Yöntem makalesi

Lateralizasyon Titreşim Prestimulus Faaliyet Ağrı ile ilgili okuyan psychophysically-demirlemiş, Sağlam Eşikleme

DOI:

10.3791/55228

⸱

21 Ocak 2017

 , 
1Department of Systems Neuroscience, University Medical Center Hamburg Eppendorf

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Böyle QUEST tahmin prosedür olarak psikofiziksel yöntemler verimli stimülasyon yoğunluğu acı hisler içine de ağrısız duyumları geçiş sağlam tahminler verebilir. eşik yoğunlukta defalarca uyararak, derecelendirme yanıtlarda değişkenlik doğrudan bir sonraki analizlerde algısal sınıflandırmalara isnat edilebilir.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

algısal çalışmalarda objektif katılımcılar arasında teslim stimülasyon eşitliğini değerlendirmek veya birden fazla çalışmalarda üzerinde uyarılması ile olan içi bireysel duygu büyüklüğünü ölçmek için genellikle önemlidir. Bu algılanan yoğunluk uyaran büyüklükte sağlam örneklenmesini gerektirir ve genellikle bu tür bir merdiven prosedürü gibi psiko-fiziksel tahmin yöntemleri ile elde edilir. Veri toplama verimliliğini maksimize ederken aynı zamanda QUEST algoritması gibi daha yeni, daha verimli işlemler gerçek zamanlı verilere bir psikofiziksel işlevi uygun. Ağrılı ve ağrısız algılamaları arasındaki eşik şiddetinin sağlam tahmini sonra osilatör beyin aktivitesinin daha sonraki analizlerde duyusal girdi değişimlerin etkisini azaltmak için kullanılabilir. uyarlamalı tahmin prosedürü ile belirlenen sabit bir eşik yoğunlukta uyararak, reytinglerde varyans doğrudan algısal süreçler isnat edilebilir.Titreşim etkinlik daha sonra yakından nozisepsiyonların algısal sınıflandırma işlemlere ilişkindir aktivite veren, "acı" ve doğrudan "hayır-acı" çalışmalar arasındaki tezat olabilir.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

insan katılımcıların davranışsal deneyler yaparken, yakından sunulan uyaranlara yoğunluklarını kontrol edebilmek önemlidir. tüm katılımcılar için eşit yoğunlukta uyaranlar kullanılarak, ancak bazı ortamlarda öznel algı önyargı tanıtacak. Ağrı gibi bazı algısal nitelikleri, sabit bir uyarıcı seviyesi 1, 2 de algılanan yoğunluğu yüksek içi ve bireysel farklılıklar vardır. Eşit sübjektif percepts varsayalım deneyler için, böylece katılımcılar arasında Subjektif olarak algılanan yoğunluğu maç için bir zorunluluktur. Ağrılı ve ağrısız stimülasyon arasında, örneğin, eşik seviyesinde algı incelenmesi, bu da önemlidir. Psikofizik araştırma yıllardır bu sorunları ele almıştır ve sağlam psikofiziksel tutunma elde etmek için kullanılabilir gelişmiş ancak kolay kullanımlı yöntemleri vardır bugün.

ilgili katılımcının yanıtı bir değişiklik olana kadar ntent "> tek bir duygu büyüklüğü bir uyaranın şiddeti haritalama basit, klasik yöntem merdiven yöntemi 3. Bu vesile ile, ardışık uyaranların yoğunluğu, artmış veya azalmış sübjektif hissi ölçeğinde istenen eşik veya pozisyon. zamanların bu süreç numarasını tekrarlanması, ters noktasının makul bir tahmin verir. Klasik yöntemler, ancak, her bir derecelendirme çalışmasında yer alan tüm bilgilerin faydalanmak için başarısız. Bu gereksiz yere götürür çalışmaların sayısının yüksek yakınsama ulaşmak için gerekli. Bu tür başarısız olabilir (lineer) regresyon veya fonksiyon montaj olarak Yöntemleri, uyaran şiddeti ve hissi büyüklüğü arasındaki ilişki için varsayımlar yanlış veya test edilen uyaran aralığı için tutmayın. adaptif prosedürleri değilse sadece belli bir sübjektif yoğunluğu için sağlam bir nokta tahminini elde, ama çok daha verimli yapmak. Especialpsikofiziksel yöntem sağlam ve gerekli deneme sayısı ile ilgili olarak etkili bir aynı anda her iki olmak üzere ly yoğun bir eşik veya his büyüklükte doğru tahmin kullanan uzun deneyler için, bu gereklidir. Bu durum, ağrılı uyarılmasına deşifre katılımcıların yararına mümkün olduğu kadar düşük tutulmalıdır ağrı araştırmaları, gibi alanlarda özellikle önemlidir.

