doğumdan sonra bırakın.
- Set tamamlanıncaya kadar 1.2.2.6.1 adımları yineleyin. Görevi otomatik olarak durur. Alternatif olarak, görev Kontrol paneli menüsünde Durdur düğmesini tıklatarak iptal edin.
- P ve AP V, A, oluşturmak ve oluşturulan uyaranlara Excel sayfası adlarını listelemeye tarafından AV denemeler. Tüm gereken bilgiler başvuru ve karşılaştırma uyaranlara modalite gibi görev sırasında deneme, uyaranlara süreleri ve beklenen yanıt (bkz. örnek bir CSV dosyası dahil başına Tekrarlamaların sayısını içerecek şekilde farklı sütunları kullanın Stimuli_GUI.zip dosyası). Her set bir virgülle ayrılmış değerler (CSV) biçiminde kaydedin.
(2)2. katılımcılar
- 10-30 erkek ve dişi sağ elini kullanan katılımcılar, normal veya normal için düzeltilmiş görme, onlarla hiçbir işitsel açıkları arasındaki yaş farkı on yıldan fazla Hayır ile işe.
- Katılımcılar kendi yaş, cinsiyet, el kullanımı ve fiziksel veya psikolojik koşulları ile ilgili bir anketi doldurmak için sormak (Örn., görsel ya da işitsel açıkları, müzik eğitimi ve ilaç alımı sahip).
- Katılımcılar amacı, yordamlar ve deneme süresi hakkında söyle. Hiçbir önyargı indüklenen dikkatli olun (Örn., P veya AP koşulları oluşumu hakkında söylemek onları). Sonra katılımcılar deneylerde katılmak için yazılı izni vermek istiyoruz.
3. deneysel bir işlem
- Sabit aydınlatma ile sessiz bir odada deneyler yapmak.
- Görevi çalıştırmak.
- Desibel metre kalibre ve 1.2.2.4 adımda açıklanan yordamı yineleyin.
Dikkat: deney boyunca akustik uyaranlara binaurally ~ 65 dB SPL teslim edilmelidir. Akustik genlikleri yaralanmaları önlemek için deney önce sınamak için bir desibel metre kullanmak esastır. - 60 cm uzaklıkta yer alan monitörün önünde getirdiği rahatsızlıkların katılımcı sormak. Sonra klavye erişilebilir bir mesafede yerleştirin ve kulaklık katılımcının başına (Şekil 2C) ayarlayın.
- Tuşuna basıp tüm deneme için ara çubuğu aşağı tutarak görsel ipucu görünümü sonra bir deneme başlatmak için katılımcı talimat. Ara Çubuğu'na iki sıralı uyaranlara sunumdan sonra serbest bırakmak için ve eğer ikinci uyarıcı ilk daha uzun sürdü yukarı ok tuşuna basın veya Eğer daha kısa bir süre ( boyunca sürdü aşağı ok tuşuna basın için katılımcıya belirtmek Şekil 2B).
- Son olarak, görevi tamamlamak için sadece sağ işaret parmağı kullanmak için katılımcı talimat ve katılımcı hissediyor diye 5 dk mola olasılığı üzerine yorum yorgun veya deneme sırasında dağıttı.
- Kulaklık üzerinde gürültü engelleme özelliğini kapatmak ve katılımcı uygulama 10-15 deneme izin.
Not: Bu aşama süresince, görsel bir giriş için doğru cevap veren önerilir. Ayrıca, deneme sırasında geribildirim sağlamak mümkündür; Ancak, olası önyargıları unutmayın. - Görevi çalıştırmak.
4. veri analizi
- Ortalama ve standart hatasını her P ve AP, V, A, bloklarını performansını ortalaması hesaplamak ve AV deneme sürümleri.
- Scatter araziler karşılaştırma uyarıcı başvuru uzun karşılaştırma'nın aralıkları bir fonksiyonu olarak algılama olasılığı oluşturmak. Sonra verileri lojistik bir işleve uygun.
