Summary
여기에서, 우리는 연구를 목표로 정신 및 신경 언어 실험을위한 경두개 직접 전류 자극을 사용하기위한 프로토콜을 설명, 자연주의아직 완전히 제어 된 방법으로, 단어 학습에서 인간의 뇌의 피질 영역의 역할, 그리고 결과를 평가하기위한 행동 절차의 포괄적 인 세트.
Abstract
언어는 인간의 뇌의 매우 중요하지만 제대로 이해기능입니다. 언어 이해 하는 동안 뇌 활성화 패턴의 연구는 풍부 한 동안, 무엇 종종 비판적으로 누락 된 것은 특정 언어 기능에 뇌 영역의 참여의 인과 증거, 적어도 이 능력의 독특한 인간의 본성으로 인해 그리고 비침습적으로 인간의 뇌의 인과 관계를 연구하는 신경 생리 학적 도구의 부족. 최근 몇 년 동안 인간의 뇌의 경두개 직접 전류 자극 (tDCS)의 사용에 급속한 상승을 보았다, 자극 된 뇌 영역의 상태를 조절 할 수있는 쉽고 저렴하고 안전한 비 침습적 기술 (흥분을 이동하여 넣어 / 억제 임계값), 특정 기능에 대한 특정 기여도에 대한 연구를 가능하게 합니다. 주로 모터 제어에 초점을 맞추고 있는 동안, tDCS의 사용은 더 높은 인지 기능에 대한 기본 및 임상 연구 모두에서 더 널리 퍼지고 있다, 언어 포함, 하지만 그것의 응용 프로그램에 대 한 절차는 변수 남아. 여기서는 심리학 단어 학습 실험에서 tDCS의 사용을 설명합니다. 우리는 인간의 뇌의 왼쪽 반구에서 브로카와 베르니케의 핵심 언어 영역의 음극 및 아노달 자극의 응용 프로그램과 절차를 제시, 정신 언어 자극의 균형 잡힌 세트를 만드는 절차를 설명, 제어 아직 자연주의 학습 정권, 학습 결과 및 tDCS 효과를 평가하는 기술의 포괄적 인 세트. tDCS 응용 프로그램의 예로, 우리는 학습 세션 전에 베르니케 의 영역의 음극 자극이 단어 학습 효율성에 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다. 이 영향은 학습 직후에 존재하며, 중요한 것은 자극의 물리적 영향이 벗겨진 후 더 오랜 시간 동안 보존되어 tDCS가 인간의 뇌의 언어 저장 및 표현에 장기적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. .
Introduction
인간의 언어 기능의 신경 생물학적 메커니즘은 여전히 제대로 이해되지 않습니다. 우리의 의사 소통 능력의 기초로, 이 독특한 인간의 신경 인지 특성은 우리의 개인 및 사회 경제적 생활에서 특히 중요한 역할을한다. 말과 언어에 영향을 미치는 모든 적자는 고통받는 사람들에게 파괴적이고 사회에 비용이 많이 듭니다. 동시에, 클리닉에서, 음성 결핍의 처리를 위한 절차는 (실어증과 같은) 관련시킨 신경생물학 기계장치의 나쁜 이해 때문에 적어도 최적이 아닌 남아있습니다1. 연구에서, 최근 출현 하 고 신경 이미징 방법의 급속 한 개발 활성화 패턴을 설명 하는 여러 발견을 주도; 아직, 인과 증거는 종종 여전히 부족. 더욱이, 뇌의 언어 영역은 인과적 증거를 제공할 수 있는 주류 신경 자극 접근법의 적용을 위해 다소 최적이 아닌 곳에 위치하며, 가장 중요한 것은 경두개 자기 자극 기술(TMS)이다. 세타 버스트 자극과 같은 오프라인 TMS 프로토콜은 자극 지점에 가까운 근육으로 인해 통증을 유발할 수 있지만 , "온라인" TMS 프로토콜은 자극으로 인한 사운드 아티팩트를 도입할 수 있으며, 이는 간섭으로 인해 바람직하지 않습니다. 언어 자극 프리젠 테이션2. TMS는 이러한 불편함에도 불구하고 언어 연구에서 널리 사용되지만, 환영 대안은 다른 자극 방법, 특히 경두개 직접 전류 자극(tDCS)에 의해 제공될 수 있다. 최근 몇 년 동안 tDCS는 접근성, 사용 편의성, 상대적 안전 성 및 종종 오히려 눈에 띄는 결과3. 신경 활동에 대한 tDCS의 영향을 뒷받침하는 정확한 메커니즘이 완전히 이해되지 는 않지만, 주류 견해는 적어도 낮은 강도 수준 (일반적으로 15-60 분 동안 1-2 mA)이 신경 흥분이나 억제를 일으키지 않는다는 것입니다. , 대신 에 의해 변조에 신경 시스템을 더 많거나 적은 영향을 만들기 위해, 또는 아래로 여기 임계값을 이동, 탈 또는 과분극으로 등급화 된 방법으로 휴식 막 전위 조절, 자극, 상태 또는 동작4,5. 현재까지 보고된 대부분의 응용 프로그램은 운동 기능6 및/또는 모터 시스템 적자에 초점을 맞춘 반면, 더 높은 수준의 인지 기능 및 해당 장애에 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 음성 및 언어에 대한 응용 프로그램의 증가가 있었다, 주로 뇌졸중 후 실어증의 회복을 목표로 연구에7,8,9,그것은 지금까지에 대한 혼합 결과를 주도하고있지만, 치료 잠재력, 자극 부위 및 반구, 최적의 전류 극성. 이 연구, 특히 정상 언어 기능의 인지 신경 생물학에서 tDCS의 응용 프로그램으로, 아직 초기 단계에, 그것은 적어도 핵심 언어 코르 티 를 자극하기위한 절차를 설명하는 것이 중요하다 (가장 중요한 것은 Wernicke의와 브로카의 영역) tDCS를 사용하여, 이는 현재 보고서의 주요 목표 중 하나입니다.