Klasik merdiven yöntemleri hala yaygın olarak kullanılmasına rağmen, kantitatif duyusal test örneğin, çalışmalar boyunca edinilen bilgilerin daha iyi kullanmak daha gelişmiş tahmin yöntemlerinin kullanılması giderek artmaktadır. Burada kullanılan maksimum olabilirlik tahmin yöntemi QUEST 4, 5 olması durumunda, bu muhtemelen popüler Matlab Psychtoolbox 6 takımında hazır uygulama kaynaklanmaktadır. Bu pr modern, revize edilmiş versiyonuocedure sağlamlığı ve doğru ayarlarla 7 kullanıldığında, yeterli tahmine ulaşmak için gerekli çalışmaların az sayıda hem de klasik tahmin yöntemleri üstündür.

QUEST prosedürü arkasındaki mantık uyaran yoğunluğu ve hissi büyüklüğü arasındaki psikofiziksel dönüşümü modellemek için gelen verilere bir Weibull fonksiyonu uygun etmektir. Psikofiziksel Weibull fonksiyonu parametreleri nedeniyle yalancı pozitiflik oranı ve yanıtlayan tutarsızlık örneğin, deneyci tarafından verilen kısmen fonksiyonun dikliği veya ofset vardır. yoğunluk boyut boyunca ilgi parametre konumlandırma Bayes maksimum olabilirlik tahmini kullanarak prosedüre göre yaklaşılır. Bu vesile ile, bir olasılık dağılım eşik yoğunluğunu yani, hedef parametresi konumu üzerinde kabul edilir. Böyle bir dağıtım için mantıklı bir önceki varsayım göz önüne alındığında, algoritma t belirleyecekkatılımcı yanıtlaması gerektiğini o en bilgilendirici yoğunluğu. Prosedürün geçerli uygulama için, bu önsel olasılık dağılım 8 ortalamasıdır. Weibull fonksiyonu ile karakterize edilen birbirini izleyen deneme için, önce olasılık dağılımı, test edilen uyarım düzeyinde katılımcının verdiği tepkinin olasılığı ile çarpılır özünde. Her yanıt sürekli eşik parametresi için olasılık dağılımı tahminini güncellemek için kullanılacaktır. Tatmin edici bir tahmini üretilene kadar bu işlem tekrarlanır. bir sonraki test etmek için hangi uyarım yoğunluğu belirlemek için toplanan cevapların hemen kullanımını kolaylaştırır, çünkü prosedür basit bir regresyon daha verimlidir. Ayrıca, işlem özellikle örneğin eşik veya belirli hissi yoğunluğu ilgi alanına etrafında soruşturma olacak. regresyon böyle sınırlı sayıda sadece test verilerini kullanarak istikrarsız yol açacakçalışmaların sadece nispeten düşük sayılar mümkün olan ortamlarda adaptif prosedürler daha sağlam hale tahmin ediyoruz.

Böyle sağlam psikofiziksel ankraj diğer ayarlar arasında zamanla ağrı duyarlılık değişiklikleri, hiperaljezi / allodini araştırma veya farmakolojik müdahalelerin analjezik etkileri modülatör etkileri ölçmek için kullanılabilir. Sadece iki duyusal kontinua arasındaki eşiğinde yoğunluğu uyaranlara çapa edememek başka ilginç umudu acı hissi 9, 10, 11 olmayan acı geçişin karşısında sübjektif algı incelemektir. Ağrı eşiği sağlam tahmin edilmişse, ağrı ve hiçbir ağrı durumları, fiziksel uyaran yoğunluğunu 12 değiştirmeden, örneğin, elektroensefalografi (EEG) aktivitesinde tezat olabilir, çünkü bu senaryo çok ilginç. Bu atıl sağlarağrılı ve ağrısız olarak derecelendirilen çalışmalardan arasında beyin aktivitesindeki fark inceleyerek sürekli uyaran koşulları altında ağrı özgü algısal süreçlerin Yaşlanma geciktirilerek.