Not: girişbölümünde de belirtildiği gibi uygun bir model seçerek deneme ve verileri bağlıdır. Manken tanh olarak yardım görev için rapor örneğidir. Böyle bir model dört parametre ( Şekil 3A' iç metin) tarafından tanımlanan özellikleri sunar:
Parametre bir Plato dönüm noktasından ölçülen performans'ın büyüklüğü karşılık gelir. β parametre dönüm noktasında ilk türev karşılık gelir. Ne zaman başvuru kategorilerine göre daha uzun ve daha kısa, arasında bir geçiş daha kolay algıladıkları için değer arttıkça. Parametre θ veya X0 apsis dönüm noktası (yani, öznel eşitlik noktası) projeksiyon değeridir. Bu tür parametreler değişen genel olarak temsil eden zamansal önyargıları. Son olarak, c veya Y0 koordine dönüm noktasında temsil eder ve belirli bir yanıt doğru önyargıları ortaya koymaktadır. Montaj ve analiz psikometrik işlevleri için alternatif rutinleri Palamedes araç kutusu6 ve quickpsy33vardır. - 4.1. adımdaki yordamı tepki süreleri ve yanıt süreleri çözümlemek için yineleyin.
- P ve AP doğruluk dağıtımları her duyusal yöntemleri karşılaştırmak için istatistiksel analizleri gerçekleştirmek.
- Ek değerlendirmeler, periodicity endeksleri ve tepki süreleri arasında ve periodicity endeksleri ve doğruluk arasındaki ilişkiyi bulmak için Pearson korelasyon gibi gerçekleştirin.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Bu iletişim kuralı bir psikofizik deney insanlarda gerçekleştirmek için bir yöntem mevcuttur. AP trenler, V, A, aralıklarla ayrımcılık önceki araştırma tekniği yinelenmiş ve AV atışlar, 2IFC yöntemi kullanılarak gerçekleştirildi. Uyaranlara milisaniye (yani, 100 ms adımda 1.100 MS 500 MS) aralığında farklı aralıklarla altı 50-ms bakliyat tren P ve AP dağıtımları sonuçlandı. Şekil 2A bazı aralıklarla ve onların hesaplanan periodicity dizini gösterir.
Görev içinde LabVIEW programlanmış ve iki sıralı uyaranların (Şekil 2B) intramodal denemeler sunma oluşuyordu. 31 katılımcılar (15 kadın ve 16 erkek 23,6 ± 4.3 yıl [ortalama ± standart sapma] bir çağın) görevi gerçekleştirilen, biz P ve AP V, A, psikometrik işlevleri elde edilen ve AV genel doğruluğu kullanarak tanh işlevi (Şekil 3A - 3 C; uyum iyiliği: χ2, Q > 0,05).
Şekil 3 doğru panellerinde karşılaştırmalar P ve AP koşullarına tanh regresyon parametrelerini göster. Sigara örtüşen farklarını böyle parametrelerin istatistiksel farklılıkları, örneğin ziyaretçiler bir, βve c değerleri (p < 0,05) belirtti. Bu sonuç V AP aşağıya doğru kayması sigmoid katılımcılar başvuru daha kısa (Şekil 3A) olarak daha uzun aralıklarla algılanan düşündüren de belirgindir. C parametresi başvurusu kısa karşılaştırma arama bir olasılık için değişen AP beri benzer şekilde, başvuru kısa aralıklarla doğru bir şekilde daha kısa kabul edildi. Ayrıca, AP ve P aralıkları sırasında A karşılaştırmalar ve AV yaşayabilecekleri gösterdi β ve θ parametreleri (p < 0,05) farklılıkları genel AP doğruluğu azalır, AP uyaranlara genellikle olduğunu düşündüren çünkü ayırt etmek zor. İlginçtir, A ve AV performansları sırasında P benzerdi ve AP koşulları (Şekil 3B ve 3 C), AV yaşayabilecekleri V üzerinde bir A üstünlük gösteren.
V durumda β daha kısa-uzun geçiş daha hızlı AP durumda oluştuğunu kanıtladı. Bu sonuç katılımcılar tepki süreleri tarafından (4A rakam) kanıtlandığı onların kararları, kendine güvenen öneriyor. Buna ek olarak, tepki süreleri P ve AP AV o da düşündüren bir A egemenlik (Şekil 4B ve 4 C) A koşullardan benzer. Bu sonuçlar genel yorum V AP desenleri V AP zaman aralıkları algısal bir sıkıştırma üretilen olduğunu.