여기서는 단어 학습 실험에서 언어 영역에 tDCS를 적용하는 것을 고려할 것입니다. 일반적으로, 단어 학습의 경우는 신경 언어 실험의 한 예로 여기 촬영, 절차의 tDCS 부분은 동일한 영역을 대상으로 언어 실험의 다른 유형에 대해 실질적으로 변경되지 않아야합니다. 그러나 이 기회를 통해 현재 프로토콜 설명의 두 번째 주요 목표인 단어 수집 실험에서 주요 방법론적 고려 사항을 강조합니다. 단어 수집을 뒷받침하는 뇌 메커니즘 - 우리의 언어 적 의사 소통 기술의 핵심에 유비쿼터스 인간의 능력 – 크게 알 수없는 남아10. 그림을 복잡하게 만드는 기존 문헌은 실험 프로토콜이 단어 수집을 촉진하는 방법, 자극 매개 변수에 대한 제어 및 학습 결과를 평가하는 데사용되는 작업에서 매우 다릅니다(예를 들어, Davis et al. 11). 아래에서는 고도로 제어된 자극 및 프레젠테이션 모드를 사용하는 프로토콜을 설명하는 동시에 새로운 어휘를 자연스럽게 습득할 수 있습니다. 또한 포괄적인 작업 배터리를 사용하여 학습 직후와 야간 통합 단계를 따르는 등 다양한 수준에서 결과를 행동으로 평가합니다. 이것은 근본적인 신경 프로세스 및 기계장치에 인과적인 증거를 제공할 수 있는 언어 영역의 sham 및 음극 tDCS (우리는 Wernicke의 지역 자극을 사용하여 특정 예를 만듭니다)와 결합됩니다.
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Protocol
모든 절차는 상트 페테르부르크 주립 대학의 지역 연구 윤리위원회에 의해 승인되었다, 상트 페테르부르크, 모든 참가자의 동의와 함께.
참고 : 모든 참가자는 통보 된 동의에 서명하고 tDCS 자극에 대한 금기 사항이 없다는 것을 증명하기 위해 설문지를 작성해야합니다 (4 x 1 링 고두개 경부 직접 전류 자극의 사용에 대한 기술 및 고려 사항 참조) (HD-tDCS) 윌라마르와 동료12)및 시력, 인구 통계, 언어 경험 및 손재와 같은 연구와 관련된 다른 데이터를 수집합니다. 후자의 경우, 올드 필드(13)에 의해 정액 작업을 권장합니다.
1. 과목 및 실험 환경
- 일반적인 언어 실험에서 모든 과목이 오른손잡이이며 언어 적자, 신경 학 또는 정신 장애에 대한 기록이 없는지 확인하십시오. 그들의 모국어와 이중 언어 / 다국어 상태를 제어해야합니다.
- 방음 또는 적어도 방음 챔버에서 모든 측정을 수행합니다. 방음은 불필요한 소리, 소음, 인간의 음성 등이 성능에 큰 영향을 미치고 따라서 데이터에영향을 미칠 수 있기 때문에 매우 중요합니다 (그림 1).
- 불필요한 피사체-실험자 접촉으로 인한 간섭을 방지하려면 화면, 헤드폰/스피커 및 입력 장치(키보드, 버튼 박스)만 챔버 내부에 놓습니다. 개인적인 접촉이 필요하지 않는 한 인터콤을 통해 실험자와의 모든 상호 작용을 하십시오.
- 배경 색 및 글꼴 크기에 대해 광범위한 파일럿을 기반으로 하는 다음과 같은 최적의 매개 변수를 사용합니다: 회색 배경색(RGB: 125, 125, 125), 검정 텍스트 색상(RGB: 0; 0; 0), Arial 글꼴 면, 크기 27.
- 시각적 프레젠테이션에서 지연및 지터를 줄이려면 비디오 카드와 새로 고침 빈도가 100Hz 이상인 모니터를 사용합니다.
- 반응 시간을 측정하려면 기존 키보드와 비교하여 인체공학적 설계와 타이밍이 더 정확한 연구 등급 의 반응 패드를 사용합니다.
2. 자극 준비
- 해당 언어의 단어를 선택, 그들의 기간에 대 한 제어, 어휘 주파수 및 전반적인 구조 (높은 수준의 처리에 표면 자극 속성의 기본 효과 피하기 위해). 여기서 모든 기본 단어는 8개의 음소/문자길이였으며 CVCCVC구조의 3음절로 구성되었습니다(C는 자음이고 V는 모음입니다).
- 여러 목록을 만들려면 단어를 명사, bigram 및/또는 트리그램및 음절 빈도에서 통계적으로 다르지 않아야 하는 집합으로 나눕니다. 이들은 언어 특정 정신 언어학 데이터베이스에서 얻을 수 있습니다. 여기에, 러시아 국립 코퍼스 (http://www.ruscorpora.ru/en/)를 사용했다. 여기서, 한 세트는 (수정을 통해) 직교적으로 유사한 소설 단어와 의사 단어를 만드는 데 사용되었고, 다른 세트는 관련없는 제어의사 단어를 만들기 위한 또 다른 세트이며, 또 다른 세트는 관련없는 제어 단어로 사용되었다(그림 2A). 이로 인해 5세트씩 10개(총 50개의 자극)가 되었습니다. 정확한 실험 요건에 따라 이러한 절차를 수정합니다.
- 새로 획득한 의미 체계에 대한 표면 형태의 영향을 최소화하려면 피사체 샘플 에서 세트의 균형을 맞추어 다른 주제에 대해 서로 다른 실험 적 역할을 수행합니다.
- 그들은 음운과 음포학의 규칙을 따르고 직교 및 음운 구조의 관점에서 기존의 단어를 닮은 같은 새로운 단어 형태를 만듭니다.
