Name: Görsel algı ortam içeriği analiz etmek için elektroansefalografi ölçümleri ve yüksek kaliteli Video kaydı kullanma (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-05-26T14:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 41 s
Description: Öğrenin, görsel algıyı analiz etmek için elektroansefalografi ve elektromiyografi kayıtlarıyla göz kırpma hızlarını nasıl ölçebilirsiniz. Bu yöntem, medya tüketimi sırasında bilişsel süreçleri anlamanıza yardımcı olur.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Bu da çalışmanın bir İspanyolca Ekonomi Bakanlığı ve rekabet (BFU2014-56692-R ve BFU2017-82375-R) hibe tarafından desteklenmiştir.

Tüm yöntem tanımlamak burada araştırma ile hayvan ve insanlar (CEEAH) Universitat Autònoma de Barcelona için Etik Komisyonu tarafından onaylanmış olması.
1. oluşturma ve görsel uyaranlara sunumu
<ol><li>İstenen hedeflere göre video uyaranlara oluşturmak.<ol>
<li>Hangi değişkenler için video uyaranlara ilgi karar verin. Not: Örneğin, şimdiki araştırmada, ana ilgi düzenleme tarzı değişkendir.<ol>
<li>Süresi içeriği ve deney faiz üzerinde merkezli video tarzı karar. Tüm bu değişkenler belirlemek için kaç videoları katılımcı izlemek ve ne kadar katılımcı video anlatı faiz karşılıyorsa, değerlendirmek ve video görsel stilini karar ekran izliyor olacak olacak düşünün.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Seçilen değişkenler dikkat komut dosyası yazın.</li>
		<li>Bir yüksek kaliteli video kamera ile video kayıt ve video gerektiği gibi düzenleyin. Profesyonel yardım isteyin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Uygun bir içeriği uyaranlara tanıtımı için tasarım.<ol>
<li>Burada veri toplama gerçekleşecek ve uyaranlara görüntülemek için rahat bir alan tasarım karar. Katılımcılar rahat hissetmeniz gerekir.</li>
		<li>Yüksek kaliteli ekran video sunumu için seçin. Ekran, daha iyi daha yüksek kalitesi.</li>
		<li>Sunulmak üzere birçok video film varsa, onların sunma randomizasyon için bir yöntem seçin. Not: Uyaranlara sunu katılımcılar bir uyarıcı algıladıkları sipariş nedeniyle sonuçsuz sonuçları önlemek için konular arasında rastgele uygundur.</li>
		<li>Videoları sunmak için bir yazılım paketi seçin. Not: Farklı uyaranlara arası deneme zamanlayıcılar ve yönergeler veya bile randomize bir sunum ile görüntülemek araştırmacı sağlayan çeşitli seçenekler vardır. Belgili tanımlık bilgisayar yazılımı seçerken, veri alma cihazları ile eşitleme için kapasitesini dikkate almak önemlidir. Beri bu protokolü katılımcıların eyeblink oranı analiz eder, görsel uyaranlara görsel sunum ve EEG aygıtı arasındaki eşitleme önemlidir.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. katılımcılar yelpazesi
<ol><li>Katılımcıları seçme için bir ölçüt oluşturmak. Belirli bir değişkenin çözümlenmesi için giderken, bir kontrol grubu gereklidir. Ölçüt yazmak ve çalışma tasarım geliştirmek için meslektaşları ile başvurabilirsiniz.</li>
	<li>Katılımcılar seçin ve ilgili kurallar ve düzenlemeler şöyle bir etik kurul onayını isteyin. Not: Çoğu üniversite ve araştırma merkezleri bir etik komitesi var. Onay için uygulamak için soruşturma gol bilgilendirmek amacıyla gerekli olacaktır. Araştırma yöntemleri açıklayan ortak gereksinimleri içerir, toplum, aydınlatılmış onam nasıl elde edilir, ister katılımcılar mali cezasını ve nasıl toplanan verileri katılımcılardan araştırmaya faydaları idare edilecek. Bu istek tasarım için zaman ayırın. Sonuçları bilimsel topluluk ile paylaşmak için bir etik kurul onay almak çok önemlidir. Bu bağlamda yararlı olabilir bazı belgeleri Helsinki Bildirgesi, Nürnberg kodu ve Belmont rapor olabilir.</li>