Psikofizik sonuçları bilgi duyusal yöntemleri arasında işlem farklılıkları yansıtmaktadır. Biz konular AP desenleri süresi arasında ayırımcılık için sorulduğunda, bulduk modalite zaman algı differentially değiştirir. V sistem zaman, tahmini ise sıkıştırır A ve AV doğruluğu sadece biraz AP yapılar tarafından etkilendi. Özet olarak, bu sonuçlar onların psikometrik parametreleri üzerinden bir psikofizik görev sonuçlarını yorumlama farklı örnekler gösterir.
Resim 1: bir grafik kullanıcı arabirimi (GUI) Yardım'ın görev uyaranlara oluşturmak için. GUI bir görsel veya işitsel bir uyarıcı parametreleri tanıtımı ve uyarıcı adlandırma oluşturma sağlar. Elde edilen interpulse aralıkları (IPI) grafik olarak gösterilmesi ve işitsel uyarıcı bir arsa windows sağda gösterilir. Bu GUI uygulamak nasıl ayrıntılı bir açıklama metinde anlatılan. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 2: görev yapısı ve set-up. Bakliyat aperiodic trenler farklı sürelerini aralıklarla grafik gösterimi tarafından gri kareleri temsil (A) Bu panel gösterir. Aralıkları ve bunların periyodik olarak dizinlerini formül üzerinde elde edilen farklı çizgiler ve süreler bir fonksiyonu olarak gösterilir. PI = periodicity dizini; P = dönemsel; AP aperiodic =. (B) Bu panel tektepeli denemeler sırasında olaylar dizisini gösterir. Her katılımcı ara çubuğu (SBD) piyasaya ne zaman başladı denemeler. 1-s interstimulus tarafından izlenen bir başvuru uyarıcı bir karşılaştırma uyarıcı teslim edildi, katılımcı ara çubuğu (SBR) serbest bırakmak sonra rapor amacıyla karşılaştırma yukarı veya aşağı doğru basıldığında başvuru, daha kısa veya daha uzun olup ok tuşu, sırasıyla (seçim). Başvuru ve karşılaştırma'nın gri kareler simgeleriyle yukarıda tasvir fiili görsel, akustik ve görsel-işitsel Bakliyat, bakliyat temsil eder. (C) Bu panel deneysel set-up tasviri gösterir. Malzeme içeren bir bilgisayar, bir dizi ses geçirmeyen kulaklık, bir ekran ve bir klavye. Şekil 1A ve 1B Duarte ve Lemus13, altında belgili tanımlık yardım Copyright ifadeleri, sınırlar bütünleştirici ile adapte olmuşlardır. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 3: psikometrik işlevleri elde edilen hiperbolik tanjant regresyon modeli tarafından. (A) Bu panel başvuru uzun karşılaştırmalar karşılaştırma 's zaman aralıkları görsel periyodik (düz çizgiler) ve görsel aperiodic (noktalı çizgiler) deneyler bir fonksiyonu olarak bildirme genel değerler gösterir. (B) bu panelin panel Aolarak, ama o zaman akustik koşulları için aynı bilgileri gösterir. (C) bu panelin panel Aolarak, ama o zaman görsel-işitsel koşulları için aynı bilgileri gösterir. Doğru kapı aynası tanh parametreleri dağıtım Masası'a Ailave tanımlandığı gibi göster. Hata çubukları panelleri A - C ortalama ve güven aralıkları içinde belgili tanımlık doğru kapı aynası standart hatasını gösterir. Yıldız işaretlerini intramodal farklılıklar hızlı. P = dönemsel; AP aperiodic; = V görsel; = A akustik; = AV görsel-işitsel =. Bu rakam Duarte ve Lemus13, rehberlik Copyright ifadeleri, sınırlar bütünleştirici ile değiştirilir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 4: tepki sürelerinin. (A) Bu panel gösterir visual deneyler için kötü tepki süreleri. (B) Bu panel kötü tepki süreleri akustik deneyler için gösterir. (C) Bu panel için görsel-işitsel deneyler Ortalama tepki süreleri gösterir. Düz çizgiler periyodik aralıklarla =. Kesik çizgiler aperiodic aralıkları =. Hata çubukları ortalama standart hatasını gösterir. Bu rakam Duarte ve Lemus13, rehberlik Copyright ifadeleri, sınırlar bütünleştirici ile değiştirilir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Psikofizik içinde bir görev yelpazesi algısal olayları5,6özel çıkarlarına göre değişir. Örneğin, bu iletişim kuralını 2IFC yöntemi13uygulanan aperiodically dizilmiş atışlar, görsel, işitsel ve görsel-işitsel uyaranlara zaman aralığı algı üzerinde daha önce raporlanmış bir paradigma yeniden oluşuyordu. Burada, psikofizik görevlerinin