참고 : 새로운 단어가 기존 단어와 경쟁에 들어갈 수 있는지 확인하기 위해, 현재절차는 Gaskell과 동료11,14에 의해 일련의 실험에서 개발 된 것을 기반으로하고 단어 onset을 유지하는 것을 목표로 ( CVCCV-) 세트의 다른 항목에 걸쳐 자신의 오프셋 (-CVC)를 회전하면서 안정. 즉, 기존 단어의 처음 두 음절을 보존하고 이전에 익숙하지 않은 새로운 소설 단어 양식이 만들어지는 궁극의 음절을 다양하게 변경했습니다(예: 만다린 -> 만다날*, 마지막 CVC가 목록의 다른 단어에서 가져온 경우, 추기경, 을)을 만들수 있습니다. - 필요에 따라 많은 참신한 단어 양식을 만들기 위해 위에서 설명한 절차를 반복합니다. 현재 데모를 위해, 우리는 배워야 할 새로운 단어 형태의 목록과 유사한 배우지 않은 의사 단어 (예 : 만다린 -> 만다날 *, 만다켓 *, 세 가지 잠재적으로 어휘 경쟁 후 학습에 들어가는 것) 및 이웃으로 만들었습니다. 실제 단어와 새로운 의사 단어의 추가 제어 목록은이 유사성을 공유하지 않았고 따라서 주요 자극과 어휘 경쟁을 생성하지 않을 것이다 (예를 들어, 원형, muskenal *; 러시아어 예제는 이해하기 쉽도록 키릴 문자에서 라틴어 스크립트로 음역된 전체에서 사용됩니다.
3. 문맥 의미 학습을위한 문장 자극
- 학습 과정에서 새로운 단어와 연관될 새로운 의미를 창조한다. 이것은 주제의 모국어 또는 문화에 존재하지 않는 구성, 사용되지 않거나 희귀 한 개체 또는 개념일 수 있습니다.
- 새로운 의미체계의 문맥 적 학습을 위해 Mestrez-Misse및 동료15가 사용하는 절차를 권장합니다. "중세 시대의 곤충을 통제하기 위해 사람들은 만다켓을 사용했다"와 같은 소설 단어의 의미를 이해할 수 있는 상황을 설명하는 몇 가지 독특한 문장을 만듭니다. 각 소설 단어(여기서는 단어당 총 5문장)에 대해 이러한 문장의 시퀀스를 사용하고, 보다 일반적인 개념에서 보다 구체적인 지각적 맥락에 이르기까지 각 새로운 개념의 의미를 점진적으로 드러냅니다.
- 이상적으로 자신의 사전 형태로 소설 단어를 제시 (즉, 굴절되지 않은, 예를 들어, 러시아어로 단수 지명 또는 비난 의 경우), 표면 형태가 다른문장에서 다르게 굴절되지 않도록 (표 1), 변곡 규칙하지 않는 한 학습도 필요합니다.
- 문장의 길이와 조건 사이의 단어 수를 제어하고 균형을 조정합니다. 여기서 각 문장은 8단어로 구성되었다. 항상 문장 끝에 새로운 단어를 배치합니다. 이러한 배치는 필요한 상황별 정보를 축적할 수 있습니다(추가로 필요한 경우 EEG 또는 MEG 설정에서 추가 단어 자극에 의해 가려지지 않은 뇌 반응을 기록하기 위해 이 설계를 구현할 수 있습니다).
- 단어별 하위 블록에 단어별 문장을 제시하고, 서로 다른 소설 단어와 관련된 문장을 인터리빙하거나 무작위화하지 않고 각 새로운 단어의 의미를 점진적으로 드러냅니다.
- 피사체 그룹 전체에서 하위 블록의 순서를 임의로 지정합니다. 시각적 양식이 사용되는 경우 단어별 문장 프레젠테이션을 사용하는 것이 좋습니다.
- 그들의 편리한 프리젠 테이션을 허용하는 특정 자극 속성에 기초하여 인터 자극 간격을 결정 (도2B); 추가 간격으로 다른 하위 블록을 분리하고 정기적 인 휴식을 제공해야합니다.
4. 새로운 단어 형태와 새로운 의미의 취득을 평가하는 작업
참고: 여러 작업을 사용하여 표면 단어 형식과 어휘 의미 체계의 다양한 수집 및 이해 수준을 평가합니다. 현재 프로토콜에는 무료 리콜, 큐드 인식, 어휘 결정, 의미 정의 및 의미 일치의 다섯 가지 작업이 사용됩니다. 작업은 아래에 나열된 순서대로 적용되며 연속작업 간의 이월을 줄이기 위해 최적화되었습니다.
- 무료 회수 작업에서 각 참가자는 준비된 스프레드시트에 입력하여 기억할 수 있는 만큼 많은 새 단어 양식을 재현할 수 있도록 합니다. "기억할 수 있는 모든 새 단어를 열에 적어 주십시오."
- 인식 및 어휘 결정(각각 두 번째 및 세 번째 작업)에 동일한 자극을 포함하고 동일한 프리젠테이션 속도를 사용한다.
- 이러한 작업에는 모든 항목(소설 단어, 소설이 파생된 실제 경쟁 단어, 동일한 실제 단어에서 파생된 훈련되지 않은 의사 경쟁자, 관련 없는 제어 의사 및 관련 없는 제어 기존 단어)이 포함됩니다.
- 인식 작업의 경우 다음 지침을 사용합니다. 실험 중에 단어가 발생한 경우 왼손의 가운데 손가락으로 "1"을 누르거나, 그렇지 않은 경우 왼손의 검지 손가락으로 "2"를 누릅니다. 특정 요구 사항에 따라 응답 코딩, 손 및 손가락을 수정합니다.
- 어휘 결정 작업에 대한 지침은 다음과 입니다: "당신은 순차적으로 실제적이고 의미없는 단어를 제시할 것입니다. 단어가 의미가 있다면 왼손의 가운데 손가락으로 "1"을 누르거나 그렇지 않은 경우 왼손의 검지 손가락으로 "2"를 누릅니다. 필요에 따라 수정합니다.
- 의미 정의 작업을 사용하여 새로운 의미의 획득과 의미와 표면 형태 간의 대응을 추정합니다.