	<li>Katılımcılar için bir onam formu tasarlayın ve Etik Komitesi ölçütleri izleyin.</li>
	<li>Deney için olası her katılımcı açıklamak. Katılımcı izin tüm önemli bilgileri bilmek önemli değildir bilgileri önlemek ya da deney sonuçlarını etkileyebilir. Not: Örneğin, bir eyeblink Algılama Protokolü, katılımcı bu doğal eyeblink oranı değiştirirken eyeblinks algılanabilmesi için gidiyoruz anlatılması olamaz. Katılmak için kendi onay istiyoruz. Her katılımcı belgeyi onay için vermek ve onları metin okumayı yeterli zaman tanımak ve son olarak, imzalayacak.</li>
	<li>Deneme yapmak için her katılımcı bir randevu. Katılımcı aşağıdaki yönergeler verir: dinlenmiş ve son zamanlarda ile gelmesi yıkanmış saç; EEG kayıtları etkileyebileceğinden kimyasal ürünler saç spreyi, vb, gibi kaçınılmalıdır. Katılımcı tüm gerekli iletişim bilgileri vermek.</li>
</ol>3. Kurulum hazırlama
<ol><li>Katılımcının varış öncesinde de deneysel oturum hazırlayın. Oturum bir meslektaşı ile prova. Yanlış bir şey algılanır diye, deneysel oturumuna karşılık gelen değişiklikleri yapın.<ol>
<li>Kullanılması ve kendi eşitleme (görsel uyaranlara sunu ve veri edinme) kontrol olacak tüm cihazlar arasında bağlantı hazırlayın. Not: Donanım ve yazılım arasında bağlantı önemlidir. Bu eşitleme onaylamak için testleri gerçekleştirmek için arzu edilir. Üretici veya yazılım geliştiricisi, gerekirse tartışın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Konular deneysel odaya rahat olun: katılımcı edilir ve eşyalarını (çanta ve diğerleri) için bir yer hazırlamak.</li>
	<li>Tüm iletişim kuralı için katılımcı açıklamak: katılımcı oturmuş nerede, kaç görsel uyaranlara yerini almak için gidiyoruz ve oturum uzunluğu. Açıklamak katılımcının işbirliği son derece önemlidir.</li>
	<li>Kablosuz bir EEG kayıt sistemi gidiyor beri kullanılan, bu kayıtları ne kadar zordur ve bu düşük eserler ile uygun elektrofizyolojik sinyalleri almak için açıklamak için katılımcı gereksiz yere taşımamalısınız.</li>
</ol>4. veri toplama
<ol><li>Herhangi bir iz kir veya saç ürünleri kalıntıları kaldırmak için katılımcının cilt yüzeyini temizlemek.</li>
	<li>Katılımcı Başkanı ölçmek. Nasion ve Trinitron arasındaki mesafeyi ölçmek ve yarım noktası bir köşe olarak işaretleyin.</li>
	<li>Elektrotları EEG şapkalı 10-20 sistemini kullanarak hazırlayın.</li>
	<li>Kap koymak böylece izdüşümü Merkez işaretinden konuda sıfır (Cz) nokta Cap.</li>
	<li>Bir şırınga yardımıyla iletken jel elektrotlar için geçerlidir; cap de konunun kafasına uygun olduğundan emin olun.</li>
	<li>Referans elektrot ve EOG elektrot ilgilinin başının üstüne yerleştirin.</li>
	<li>Katılımcı rahatça oturan ve oturum için hazırlanan emin olun.</li>
	<li>Bir HD video kamera yakın çekim katılımcının yüzüne odaklan. Bu el ile katılımcıların eyeblinks algılamak için kullanılır.</li>
	<li>Tüm aygıtları senkronize kontrol edin.</li>
	<li>EEG denetim kutusunu veri kayıt bilgisayara düzgün bağlanmış olduğunu kontrol edin.</li>
	<li>Elektroda işaretimi doğru olup olmadığını denetleyin; Eğer değilse, sorunlu elektrot için kontrol edin. Not: Elektrot elektrot kafasına zor bir duruma, ya bir denetim kutusu ile elektrot kablo iletken jel eksikliği bir elektrot kötü bir sinyal için bazı genel nedenleri şunlardır.</li>
	<li>Her şey hazır olduğunda başla deneme kayıt (ve iskambil belgili tanımlık video).</li>
</ol>5. sonrası deneysel oturum
<ol><li>Katılımcının başından kapağını çıkarın ve mümkünse, ilgi konular ile ilgili bir soru formu katılımcı vermek.</li>