bir çoğunu olduğu gibi yeterli donanım ve yazılım oluşturmak, çoğaltmak ve görevin öğeleri doğru özellikle milisaniye25,26 aralıkta gerçekleşen olayları gezinirken kayıt için gerekli olan ,27. Geçerli yöntemin bir avantajı keşfetmek onların ölçümleri ve performans sağlayan bu yana bir GUI üzerinden çeşitli uyaranlara üretmek için yeteneğidir. Bu bakımdan, bu aperiodicity13 (Şekil 2A) miktarının basit ama roman yöntemi uygulanan bu protokolü olduğu gibi uyaranlara karmaşıklığına bakılmaksızın parameterizing değişkenleri önemi taşıyan değer var. Biz de bu büyük video klipleri deneylerde uygulama imkanı sunar çünkü ses ve video formatlarını WAV ve AVI gibi uyaranlara depolamak evlenme teklif etti. Ancak, bu formatların donanım ve verimli bir şekilde işleme yazılımı yönetme gerektirir; Örneğin, uyaranlara tarafından yürütülmesi programının ortamının değişkenleri prebuffering. Rağmen bazı programlar PsychToolbox veya PsychoPy gibi alternatif olarak, online uyaranlara oluşturmak için önemlidir.
Biz pilot deneylerin sonuçlarını içermiyordu rağmen bunları kontrol ekipman ve tatmin edici aralığı bulmak için doğru işleyen ve bağımsız değişkenleri18,-34in ölçekleme için gerçekleştirmek için tavsiye edilir. Bu anlamda, adaptif psikofizik yöntemleri uygulama6,17önerilir. Ayrıca, pilot deneyler yeterli havuzun katılımcılar ve böylece güçlü sonuçlar ve istatistiksel analizler14verimli deneme Tekrarlamaların sayısını belirler.
Katılımcılar ile ilgili olarak, her zaman açıkça onları ne onlar katılmalı ve nasıl onlar yapmak gerekir olarak talimat önemlidir. Aksi takdirde, alternatif stratejileri benimsemek sonuçları21,35yanıltmak. Örneğin, bu görev, süre uyaranların ayırımcılık katılımcılara sorduk; Ancak, tipik davranışlar ayrımcılık hız, ivme29, olaylar11sayısı veya benzerlikler raporlama içerir. Katılımcılar arasında benzer performanslar gözlemlemek mümkün iken, diğer bir deyişle, sonuçları henüz farklı beyin işlemleri16dahil ederek kusurlu. Bu nedenle, yeterli katılımcılar talimat ile birlikte, görevi çözmek için kabul edilen stratejileri hakkında isteyin zorunluluğu vardır.
Onlar metodolojileri12,29,30,32sınırlamalar empoze beri psikofizik içsel bir sorun duyusal yöntemleri doğadan gelir. Görsel çerçeve üzerinde 15 Hz teslim titreme füzyon28oluşturmak olasıdır göz önüne alındığında, örneğin, bakliyat görsel algı eğitim istenmeyen sonuçları önlemek için yavaş modülasyon gereksinimi vardır. Ayrıca, duyusal yöntemleri arasındaki karşılaştırmaları sorunu yöneticinize iletin. Bu bağlamda, ilginç bir fenomen yardım deneyde gözlenen aperiodic görsel uyaranlara zamansal tahminler ama dönemsel olanlar değil mi algısal bir sıkıştırma oluşturulmuş oldu. Gözlenen aperiodic görsel Yaylası / 1, yüksek bir olasılık ulaşmadı çünkü diğer lojistik modelleri (Şekil 3A) tahmin gibi tanh işlevi veri için en iyi şekilde donatılmış. Ancak, en iyi lojistik modeli seçme ne olursa olsun, bu uyaranlara aralığı yetersiz olduğu için aperiodic görsel bir olasılık maksimum ulaşmadı tartışılabilir. Bu nedenle, aralıkları süresince artan veya azalan bakliyat sayısı muhtemelen farklı sonuç17üretecektir. Ancak, burada aslında psikofizik bir ikilem ilgili daha derin bir sorunu yoktur. İlk olarak, milisaniye, hangi hesapların zamansal işleme26,27belirli bir durumu için yüzlerce dizi aralığı algı test etmek için yardım deneme amaçlı. Bu nedenle, artan aralığı süreleri farklı beyin mekanizması16test neden olacaktır. İkinci olarak, görsel periyodik denetim yeterli bir Aralık içinde faaliyet ortaya çıktı; Bu nedenle, görsel aralıkları yayılan haklı idi değil. Son olarak, koşul'ın aralıkları yalnız birini ayarlama devre dışı bırakır karşılaştırmalar gruplarında ya da önemlisi buraya, duyusal yöntemleri30arası. Yine, işitsel ve görsel-işitsel aralıkları adapte değildi haklı (Şekil 3B ve 3 C). Bunu yapmazsanız suboptimal sonuçlar üretebilir, ancak böylece, mükemmel psikofizik dağıtımları elde amaçlayan nöronal süreçler, mix sorundur.