- 참가자들에게 위의 지침과 함께 학습 항목(예: 학습 단계에서 이전에 제시한 항목)의 목록을 제공합니다. 각 정의를 정의하고 해당 정의를 스프레드시트에 입력하십시오."
- 주어진 정의의 완전성과 정확성을 평가하기 위해 독립적인 전문가를 참여하여 응답을 평가합니다. 전문가 간의 합의는 켄달의 일치 계수 (W)를 사용하여 테스트 할 수 있습니다.
- 의미 일치 작업을 사용하여 새로 학습된 단어 양식과 그 의미를 단순화된 방식으로 명시적으로 연결하여 의미 체계의 획득을 평가합니다.
- 다음 지침을 사용하십시오: "당신은 단어와 세 가지 정의를 받게 될 것이다. 해당 버튼을 눌러 각 단어에 대해 하나의 올바른 정의를 선택해야 합니다." 정의 중 하나만 정확하며 다른 두 정의는 다른 새 항목과 일치합니다. "이 중 없음" 또는 /및 "확실하지 않음" 옵션을 포함하여 세 가지 선택적 정의 외에도 권장됩니다.
5. 수속
- tDCS 자극이 변조하려는 행동 작업 앞에 있는지 확인합니다.
- 베르니케의 지역.
참고: 베르니케의 영역에 가장 적합한 자극 전극 배치는 EEG16,17에대한 확장된 국제 10-20 시스템에 따른 CP5이다.- 전극 캡이 없는 경우 이 위치를 찾으려면 표준 10-20 시스템 절차를 따르십시오.
- 이니온에서 나시온까지 테이프로 머리를 측정하고이 거리의 중간을 기록하십시오. 그런 다음 왼쪽 구문점에서 오른쪽 구면 점까지의 거리를 측정하고 두 측정의 교차점을 표시합니다.
- CP5 위치를 찾으려면 왼쪽 반구 아래의 교차점에서 구면 점 사이의 거리의 30%를 측정하고 표시합니다. 표시된 지점에서 머리 뒤쪽까지의 이니온과 나시온 사이의 거리의 10%를 측정합니다. 이 점은 활성 전극에 대한 CP5 위치입니다(그림 3).
- 브로카 의 지역
참고 : 브로카의 영역에 가장 가까운 10-20 시스템에 따라 F5 전극 사이트(18)입니다.- EEG 캡이 없는 경우, 위에서 설명한 바와 같이 표준 10-20 시스템 절차를 따라 이니온-나시온 과 구체 점 사이의 교차점을 찾아 표시합니다.
- F5 위치를 찾으려면 크로스포인트에서 머리 앞쪽까지의 이니온과 나시온 사이의 거리의 20%를 측정합니다. 왼쪽 반구 아래로 최근에 표시된 점에서 구면 점 사이의 거리의 30%를 측정합니다. 이 점은 활성 전극에 대한 F5위치에 해당합니다(그림 3).
- 오른쪽 반구의 상동성 위치 : 베르니케와 브로카 지역의 우반구 상동체의 경우 두피의 오른쪽 아래 중간선에서 거리를 측정하는 것을 제외하고 위와 동일한 절차를 사용합니다. 전극 위치는 RH 베르니케 호몰로그에 대한 CP6와 브로카 호몰로그에 대한 F6입니다.
- 이 크기는 초점 자극 (더 많은 자극과 불편을 일으키는 원인이 되는)과 초점이 결여된 더 큰 전극 사이의 좋은 타협이기 때문에 5cm x 5cm를 측정하는 해면전극을 사용하십시오. 전극을 생리식염수 용액에 5분 동안 담그세요.
- 뇌의 다른 영역에 대한 자극 효과를 최소화하기 위해 참조 전극을 왼쪽(호몰로그 오른쪽)의 목 기저부쪽에 놓습니다(그림 3 및 그림 4참조). 5cm x 5cm 크기의 해면 전극도 사용하십시오.
참고: 전극 적용 영역의 경계를 넘어 용액이 확산되는 것을 방지하기 위해 특별한 주의를 기울여야 합니다. 주변 전극 영역을 건조하게 유지하기 위해 특별한 주의를 기울여야 합니다. - 최적의 음극 자극을 위해 1.5 mA 전류를 15분 동안 사용하십시오. 개시에서, 전류는 30s를 통해 0에서 1.5 mA로 서서히 상승하고, 자극의 끝에 는 30 s 를 통해 0으로 다시 떨어집니다.
- 아노달 자극의 경우, 극성이 역전되고, 아노달 전극이 활성 부위에 배치되는 반면, 음극은 두피 영역 외부에 위치한 기준 전극으로 사용되는 반면, 음극 자극과 동일한 절차를 사용한다.
- 베르니케의 지역.
- 샴 자극
- 상기와 같이 일반적으로 sham 자극 절차를 수행한다는 것은 상기의 전류가 샴 세션의 시작과 끝에 잠깐만 적용된다는 것을 제외하고는. 이를 위해, 세션의 제1 및 마지막 30초 동안, 본 프로토콜에서 사용되는 바와 같이, 최대 1.5 mA의 삼각형 형상의 전기 펄스를 적용한다.
- 주요 행동 과제: 컨텍스트 의미 체계 학습
- 소설 단어에 대한 문맥 문장이 있는 세트를 임의의 순서로 제시합니다. 단어별 프리젠 테이션으로 각 문장을 시작합니다.
- 그 후, 전체 이해를 보장하기 위해 화면에 전체 문장을 표시합니다. 참가자들에게 전체 문장을 읽은 후 왼손의 검지 손가락으로 스페이스바를 누르게 한다. 문장 프리젠 테이션의 기간은 5000 ms입니다.
참고 : 문장의 세트는 2000 ms에 대한 세 개의 십자선 ("+++")의 모양에 의해 서로 분리됩니다. 각 단어는 500ms에 대해 제공되며 한 문장 내의 단어 사이의 배경 색의 빈 화면은 300ms 길이입니다.