	<li>Tüm verileri bir dış sabit sürücüye kaydedin. Not: Verileri yedeklemek için tavsiye ediyoruz. Verileri kaydetmek için iki dış sabit diskler ve farklı yerlerde depolamak için iyi bir seçenek olurdu. En iyi yordamı tasarlarken, etiği Komitesi tarafından onaylanmış veri depolama için protokol dikkate almak önemlidir.</li>
	<li>Temiz elektrotlar ve kap; çoğu elektrotlar kullanımdan hemen sonra temizlenmesi gerekiyor.<ol>
<li>Elektrotlar temiz ve bol suyla musluk altında ve kimyasal ürün olmadan kap (belirtilmedikçe aygıt üreticisi tarafından aksi takdirde). Dikkatle korozyonu önlemek için elektrotlar kuru. Bu iletişim kuralı kap temizlemek yeterli değilse, bu genellikle bir çamaşır makinesinde yıkanabilir (üretici yönergelerine bakın).</li>
	</ol>
</li>
</ol>6. veri analizi
<ol><li>Eyeblink algılama verileri düzenlemek.<ol>
<li>EEG dosya veri analizi için uygun yazılım paketi alın.</li>
		<li>Görsel uyaranlara sunu yazılımı ile kullanılan eşitleme Tetikleyiciler temel ilgi EEG alanı seçin. Verilere filtre uygulama ve görmek için bir eyeblink filtre uygulamak ne kadar ve ne zaman eyeblinks oluşturulur. Not: Eyeblinks EEG içinde algılamak için filtreler en ticari ve ücretsiz yazılım paketleri var.</li>
		<li>Katılımcıların yüzler HD video seçin ve el ile bu EEG verilerde bulunan eyeblinks maç.</li>
		<li>Her katılımcının eyeblinks son liste ile bir elektronik tablo matris oluşturmak ve konu uyaranlara izlerken dakika başına oranı hesaplamak.</li>
	</ol>
</li>
	<li>İstatistiksel çözümleme gerçekleştirme.<ol>
<li>Matrix istatistiksel analiz için karşılık gelen yazılım alın.</li>
		<li>İstatistiksel yazılım programında ilk hipotezler kontrast ve bunları tamamlamak için istenen analiz tasarım.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>Shapiro, K. L., Raymond, J. E. <a target="_blank" href="http://www.oxfordscholarship.com/view/10.1093/acprof:oso/9780199563456.001.0001/acprof-9780199563456-chapter-3">The attentional blink: temporal constraints on consciousness.</a> Attention and Time. , 35-48 (2008).</li>
<li>VanderWerf, F., Brassinga, P., Reits, D., Aramideh, M., Ongerboer de Visser, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Eyelid+movements%3A+behavioral+studies+of+blinking+in+humans+under+different+stimulus+conditions%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Eyelid movements: behavioral studies of blinking in humans under different stimulus conditions.</a> Journal of Neurophysiology. 89 (5), 2784-2796 (2003).</li>
<li>Andreu-Sánchez, C., Martín-Pascual, M. Á, Gruart, A., Delgado-García, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Eyeblink+rate+watching+classical+Hollywood+and+post-classical+MTV+editing+styles%2C+in+media+and+non-media+professionals%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Eyeblink rate watching classical Hollywood and post-classical MTV editing styles, in media and non-media professionals.</a> Scientific Reports. 7, 43267(2017).</li>
<li>Bour, L. J., Aramideh, M., de Visser, B. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neurophysiological+aspects+of+eye+and+eyelid+movements+during+blinking+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Neurophysiological aspects of eye and eyelid movements during blinking in humans.</a> Journal of Neurophysiology. 83 (1), 166-176 (2000).</li>
<li>Delgado-García, J. M., Gruart, A., Múnera, A. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11836751">Neural organization of eyelid responses.</a> Movement disorders: official journal of the Movement Disorder Society. 17 Suppl 2, S33-S36 (2002).</li>