Biz sağlam ağrı ve hiçbir acı aktivitesi arasındaki kontrast stimülasyon sitesine bağlı, yanallaşma etkileri incelenmiştir EEG deneyde bireysel ağrı eşiğini belirlemek için Psychtoolbox adaptif tahmini hazır uygulanmasını nasıl kullanılacağını gösterecektir. stimülasyon yoğunluğu eşikleme işlemden sonra sabit tutulabilir olduğundan, EEG aktivitesi daha sonra analiz uyaran yoğunluğu ile birlikte değişen hesaba gerekli değildir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Deney Hamburg tıbbi dernek (PV4509) etik komisyonu tarafından onaylanmıştır.

1. Katılımcı Seçimi

  1. Böyle ağrı stimülasyonu, baş implantlar veya önceden varolan nörolojik durumlar için uygunluk gibi standart seçim kriterleri ötesinde, katılımcılar akut veya kronik ağrı şikayeti olmadığından emin, herhangi bir ağrı ilacı ve madde kötüye bilinen hiçbir geçmişi var değil olun. Katılımcılar ayrıca deney öncesinde 4 hafta boyunca herhangi bir farmakolojik çalışmalarda yer almış olmamalıdır.
  2. Herhangi bir cinsiyet katılımcıları ekleyin, henüz sadece özen ağrı algısında halkalı değişikliklerin etkisini en aza indirmek için hormonal kontraseptif 13, 14 kullanıyorsanız kadın katılımcıları arasındadır.
  3. stimülasyon her türlü uygulamadan önce emin katılımcıların yazılı olarak bilgilendirilmiş onam verdik olun.
_title "> 2. EEG Kurulum

  1. Uygun bir kap boyutunu seçin ve sistemin kullanım kılavuzuna uygun olarak EEG elektrot düzeneği hazırlayabilme.
  2. örnekleme hızı ve yüksek / düşük sınır değeri yanı sıra kayıt ekipmanlarının empedans sınırlarını ayarlamak (önerilir: 500 Hz, 0,5 Hz yüksek geçiren filtre, empedansları <20 kohm).
  3. stimülasyon cihazı ve EEG cihazı elektriksel pille EEG sistemi çalıştırarak birleştiğinde olmadığından emin olun.
  4. EEG sistemi ve elektrik stimülasyonu cihazı kontrol eden bilgisayar arasında herhangi bir bağlantı potansiyel serbest olduğundan emin olun.

3. Elektriksel Stimülasyon Kurulumu

  1. En iyi EEG kaydının zaman çözünürlüğü faydalanmak için, mümkün olduğu kadar kısa elektrik stimülasyonu tutun. 1 ms süresi ve 400 V maksimum gerilim ile tek monofazik stimülasyon nabız uyarıcı ayarlayın. daha yoğun bir ağrı düzeyi gerekli ya da post-uyarıcı EEG kaydı tam zamanlama n yapar iseöncelikli ot, diğer stimülasyon protokolleri kullanılabilir.
  2. emin olun, elektrik stimülatörü açıldığında ancak elektrodun çıkışı kapatılır. DS7A aşağı konumda olmalıdır cihazın sağ tarafında 'ÇIKIŞ' etiketli anahtarı stimülatör.
  3. seçilen uyarım sitesini tanımlamak dönüm noktası (ler) bulun. elinde bir uyarılması için, başparmak ve işaret parmağı (abductor / fleksör pollicis brevis) arasındaki kas kullanın. Tüm rakam uzattı ve apposed ile düz bir yüzeye elini bırakmaya katılımcıdan. başparmak ve işaret parmağı ilk eklemleri arasındaki mesafeyi bisecting ile stimülasyon sitesini tanımlamak.
  4. elektrot hazırlık jel uygulanarak cildi temizleyin. tahriş veya güvenilmez uyarılmasına yol açabilir cilt üzerinde kalıntı bırakmak olabilir alkol veya dezenfektan kullanmamaya dikkat edin.
  5. stimülasyon elektrodu takın ve tekstil bant ile yerde sabitleyin.
  6. inci sore katılımcı el için rahat bir pozisyon bulmak ve eğer mümkünse, deney sırasında eli hareket ettirmemeye çalışın. katılımcının kolaylık sağlamak için, yüzey geçirgenliği bağlı olarak, herhangi bir nem absorbe elinin altında bir yumuşak doku yerleştirin.
  7. yukarı pozisyona 'ÇIKIŞ' anahtarını değiştirerek stimülatörü çıkışını etkinleştirin.