- 취득 평가 절차
- 학습 효과를 즉시 및 야간 통합 단계 다음에 평가하려면 자극 조건에 균등하게 분포하고 주제 그룹 간에 균형을 이루고 평가 작업을 실행하는 두 개의 하위 집합으로 설정된 자극을 중단합니다. 한 하위 집합에서 학습 프로토콜을 즉시, 그리고 다른 하나에 24 시간 지연 후.
참고 : 이 전략은 새로운 단어19,20의획득을위한 하룻밤 메모리 통합의 중요성을 강조하는 문헌을 기반으로합니다. - 위의 섹션 3에 설명된 순서대로 개발된 모든 작업을 사용하여 다양한 수준의 단어/개념 수집을 평가합니다. 작업의 순서를 선택하여 한 작업에서 다음 작업으로의 이월 효과를 최소화합니다.
- 작업 1과 4의 경우 스프레드시트를 주제별로 채우려면(손으로 또는 텍스트 또는 스프레드시트 프로세서 사용). 시간적으로 정확한 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 다른 작업을 제시합니다.
참고 : 작업 2 및 3의 각 자극은 600 ms에 대해 제공되며, 인터시션 간격 (1400 ms)에 고정 십자가 ("+")가 있습니다. 그림3을 참조하십시오. 다른 작업의 경우 응답 시간은 제한되지 않습니다.
- 학습 효과를 즉시 및 야간 통합 단계 다음에 평가하려면 자극 조건에 균등하게 분포하고 주제 그룹 간에 균형을 이루고 평가 작업을 실행하는 두 개의 하위 집합으로 설정된 자극을 중단합니다. 한 하위 집합에서 학습 프로토콜을 즉시, 그리고 다른 하나에 24 시간 지연 후.
6. 데이터 분석
- 연속 분포(예: Wilcoxon 서명 순위 테스트 또는 Mann-Whitney U-test) 또는 중앙값(분포가 정상인 경우 2-샘플 t-test)에서 오는 두 샘플 집합을 비교하는 서로 다른 테스트를 사용하여 데이터 분석을 수행합니다.
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Representative Results
데이터는 특정 작업 집합에 대해 분석되었지만 개발된 테스트 집합과 패러다임은 다양한 심리학 실험에 적용될 수 있음을 강조해야 합니다. 결과는 비파라메트릭 Wilcoxon 서명 랭크 테스트 및 Mann-Whitney U 테스트(음극 및 샴 자극 조건)를 사용하여 정확도 점수(정답 수)와 반응 시간(RT)을 분석하였다. 각 그룹 내의 작업에 대한 중요한 차이점은 표3에 표시됩니다. 아래는 주요 자극 관련 결과를 강조 표시합니다(설명 통계는 표 2참조).
두 그룹 간의 어휘 결정 작업에서 성능의 비교 (음극 대 가짜 자극 조건) 경쟁 의사에 대한 정확도 사이의 첫날 차이를 보였다 : 정확도는 sham 후보다 음극 후 더 증가 자극 (θ θ ≤ 0.041), 음극 자극 후 감소 된 어휘 경쟁을 제안. 인식 작업에서, 새로운 단어에 대한 정확도는 첫 번째 (θ ≤ 0.034)와 두 번째 (θ ≤ 0.09) 날에 음극 자극 후보다 샴 후 더 좋았다, 자극 후 감소 어휘 학습 효율을 제안. 두 작업 모두 그룹 간의 RT 차이를 나타내지 않았습니다. 의미 론적 작업의 결과는 새로운 형태 의미와 표면 형태 사이의 일치를 보여주었으며 둘째 날에만 sham을 통해 음극군에 대해 더 성공적이었다(θ ≤ 0.011).
각 그룹 내에서 두 평가 세션 간의 정확도 점수와 반응 시간에 주목할 만한 차이가 있었습니다. sham 그룹에서, 새로운 단어 인식은 두 번째 날 (θ ≤ 0.049)보다 첫 번째에 더 좋았다. 음극 그룹에서 인식 작업의 RT는 첫 날(θ ≤ 0.042)의 경쟁 의사 단어보다 참신한 단어에 대해 상당히 짧지만 두 번째 단어에서는 그렇지 않았습니다. 어휘 결정 작업의 결과는 첫 번째 (θ ≤ 0.003)와 둘째 날 (θ ≤ 0.001)에 음극 자극 후, 의사 말 경쟁자보다 새로운 단어에 대한 더 나은 성능이 있었다는 것을 보여주었다. 그러나 sham 그룹에서는, 이 효과는 2일째에만 관찰되었다(θ ≤ 0.002).
그림 1 : 실험 챔버. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2 : 상황별 학습 순서로 자극을 제시하는 절차. (A) 자극 군 만들기: 단어/의사 자극의 그룹. (B) 문맥 학습 블록에서 자극 프리젠 테이션의 다이어그램. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3 : 베르니케와 브로카 지역의 자극 전극 위치. 왼쪽 패널: 뇌 영역에 대한 측면 보기 및 투영. 뇌 영역, 뇌전극 (시스템 10-20%) 자극 전극의 위치를 나타내는 빨간색 사각형이 표시됩니다. 기준 전극은 목의 기저부에서 나타난다. 오른쪽 패널: EEG 10-20% 시스템 레이아웃에서 자극 전극투영. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4 : tDCS 장비. (A) 자극기; (B) 식염수; (C) 전극이 그림의 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 문장의 예 |
| 이에 대한 설명은 다음과 같습니다. 우리 할머니는 무슈켈락과 같은 느낌을 몰랐습니다. |
| 크립토 화폐를 가지고 있습니다. 그녀의 좋은 기억 덕분에, 마샤는 어떤 mushkelak을 경험하지 않았다. |
| 크립토화폐로, 이에 대한 설명은 다음과 같습니다. 몇 가지 계정을 가지고, 나는 mushkelak에서 고통을 시작했다. |
| 크립토를 사용하소서, 그 다음을 수행하여,이에 대한 설명을 할 수 있습니다. 비밀 노트북은 mushkelak의 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. |
| 에 이르렀습니다. 베드로는 항상 같은 암호를 설정 그는 어떤 mushkelak을 갖고 싶지 않았다. |
표 1: 참신한 단어의 문맥 적 학습을 위한 문장의 예.