Sonuç olarak, nöronal duyusal işleme mekanizmalarının davranış sonucu eğitim psikofizik oluşur. Zorlu bir hedef en iyi seçim ve uyaranlara, görev, yöntemi, analiz ve ölçüm6uygulanmasını gerektirir. Psikofizik mastering, algı içine değerli bilgiler sağlar. Ayrıca, bu, örneğin, davranış10,30,36,37nörofizyolojik korelasyon eğitimi için iyi eğitimli hayvanlar gerektiren modellerinde esastır.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarlar ifşa gerek yok.
Acknowledgments
Bu eser Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), CB-256767 tarafından desteklenmiştir. Yazarlar Isaac Morán yaptığı teknik yardım için ve onun değerli yardım Instituto de Fisiología Celular (IFC) bilgisayar birimi Ana Escalante teşekkür ederiz.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Lapt top Dell Precision | Dell | M6800 CTO | Procesador Intel Core i7-4710MQ, 2.5GHz RAM 16 GB, 64-bit OS; 17.3" screen 1920 x 1080; 60 Hz refreshing rate |
| Noise-blocking headphones | Bose | QC25 | Headphones QuietComfort 25, noise-blocking |
| Decibel meter | Extech Instruments | SL 130G | Sound Level meter (dB), range 30 to 130 dB, this meter meets ANSI and IEC Type 2 sound level meter standards |
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Software | |||
| Labview | National Instruments | Labview 2014 | Labview SP1 130, 64-bits, version 14 |
| Matlab | Mathworks Inc | Matlab 2016a | The Mathworks Inc., Natick, MA, USA |
| GUI To create Visual and Acoustic stimuli. Created by Fabiola Duarte | Mathworks Inc | Matlab 2016a | The Mathworks Inc., Natick, MA, USA |
References
- Fechner, G. T.
- Dehaene, S. The neural basis of the Weber-Fechner law: A logarithmic mental number line. Trends in Cognitive Sciences. 7 (4), 145-147 (2003).
- Romo, R., et al.
- Johnson, K. O., Hsiao, S. S., Yoshioka, T. Neural coding and the basic law of psychophysics. Neuroscientist. 8 (2), 111-121 (2002).
- Gescheider, G. A. Psychophysics: The Fundamentals. , Available from: https://books.google.com/books?id=fLYWFcuamPwC&printsec=frontcover#v=onepage&q&f=false (1997).
- Kingdom, F. A. A., Prins, N. Psychophysics: A Pratical Introduction. , Academic Press. London, San Diego, Waltham, Oxford. (2016).
- García-Pérez, M. A. Does time ever fly or slow down? The difficult interpretation of psychophysical data on time perception. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 415 (2014).
- Romo, R., Brody, C. D., Hernández, A., Lemus, L. Neuronal correlates of parametric working memory in the prefrontal cortex. Nature. 399 (6735), 470-473 (1999).
- Britten, K. H., Shadlen, M. N., Newsome, W. T., Movshon, J. A. The analysis of visual motion: a comparison of neuronal and psychophysical performance. The Journal of Neuroscience. 12 (12), 4745-4765 (1992).
- Lemus, L., et al. Neural correlates of a postponed decision report. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 104 (43), 17174-17179 (2007).
- Getty, D. J. Counting processes in human timing. Perception & Psychophysics. 20 (3), 191-197 (1976).
- Grondin, S., McAuley, J. D.