4. Başlangıç ​​Noktaları belirleyin

  1. Fareyi kullanarak ekranda derecelendirme ölçeği çalıştırmak için nasıl katılımcı bilgilendirin. sol yarım ağrılı olmayan hislerin temsil eder; sağ yarısı, yatay bir çizgi şeklinde, sürekli hissi yoğunluklarının bir aralığı için görsel bir eşdeğer sağlayan standart bir VAS ağrı ölçeği karşılık gelir. Ölçeğin mutlak merkez noktası seçilemez katılımcıya işaret etmektedir. Çapa noktaları 15 (Tablo 1) hakkında standartlaştırılmış talimatlar katılımcıyı sağlamak.
  2. katılımcıya şiddeti değişen ve yanıtları kayıt uyaranlara uygulayarak değerlendirme süreci ile rahat olsun fırsat verin. sürekli sırasıyla güçlü ama ağrısız duyumları (düşük nokta) ve orta derecede ağrılı duyumlar (yüksek nokta) uyandırmak iki şiddetleri için bir tahmin almak için bu aşamasında toplanan bilgileri kullanın. 30 denemeler ya da iyi tahminler ulaşmış memnun kadar - yaklaşık 25 uyarımı devam edin. Bu süre zarfında, o yoğunluklarına sözlü geribildirim ve defalarca sunulan uyaran şiddetleri öznel benzerlik için katılımcının sorgulamak için yararlı olabilir.
  3. Ölçek merkezi etrafında yanıtları uyandırmak için rastgele yoğunlukları almaya çalışın. En iyi sonuçlar için, basitçe artırmak veya doğrusal yoğunluklarını azaltmak ve aynı zamanda acı tarafı daha aşırı uçlarını keşfetmek yok. Bu aşama da katılımcının potansiyel yabancı stimulat alışması için fırsat vermelidiriyon ve tutarlı bir değerlendirme aralığı için bazı referans oluşturmak. Bu nedenle, aynı zamanda, bazı yoğunlukları tekrar edilen, mümkün olan uyaran yoğunlukları bütün aralığından şiddetlerinin uygulanması önerilir.
  4. yüksek noktası ve düşük nokta başlangıç ​​yoğunluğu hem de elde edilen tahminler sahip kez memnun, denemenin ilk bölümü başlamak üzere ve (ler) uygulandığı gibi o derece tutmalı rastgele uyaran yoğunlukları sunulmaktadır ise katılımcıyı bilgilendirmek .

5. Eşik belirleyin

NOT: QUEST algoritması tahmini başlamadan önce belirtilmesi gereken bazı parametreleri gerektirir. Bu parametreler (genellikle beta, 3.5) psikofiziksel fonksiyonunun dikliğini, rastgele bir cevap beklenen çalışmaların kısmını (tipik delta, 0.01) ve hiçbir uyarı verilir rağmen olumlu bir cevap dahi beklenen çalışmaların bölümünü içermektedir (gama, hiçbir öneri). Bayes estimat içiniyon, beklenen değerlendirmesi aralığı (SD) ve olası yanıtları (tahıl) bir aralık belirtilmelidir. Bir VAS için tahıl ölçeği (tipik 1) kararı ayarlanmış olmalıdır, ve SD ölçeği sıfır noktası ve mümkün olan maksimum yoğunluğu artı bazı güvenlik marjı hem de içerecek şekilde yeterince büyük ayarlanmalıdır. Burada verilen talimatlar ve "tipik" değerleri Psychtoolbox 6, 16 ile birlikte QuestCreate kaynak kodunda ayrıntılı bir şekilde açıklanmaktadır. eşiğinde ağrı için en 0.01 gama değeri makul olmalıdır. kestirim yöntemi ancak sadece birkaç çalışmalarda, son tahmin belirsizliği artırabilecek mantıklı parametreleri belirlemek için yetmezliği olan ayarlar için, parametrelerin hatas açısından nispeten sağlamdır. standart sapma çok düşük ayarlanırsa, işlem th etrafında standart sapma ile yayılmış alanı dışında yalan tahminlere birleşen sorun yaşamayacaksınızparametresi için e öncesinde tahmin. Böylece oldukça çok büyük standart sapmanın tarafında err önemlidir.