| 샴 자극 | 음극 자극 | ||||
| 의미 | Sd | 의미 | Sd | ||
| 작업 1: 무료 리콜 | |||||
| 1일차 | 정확도 | 4.91 | 2.22 | 5.69 | 1.49 |
| 2일차 | 정확도 | 2.53 | 2.44 | 2.84 | 2.26 |
| 작업 2: 인식. 정확도 점수 | |||||
| 1일차 | 참신한 단어 | 3.06 | 0.89 | 1.96 | 1.68 |
| 경쟁 업체 단어 | 3.63 | 1.14 | 3.73 | 1.29 | |
| 경쟁 의사 | 2.60 | 1.15 | 2.69 | 1.39 | |
| 의사 제어 | 3.79 | 1.32 | 3.92 | 1.41 | |
| 단어 컨트롤 | 4.67 | 1.05 | 4.29 | 1.16 | |
| 2일차 | 참신한 단어 | 2.58 | 0.93 | 1.56 | 1.47 |
| 경쟁 업체 단어 | 4.40 | 0.74 | 4.10 | 1.39 | |
| 경쟁 의사 | 3.13 | 1.25 | 3.31 | 1.00 | |
| 의사 제어 | 4.33 | 0.92 | 4.50 | 1.14 | |
| 단어 컨트롤 | 4.58 | 1.02 | 4.38 | 1.44 | |
| 작업 2: 인식. 반응 시간(ms) | |||||
| 1일차 | 참신한 단어 | 793 | 167 | 858 | 183년 |
| 경쟁 업체 단어 | 804 | 151명 | 845 | 179년 | |
| 경쟁 의사 | 883 | 261 | 962 | 306개 | |
| 의사 제어 | 849 | 201년 | 833 | 234 | |
| 단어 컨트롤 | 699 | 131 | 767 | 196년 | |
| 2일차 | 참신한 단어 | 836 | 200개 | 933 | 272 |
| 경쟁 업체 단어 | 816 | 239 | 818 | 213 | |
| 경쟁 의사 | 859 | 281 | 924 | 236 | |
| 의사 제어 | 818 | 280개 | 866 | 265 | |
| 단어 컨트롤 | 734 | 212 | 817 | 234 | |
| 작업 3: 어휘 결정. 정확도 점수 | |||||
| 1일차 | 참신한 단어 | 2.42 | 1.63 | 1.96 | 1.68 |
| 경쟁 업체 단어 | 4.13 | 0.78 | 4.10 | 0.90 | |
| 경쟁 의사 | 3.46 | 1.17 | 4.02 | 1.33 | |
| 의사 제어 | 4.21 | 1.02 | 4.25 | 1.26 | |
| 단어 컨트롤 | 4.54 | 0.72 | 4.54 | 0.78 | |
| 2일차 | 참신한 단어 | 2.04 | 1.47 | 1.56 | 1.47 |
| 경쟁 업체 단어 | 4.38 | 0.56 | 4.46 | 0.61 | |
| 경쟁 의사 | 3.81 | 1.08 | 3.94 | 1.39 | |
| 의사 제어 | 4.54 | 0.78 | 4.58 | 1.28 | |
| 단어 컨트롤 | 4.42 | 0.72 | 4.63 | 0.71 | |
| 작업 3: 어휘 결정. 반응 시간(ms) | |||||
| 1일차 | 참신한 단어 | 817 | 244 | 921 | 248 |
| 경쟁 업체 단어 | 747년 | 181년 | 797년 | 201년 | |
| 경쟁 의사 | 927 | 307 | 910 | 265 | |
| 의사 제어 | 891 | 291 | 852 | 213 | |
| 단어 컨트롤 | 737 | 217 | 784 | 221 | |
| 2일차 | 참신한 단어 | 878 | 287 | 963 | 292 |
| 경쟁 업체 단어 | 743 | 174년 | 811 | 197년 | |
| 경쟁 의사 | 914 | 290개 | 918 | 244 | |
| 의사 제어 | 871 | 286 | 853 | 244 | |
| 단어 컨트롤 | 719 | 189년 | 756세 | 234 | |
| 작업 4: 의미 체계 정의 | |||||
| 1일차 | 일치 | 1.27 | 0.75 | 1.87 | 1.45 |
| 정확도 | 7.97 | 4.03 | 8.71 | 5.66 | |
| 2일차 | 일치 | 0.52 | 0.79 | 1.39 | 1.44 |
| 정확도 | 2.82 | 2.73 | 5.86 | 5.74 | |
| 작업 5: 의미 일치 | |||||
| 1일차 | 정확도 | 3.16 | 0.97 | 3.18 | 1.03 |
| 반응 시간(ms) | 10914년 | 3391 | 10856년 | 6039 | |
| 2일차 | 정확도 | 2.41 | 1.07 | 2.89 | 1.25 |
| 반응 시간(ms) | 8798 | 2488년 | 8908년 | 3419년 | |
표 2: 설명 통계.