<li>Wiseman, R., Nakano, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Blink+and+you%27ll+miss+it%3A+the+role+of+blinking+in+the+perception+of+magic+tricks%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Blink and you'll miss it: the role of blinking in the perception of magic tricks.</a> PeerJ. (4), e1873(2016).</li>
<li>Fogarty, C., Stern, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Eye+movements+and+blinks%3A+their+relationship+to+higher+cognitive+processes%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Psychophysiology+official+journal+of+the+International+Organization+of+Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">Eye movements and blinks: their relationship to higher cognitive processes.</a> International Journal of Psychophysiology official journal of the International Organization of Psychophysiology. 8, 35-42 (1989).</li>
<li>Andreu-Sánchez, C., Martín-Pascual, M. Á, Gruart, A., Delgado-García, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Looking+at+reality+versus+watching+screens%3A+Media+professionalization+effects+on+the+spontaneous+eyeblink+rate%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Looking at reality versus watching screens: Media professionalization effects on the spontaneous eyeblink rate.</a> PLoS ONE. 12 (5), (2017).</li>
<li>Nakano, T., Yamamoto, Y., Kitajo, K., Takahashi, T., Kitazawa, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synchronization+of+spontaneous+eyeblinks+while+viewing+video+stories%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings.+Biological+sciences+%2F+The+Royal+Society%22%5BJournal%5D)">Synchronization of spontaneous eyeblinks while viewing video stories.</a> Proceedings. Biological sciences / The Royal Society. 276, 3635-3644 (2009).</li>
<li>Tadel, F., Bock, E., Mosher, J. C., Baillet, S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTadel%2C+F+%22Detect+and+remove+artifacts%22">Detect and remove artifacts</a>. , 
 <a target="_blank" href="http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TutRawSsp">http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TutRawSsp</a> (2015).</li>
<li>Jiang, X., Tien, G., Huang, D., Zheng, B., Atkins, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Capturing+and+evaluating+blinks+from+video-based+eyetrackers%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">Capturing and evaluating blinks from video-based eyetrackers.</a> Behavior Research Methods. 45 (3), 656-663 (2013).</li>
<li>Pedrotti, M., Lei, S., Dzaack, J., Rotting, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+data-driven+algorithm+for+offline+pupil+signal+preprocessing+and+eyeblink+detection+in+low-speed+eye-tracking+protocols%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">A data-driven algorithm for offline pupil signal preprocessing and eyeblink detection in low-speed eye-tracking protocols.</a> Behavior Research Methods. 43 (2), 372-383 (2011).</li>
<li>Adam, A., Ibrahim, Z., Mokhtar, N., Shapiai, M. I., Mubin, M. <a target="_blank" href="http://umpir.ump.edu.my/14721/">Evaluation of different peak models of eye blink EEG for signal peak detection using artificial neural network.</a> Neural Network World. 26 (1), 67-89 (2016).</li>
<li>Zhu, Z., Ji, Q. <a target="_blank" href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077314204001158">Robust real-time eye detection and tracking under variable lighting conditions and various face orientations.</a> Computer Vision and Image Understanding. 98, 124-154 (2005).</li>