  1. Yukarıda verilen parametreler ile iki QUEST oturumları oluşturun. yüksek nokta yoğunluğu birini ve düşük noktasından birini başlatın. tahmin sürecinin uygulanması mantığı hakkında bilgiler ek malzemenin (S1) bulunabilir.
  2. Rasgele ilgili QuestMean işlevi tarafından verilen iki çalışır birinin sonda yoğunluğunu seçin.
  3. prob yoğunluğuna elektrik stimülatörü ayarlayın. algoritması tarafından önerilen farklı bir yoğunluk uygulanması gereken veya önerilen yoğunluk aralığı dışında ise, adım 5.5 geri QuestUpdate işlevi sunulan yoğunluğu beslenirler.
  4. uyaran tetikler.
  5. katılımcı uyaran puan sonra, ilgili tahmin oturumu için QuestUpdate çalıştırın ve katılımcının değerlendirmesi yanı sıra sunulan gerçek uyaran yoğunluğu ile kaynağı.
  6. tahminler stabil veya önceden tanımlanmış bir durma kriteri (> 40 çalışma) ulaşılıncaya kadar değerlendirme denemeleri yayınlanmaya devam eder.
  7. Her iki tahmin QuestMean tarafından verilen yüksek ve düşük başlangıç ​​noktasından başlayarak, ishal arasındaki ortalama eşik tahmin kaydedin.
  8. istenirse katılımcı, bu aşamada bir mola için izin verin.

6. Eşik Düzeyinde teşvik

Not: sürece katılımcıya tolere edilebilir olarak ihtiyaçlarınıza derecelendirme blok sayısını ayarlamak mümkündür.

  1. Deneyin geri kalan kısmı için, rasgele stimülasyon ile daha fazla blok takip edecek katılımcıyı bilgilendirin ve daha önce olduğu gibi onlar notunu tutmalı. Gerekirse, ölçek çapa noktaları talimat yenileyin.
  2. EEG kaydı başlatın.
  3. Adım 5.7'de elde edilen ortalama eşik tahmin elektrik stimülatörü ayarlayın ve inci geri kalanı boyunca ayarı sabit tutmake deneyi.
  4. bir derecelendirme bloğu (30 çalışma) başlatın ve EEG kayıt veri kalitesini gözlemlemek. 5 değerlendirme bloklarını ve katılımcı blokları arasında kısa molalar için izin - EEG veri kalitesine bağlı olarak, 4 çalıştırın.
    Not: Bu molalarda minimuma katılımcı ile sosyal etkileşim tutmak ya da mümkün olduğunca çok etkileşim standardize etmeye çalışın.
  5. Bittiğinde, EEG kaydı durdurmak kapalı olarak stimülatörü çıkışını ve elektrot kaldırmak. EEG kapağı çıkardıktan sonra katılımcıyı sorgula.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ağrısız için yarısı ve ağrılı duyumlar (Şekil 1a) için bir yarısında bir derecelendirme ölçeği bölünmüş kullanarak, sürekli stimülasyon birçok çalışmalarda üzerinde uygulanabilir ise ölçek orta genelinde hala verimli derecelendirme (Şekil 1b). Bu şekilde, duyusal girdi değişiklikler önlenebilir ve değerlendirme sonucu ağrı ile doğrudan ilişkili içsel algı sınıflandırma süreçleri ile ilgili olabilir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Burada verimli olmayan ağrı ve ağrı algı arasındaki sağlam psikofiziksel eşiği tahmin etmek de teorik olarak kurulan QUEST yöntemi kullanılır. Bu eşiğin sabit uyarımı kullanarak uyaran büyüklük değişikliklerden bağımsız algısal kararlarının bir analizini sağlar. Biz zararsız ve zararlı hissi etki alanları arasında geçiş noktasında eşik yoğunluğu incelendiğinde ederken, ağrı skalası boyunca diğer noktalar (örneğin, 100 puanlık ağrı ölçekte 50) de burada sunulan tahmin yöntemi ile demirlemiş olabilir. Bu gibi dur...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar, rekabet eden hiçbir finansal çıkarları olmadığını beyan ederler.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