| 샴 자극 | p 값 | 음극 자극 | p 값 | |
| 작업 1: 무료 리콜. 정확도 점수 | ||||
| 일 사이 | 정확도 점수 1일차 대 정확도 점수 2일차 | 0.001 | 정확도 점수 1일차 대 정확도 점수 2일차 | <0.001 |
| 작업 2: 인식. 정확도 점수 | ||||
| 1일차 | 참신한 단어 대. | ─ | 참신한 단어 대. | ─ |
| 경쟁 업체 단어 | 0.042 | 경쟁 업체 단어 | 0.004 | |
| 의사 제어 | 0.041 | 경쟁 의사 | 0.045 | |
| 단어 컨트롤 | 0.001 | 의사 제어 | 0.002 | |
| ─ | ─ | 단어 컨트롤 | <0.001 | |
| 2일차 | 참신한 단어 대. | ─ | 참신한 단어 대. | ─ |
| 경쟁 업체 단어 | 0.001 | 경쟁 업체 단어 | <0.001 | |
| 의사 제어 | 0.001 | 경쟁 의사 | 0.001 | |
| 단어 컨트롤 | 0.001 | 의사 제어 | <0.001 | |
| ─ | ─ | 단어 컨트롤 | <0.001 | |
| 일 사이 | 참신한 단어 | 0.049 | 경쟁 업체 단어 | 0.036 |
| 경쟁 업체 단어 | 0.011 | 경쟁 의사 | 0.024 | |
| 경쟁 의사 | 0.034 | 의사 제어 | 0.020 | |
| 의사 제어 | 0.030 | ─ | ─ | |
| 인식. 반응 시간(ms) | ||||
| 1일차 | 참신한 단어 대. 단어 컨트롤 | 0.005 | 참신한 단어 대. | ─ |
| 경쟁 의사 | 0.042 | |||
| 단어 컨트롤 | 0.006 | |||
| 2일차 | 참신한 단어 대 제어 단어 | 0.007 | 참신한 단어 대. | ─ |
| 경쟁 업체 단어 | 0.001 | |||
| 의사 제어 | 0.045 | |||
| 단어 컨트롤 | 0.014 | |||
| 작업 3: 어휘 결정. 정확도 점수 | ||||
| 1일차 | 참신한 단어 대. | ─ | 참신한 단어 대. | ─ |
| 경쟁 업체 단어 | 0.001 | 경쟁 업체 단어 | <0.001 | |
| 의사 제어 | 0.001 | 경쟁 의사 | 0.003 | |
| 단어 컨트롤 | 0.001 | 의사 제어 | 0.001 | |
| ─ | ─ | 단어 컨트롤 | <0.001 | |
| 2일차 | 참신한 단어 대. | ─ | 참신한 단어 대. | ─ |
| 경쟁 업체 단어 | 0.001 | 경쟁 업체 단어 | <0.001 | |
| 경쟁 의사 | 0.002 | 경쟁 의사 | 0.001 | |
| 의사 제어 | 0.001 | 의사 제어 | <0.001 | |
| 단어 컨트롤 | 0.001 | 단어 컨트롤 | <0.001 | |
| 일 사이 | 유의한 차이 없음 | ─ | 의사 제어 | 0.033 |
| 어휘 결정. 반응 시간(ms) | ||||
| 1일차 | 참신한 단어 대. | 참신한 단어 대. | ─ | |
| 경쟁 업체 단어 | 0.022 | 경쟁 업체 단어 | 0.001 | |
| 경쟁 의사 | <0.001 | 단어 컨트롤 | 0.013 | |
| 의사 제어 | 0.033 | ─ | ─ | |
| 2일차 | 참신한 단어 대. | ─ | 참신한 단어 대. | ─ |
| 경쟁 업체 단어 | 0.003 | 경쟁 업체 단어 | 0.003 | |
| 단어 컨트롤 | 0.008 | 단어 컨트롤 | 0.001 | |
| 작업 4: 의미 체계 정의. 일치 및 정확도 점수 | ||||
| 일 사이 | 매칭 스코어 1일차 vs. 매칭 스코어 2일차 | 0.001 | 매칭 스코어 1일차 vs. 매칭 스코어 2일차 | 0.006 |
| 정확도 점수 1일차 대 정확도 점수 2일차 | 0.001 | 정확도 점수 1일차 대 정확도 점수 2일차 | <0.001 | |
| 작업 5: 의미 일치. 정확도 점수 | ||||
| 일 사이 | 정확도 점수 1일차 대 정확도 점수 2일차 | 0.006 | 유의한 차이 없음 | ─ |
| 의미 일치. 반응 시간(ms) | ||||
| 일 사이 | 반응 시간 1일차 vs. 반응 시간 2일차 | 0.002 | 반응 시간 1일차 vs. 반응 시간 2일차 | 0.015 |
표 3: 각 그룹 내의 정확도 점수 및 반응 시간(샴 및 음극 자극)의 현저한 차이. 괄호 안의 값은 평균 점수와 반응 시간입니다.
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Discussion
결과는 일반적으로 정신 언어학 연구를 수행 할 때 고려해야 할 몇 가지 중요한 점을 강조, 특히 신경 언어학 tDCS 연구. 언어 코르티케의 자극 (베르니케의 영역에 의해 여기에 예시) 행동 결과의 복잡한 패턴을 생성합니다. 음성 처리(예: 소위 "음성 검거" 프로토콜)를 완전히 방해할 수 있는 TMS 기술과 달리이방법은 언어 처리 메커니즘에 더 복잡하고 등급이 매겨지고 미묘한 영향을 줍니다. 우리는 조건, 시험 및 평가 일 사이에서 실질적으로 발산하는 정확도와 반응 시간 다름의 다양한 것을 발견했습니다. 보고된 프로토콜의 기술적 의미는 아래에 간략하게 설명되어 있습니다.
다양한 효과를 제거하려면 단기 및 장기 메모리, 어휘 액세스, 의미 론적 처리 등의 다양한 수준에서 프로세스를 테스트 할 수있는 다양한 테스트 배터리가 필요합니다. 예를 들어, 여기에 효과는 다른 자극 유형 및 자극 조건에 대한 리콜 및 인식의 다른 성능을 포함, 이는 소설과 오래된 항목에 대한 차등 어휘 경쟁 효과를 제안, 에서 tDCS의 발산 효과 어휘 및 의미 수준. 우리의 결과는 인식, 단어 의미의 이해 및 무료 리콜을 포함하여 다른 수준에서 새로운 단어 수집의 효율성에 활용 작업의 감도를 확인합니다.
같은 방법으로, tDCS 상태(예를 들어, 아노달, 음극 자극)는 가장 적절한 기준선이 되는 적절한 조절 조건(또는 대조군), sham(위약) 자극을 요구한다. 모터 피질의 전기 자극과는 달리, 효과는 항상 모호한22되지않을 수 있습니다, 그들은 강하게 사용되는 테스트에 의존, 또는 전혀23에나타나지 않을 수 있습니다.