<li>Lalonde, M., Byrns, D., Gagnon, L., Teasdale, N., Laurendeau, D. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/4228575/">Real-time eye blink detection with GPU-based SIFT tracking.</a> Proceedings - Fourth Canadian Conference on Computer and Robot Vision, CRV 2007. , 481-487 (2007).</li>
<li>Chang, W., Cha, H., Kim, K., Im, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Detection+of+eye+blink+artifacts+from+single+prefrontal+channel+electroencephalogram%5BTitle%5D)+AND+%22Computer+Methods+and+Programs+in+Biomedicine%22%5BJournal%5D)">Detection of eye blink artifacts from single prefrontal channel electroencephalogram.</a> Computer Methods and Programs in Biomedicine. 124, 19-30 (2016).</li>
<li>Tadel, F., Bock, E., Mosher, J. C., Baillet, S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTadel%2C+F+%22Brainstorm3%3A+Function+process_evt_detect.m%22">Brainstorm3: Function process_evt_detect.m</a>. , 
 <a target="_blank" href="https://github.com/brainstorm-tools/brainstorm3/blob/master/toolbox/process/functions/process_evt_detect.m#L297">https://github.com/brainstorm-tools/brainstorm3/blob/master/toolbox/process/functions/process_evt_detect.m#L297</a> (2018).</li>
<li>Hall, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+origin+and+purposes+of+blinking%5BTitle%5D)+AND+%22The+British+Journal+of+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">The origin and purposes of blinking.</a> The British Journal of Ophthalmology. 29 (9), 445-467 (1945).</li>
<li>Nakano, T., Kitazawa, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Eyeblink+entrainment+at+breakpoints+of+speech%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Eyeblink entrainment at breakpoints of speech.</a> Experimental Brain Research. 250, 577-581 (2010).</li>
<li>Siegle, G. J., Ichikawa, N., Steinhauer, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Blink+before+and+after+you+think%3A+Blinks+occur+prior+to+and+following+cognitive+load+indexed+by+pupillary+responses%5BTitle%5D)+AND+%22Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">Blink before and after you think: Blinks occur prior to and following cognitive load indexed by pupillary responses.</a> Psychophysiology. 45, 679-687 (2008).</li>
<li>Shultz, S., Klin, A., Jones, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inhibition+of+eye+blinking+reveals+subjective+perceptions+of+stimulus+salience%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences+of+the+United+States+of+America%22%5BJournal%5D)">Inhibition of eye blinking reveals subjective perceptions of stimulus salience.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (52), 21270-21275 (2011).</li>
<li>Wong, K. K. W., Wan, W. Y., Kaye, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Blinking+and+operating+cognition+versus+vision%5BTitle%5D)+AND+%22BritishJournal+of+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">Blinking and operating cognition versus vision.</a> BritishJournal of Ophthalmology. 86, 479(2002).</li>
<li>Leal, S., Vrij, A. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s10919-008-0051-0">Blinking during and after lying.</a> Journal of Nonverbal Behavior. 32 (2008), 187-194 (2008).</li>
<li>Murch, W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMurch%2C+W+%22In+the+blink+of+an+eye%3A+A+perspective+on+film+editing%22">In the blink of an eye: A perspective on film editing</a>. , Silman-James Press. (1995).</li>
<li>Holland, M. K., Tarlow, G. <a target="_blank" href="http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.2466/pms.1975.41.2.403">Blinking and thinking.</a> Perceptual and Motor Skills. 41 (2), 503-506 (1975).</li>