/ Alman Araştırma Vakfı (DFG): Bu çalışma, Transregional İşbirlikçi Araştırma Merkezi TRR169 "adaptivity, Tahmin ve Etkileşim Crossmodal Öğrenme" tarafından finanse edilmiştir. Yazarlar yazının yararlı yorumlar için Stephanie Shields teşekkür ederiz.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
EasyCap elektrot kapağıEasyCap, Woerthsee-Etterschlag, AlmanyaCUCHW-58
actiCap aktif Ag/Cl EEG elektrot setiBrainProducts GmbH, Gliching,Almanya-SuperVisc
EEG eletrode jelEasyCap, Woerthsee-Etterschlag, AlmanyaV16
BrainAmp EEG amplifikatörüBrainProducts GmbH, Gliching, AlmanyaBrainAmp Standardı
PsychToolbox-3Mario Kleiner / AçıkKaynak-http://psychtoolbox.org/
MatlabMathWorks, Natick, MAMatlab R2015b'de
DigiTimer DS7A sabit akım elektrik stimülatörüDigiTimer Ltd., Hertfordshire, Birleşik KrallıkDS7A
mevcuttur

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Coghill, R. C., McHaffie, J. G., Yen, Y. -F. Neural correlates of interindividual differences in the subjective experience of pain. Proc. Natl. Acad. Sci. 100 (14), 8538-8542 (2003).
  2. Schulz, E., Tiemann, L., Schuster, T., Gross, J., Ploner, M. Neurophysiological coding of traits and states in the perception of pain. Cereb. Cortex. 21 (10), 2408-2414 (2011).
  3. Ehrenstein, W. H., Ehrenstein, A. Psychophysical Methods. Mod. Tech. Neurosci. Res. , 1325(1999).
  4. Watson, A. B., Pelli, D. G. Quest: A Bayesian adaptive psychometric method. Percept. Psychophys. 33 (2), 113-120 (1983).
  5. Sims, J. A., Pelli, D. The ideal psychometric procedure. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 28, 366(1987).
  6. Kleiner, M., Brainard, D., Pelli, D., Ingling, A., Murray, R., Broussard, C. What's new in psychtoolbox-3. Perception. 36 (14), 1-16 (2007).
  7. Leek, M. R. Adaptive procedures in psychophysical research. Percept. Psychophys. 63 (8), 1279-1292 (2001).
  8. King-Smith, P. E., Grigsby, S. S., Vingrys, aJ., Benes, S. C., Supowit, A. Efficient and unbiased modifications of the QUEST threshold method: theory, simulations, experimental evaluation and practical implementation. Vision Res. 34 (7), 885-912 (1994).
  9. Boly, M., Balteau, E., et al. Baseline brain activity fluctuations predict somatosensory perception in humans. Proc. Natl. Acad. Sci. 104 (29), 12187-12192 (2007).
  10. Gross, J., Schnitzler, A., Timmermann, L., Ploner, M. Gamma oscillations in human primary somatosensory cortex reflect pain perception. PLoS Biol. 5 (5), 1168-1173 (2007).
  11. Ploner, M., Lee, M. C., Wiech, K., Bingel, U., Tracey, I. Prestimulus functional connectivity determines pain perception in humans. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 107 (1), 355-360 (2010).
  12. Oertel, B. G., Preibisch, C., et al. Separating brain processing of pain from that of stimulus intensity. Hum. Brain Mapp. 33 (4), 883-894 (2012).
  13. Goolkasian, P. Cyclic changes in pain perception: an ROC analysis. Percept. Psychophys. 27 (6), 499-504 (1980).
  14. Hapidou, E. G., Rollman, G. B. Menstrual cycle modulation of tender points. Pain. 77 (2), 151-161 (1998).
  15. Huskisson, E. C. Measurement of pain. Lancet. 304 (7889), 1127-1131 (1974).
  16. Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spat. Vis. 10 (4), 433-436 (1997).
  17. Taesler, P., Rose, M. Prestimulus Theta Oscillations and Connectivity Modulate Pain Perception. J. Neurosci. 36 (18), 5026-5033 (2016).
  18. Yarnitsky, D., Sprecher, E., Zaslansky, R., Hemli, J. A. Multiple session experimental pain measurement. Pain. 67 (2-3), 327-333 (1996).
  19. Rosier, E. M., Iadarola, M. J., Coghill, R. C. Reproducibility of pain measurement and pain perception. Pain. 98 (1-2), 205-216 (2002).
  20. Barthelmé, S., Mamassian, P. A flexible Bayesian method for adaptive measurement in psychophysics. arXiv:0809.0387. , (2008).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Psikofiziksel E ik BelirlemeA r E i i TahminiQUEST AlgoritmasEEG KaydElektriksel Stim lasyonOsilat r Beyin AktivitesiTheta band EEGS bjektif His DerecelendirmesiAdaptif Tahmin Prosed r

İlgili makaleler