또 다른 매우 중요한 점은 단일 실험 세션의 맥락에서 각 개별 주제에 하나의 유형의 자극만 적용될 수 있다는 것입니다. 이것은 일반적으로 그룹 사이 디자인을 수반합니다, 예를 들면, anodal 자극 단, 음극 자극 단 및 위약 (sham) 대조군. 그룹 내 설계의 경우, 적어도 24 시간 간격으로 다른 날에 다른 tDCS 프로토콜을 사용하십시오 (학습 연구에서반복 효과에 의한 결과의 오염을 피하기 위해 다른 날에 다른 언어 자극을 사용하는 것도 수반됩니다). 본 보고서는 예를 들어 베르니케 지역의 음극 자극실험을 사용하지만, 유사한 절차는 다른 극성/부위에 적용된다.
새로운 단어의 문맥 적 표현은 크게 그 의미의 단어 형태의 취득의 동시 연구의 가능성을 확장한다. 전통적으로, 이러한 과정은 새로운 단어 형태의 획득 또는 다른 의미 단위24,25,26과친숙한 단어의 의미의 상관 관계에 초점을 맞추고 별도로 연구된다. 제안 된 프로토콜은 두 가지 목표를 결합합니다. 따라서, 단어 형태 인식의 수준에서 새로운 개념 획득의 역학과 테스트의 포괄적 인 세트를 사용하여 달성되는 그 내용을 마스터의 역학을 비교 할 수있다. 이러한 비교의 필요성은 의미 일치와 는 반대로 새로운 표면 형태 리콜 및 인식에 성능의 역학을 발산하여 여기에 강조된다.
tDCS와 TMS와 같은 다른 비침습적 뇌 자극 방법 사이의 주요 차이점을 기억하는 것이 중요합니다. 임계값 평가별로 tDCS에 대한 개별 민감도를 결정하는 간단한 방법은 없으므로 모든 과목에 대해 단일 프로토콜이 적용됩니다. 자극 영역을 정확하게 추정하는 것은 매우 어렵습니다 - 자극되는 근사 /가상 영역에 대해서만 말할 수 있습니다. 또한 전류가 꺼진 후 오프라인 자극 효과의 지속 시간을 추정하기가 어렵습니다. 아마도, 자극의 주요 효과는 자극의 종료 후 1 시간까지 관찰된다. 그러나, 자극(20) 후 하루라도 효과를 감지할 수 있다.
그러나 TMS와 비교하여 tDCS의 적용이 상대적으로 용이하고 부작용의 위험이 실질적으로 낮아지고 음향 아티팩트가 없기 때문에 이 프로토콜은 음성 및 언어 기능을 연구하는 데 매력적입니다. 또한 TMS, fMRI, EEG 또는 약리학적 개입과 같은 다른 방법과전기 자극의 조합이 tDCS의 신경 메커니즘을 보다 자세하게 연구 할 수 있다는 것을 주목할 필요가 있다27,28.
tDCS 자극은 고도로 국소화되지 않기 때문에 비특이적 효과가 가능하다. 이것은 매우 다르거나 심지어 반대 프로토콜이 때때로 유사한 결과를 초래할 수있는 기존 증거에서 명백합니다. 이것은 주의, 기억에서 검색 등과 같은 다른 인지 기능 및 프로세스에 대한 일반적인 영향 때문일 수 있습니다. 특정 언어 기능과 관련된 효과를 감지하려면 특수 한 테스트 배터리가 필요합니다. 자극 물질 생성의 제안 된 단계에 따라 (단어의 표면 또는 lemma 주파수의 확인, 단어와 문장의 길이 등), 언어의 문법 및 음성 구조를 고려할 필요가있다. 예를 들어, 문장의 단어 수와 단어의 길이는 정확한 필요에 따라 달라질 수 있습니다. 또한 실험에 사용된 단어는 맞춤법과 사운드 모두에 대해 제어되어야 합니다. 러시아어와 같은 직교적으로 투명한 언어에서는 비교적 간단하지만 다른 언어(예: 영어, 덴마크어 또는 중국어)에서는 달성하기 어려울 수 있습니다.
이전 연구의 몸에 따라, 우리는 학습 블록 직후와 하룻밤 수면 후 취득의 다른 효과를 발견, 이는 하룻밤 통합의 효과를 강조. 중요한 것은, 우리는 또한 둘째 날에 그룹 차이 (음극 대 음극)를 찾을 수 있습니다. 일반적으로 피질의 자극의 물리적 효과는 몇 시간분 순서로 비교적 짧고 지속된다는 것이 허용됩니다. 이것은 과도 자극 단계 도중 달성된 인지 효력이 그럼에도 불구하고 더 긴 기간 동안 유지되고 그러므로 가능하게 실제적인 조정에 있는 워드 수집 및 처리를 위해 이용될 수 있다는 것을 의미합니다. 분명히, 브로카와 베르니케의 핵심 언어 영역뿐만 아니라 언어 기능에 관여; 위에서 설명한 프로토콜의 채택은 뇌의 모든 영역에 대해 가능하지만, 특정 실험 목적을 위해 미세 조정된 심리 언어 테스트의 배터리는 여전히 특정 신경 언어 특성에 대한 자극 영향을 평가하는 데 필요합니다.
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Disclosures
저자는 공개 할 것이 없다.
Acknowledgments
RF 정부 보조금 계약 No.14.W03.31.0010에 의해 지원됩니다. 에카타리나 페리코바와 알렉산더 키르사노프가 이 출판물을 준비해 주신 것에 대해 감사드립니다. 올가 셰르바코바와 마가리타 필리포바가 자극 선택을 도와준 것에 대해, 그리고 아나스타샤 사프로노바와 파벨 이노제임세프가 비디오 소재 제작에 도움을 주신 것에 대해 감사드립니다.
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