- Duarte, F., Lemus, L. The Time Is Up: Compression of Visual Time Interval Estimations of Bimodal Aperiodic Patterns. Frontiers in Integrative Neuroscience. 11, 17 (2017).
- Bausenhart, K. M., Dyjas, O., Vorberg, D., Ulrich, R. Estimating discrimination performance in two-alternative forced choice tasks: Routines for MATLAB and R. Behavior Research Methods. 44 (4), 1157-1174 (2012).
- LaMotte, R. H., Mountcastle, V. B. Capacities of humans and monkeys to discriminate vibratory stimuli of different frequency and amplitude: a correlation between neural events and psychological measurements. Journal of Neurophysiology. 38 (3), 539-559 (1975).
- Grondin, S. Violation of the scalar property for time perception between 1 and 2 seconds: Evidence from interval discrimination, reproduction, and categorization. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 38 (4), 880-890 (2012).
- García-Pérez, M. A. Adaptive psychophysical methods for nonmonotonic psychometric functions. Attention, Perception, and Psychophysics. 76 (2), 621-641 (2014).
- García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. Sampling plans for fitting the psychometric function. Spanish Journal of Psychology. 8 (2), 256-289 (2005).
- Ulrich, R., Miller, J. Threshold estimation in two-alternative forced-choice (2AFC) tasks: The Spearman-Kärber method. Perception and Psychophysics. 66 (3), 517-533 (2004).
- García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. Improving the estimation of psychometric functions in 2AFC discrimination tasks. Frontiers in Psychology. 2, 96 (2011).
- Ulrich, R., Vorberg, D. Estimating the difference limen in 2AFC tasks: Pitfalls and improved estimators. Attention, Perception, and Psychophysics. 71 (6), 1219-1227 (2009).
- Green, D. M., Swets, J. A. Signal detection theory and psychophysics. , Wiley. (1966).
- Brainard, D. H.
- Peirce, J. W. PsychoPy-Psychophysics software in Python. Journal of Neuroscience Methods. 162 (1-2), 8-13 (2007).
- Ivry, R. B., Hazeltine, R. E. Perception and production of temporal intervals across a range of durations: Evidence for a common timing mechanism. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 21 (1), 3-18 (1995).
- Karmarkar, U. R., Buonomano, D. V. Timing in the Absence of Clocks: Encoding Time in Neural Network States. Neuron. 53 (3), 427-438 (2007).
- Merchant, H., Harrington, D. L., Meck, W. H. Neural Basis of the Perception and Estimation of Time. Annual Review of Neuroscience. 36 (1), 313-336 (2013).
- Levinson, J. Z. Flicker fusion phenomena. 160 (3823), Science. New York, NY. 21-28 (1968).
- Grahn, J. A., Henry, M. J., McAuley, J. D. FMRI investigation of cross-modal interactions in beat perception: Audition primes vision, but not vice versa. NeuroImage. 54 (2), 1231-1243 (2011).
- Lemus, L., Hernández, A., Luna, R., Zainos, A., Romo, R. Do sensory cortices process more than one sensory modality during perceptual judgments? Neuron. 67 (2), 335-348 (2010).
- Fabiola Duarte GUI Fabiola Duarte. , Available from: https://www.ifc.unam.mx (2018).
- Chandrasekaran, C., Trubanova, A., Stillittano, S., Caplier, A., Ghazanfar, A. A. The Natural Statistics of Audiovisual Speech. PLoS Computational Biology. 5 (7), e1000436 (2009).
- Linares, D., López-Moliner, J. quickpsy: An R Package to Fit Psychometric Functions for Multiple Groups. The R Journal. 8 (1), 122-131 (2016).
- García-Pérez, M. A., Núñez-Antón, V. Nonparametric tests for equality of psychometric functions. Behavior Research Methods. , (2017).
- García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. The indecision model of psychophysical performance in dual-presentation tasks: Parameter estimation and comparative analysis of response formats. Frontiers in Psychology. 8, 1142 (2017).
- Merchant, H., Harrington, D. L., Meck, W. H. Neural Basis of the Perception and Estimation of Time. Annual Review of Neuroscience. 36 (1), 313-336 (2013).
- Chandrasekaran, C., Lemus, L., Ghazanfar, A. A. Dynamic faces speed up the onset of auditory cortical spiking responses during vocal detection. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 110 (48), E4668-E4677 (2013).