<li>Orchard, L. N., Stern, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Blinks+as+an+index+of+cognitive+activity+during+reading%5BTitle%5D)+AND+%22Integrative+Physiological+and+Behavioral+Science%22%5BJournal%5D)">Blinks as an index of cognitive activity during reading.</a> Integrative Physiological and Behavioral Science. 2, 108-116 (1991).</li>
<li>Faubert, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Professional+athletes+have+extraordinary+skills+for+rapidly+learning+complex+and+neutral+dynamic+visual+scenes%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Professional athletes have extraordinary skills for rapidly learning complex and neutral dynamic visual scenes.</a> Scientific Reports. 3 (1154), 1-3 (2013).</li>
<li>Kirk, U., Skov, M., Schram Christensen, M., Nygaard, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain+correlates+of+aesthetic+expertise%3A+A+parametric+fMRI+study%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+and+Cognition%22%5BJournal%5D)">Brain correlates of aesthetic expertise: A parametric fMRI study.</a> Brain and Cognition. 69, 306-315 (2008).</li>
<li>Lotze, M., Scheler, G., Tan, H. R., Braun, C., Birbaumer, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+musician%27s+brain%3A+functional+imaging+of+amateurs+and+professionals+during+performance+and+imagery%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">The musician's brain: functional imaging of amateurs and professionals during performance and imagery.</a> Neuroimage. 20 (3), 1817-1829 (2003).</li>
<li>Calvo-Merino, B., Glaser, D. E., Grèzes, J., Passingham, R. E., Haggard, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Action+observation+and+acquired+motor+skills%3A+an+FMRI+study+with+expert+dancers%5BTitle%5D)+AND+%22Cerebral+cortex%22%5BJournal%5D)">Action observation and acquired motor skills: an FMRI study with expert dancers.</a> Cerebral cortex. 15 (8), 1243-1249 (2005).</li>
</ol>

Yazarlar ifşa gerek yok.

Ortam içeriği amaç yapımı video oluşturma ile görsel algı analiz etmek için bir yöntem burada açıklanmıştır. Medya içeriği önceden var olan filmler ile anlatı bağlamlarda algı analiz etmek birçok diğer çalışma girişimi. Mevcut Yöntem ölçütü ilgi takip bir anlatı inşaat ile görsel içerik oluşturmak öneriyor ve öneri üzerinde dayanmaktadır Bu eyeblink oranı izleyicinin dikkatini9' a bağlı. Bu nedenle, çalışma katılımcıların eyeblinks kitle iletişim araçları memnun izlerken algılar ve onların oranı (...

Bu yöntemin amacı
Bu yöntem bir ikili protokol eyeblinks algılamak için öneriyor. Amaç izleyiciler görsel algı ortam içeriği, özellikle bu soruşturma için EEG kayıtları ve HD video kayıt sistemleri kullanılarak oluşturulan analiz etmektir.
Geliştirme ve/veya bu yöntemin kullanılması arkasındaki mantığı
Her eyeblink 150-400 ms1,2için görsel akış gizler. Yanıp sönen fizyolojik3,4,5 ve psikolojik6,7 işlevleri vardır. Dikkat ve eyeblink oranı arasındaki bağlantıyı okudu ve farklı çalışmalar8' kanıtlanmış. Eyeblink oranı daha yüksek bir önem düzeyi azalır ve önceki çalışmalara göre insanlar önemli görsel bilgi9kayıplarını önlemek en iyi an için arar yanıp sönme zamanlamasını denetlemek için bir düzenek paylaşın. Ekranlar izlerken dikkat kitle iletişim araçları içindekiler için verilen düzeyi ile ilgili bilgi sağlayabilir böylece, izleyiciler eyeblink davranışını analiz.
Spontan eyeblink oranı tespit için bir yöntem EEG elektrotlar elektrik etkinliklerini kaydetmek için bkz. Eyeblinks kolayca prefrontal tarafından tespit edilebilir ve electrooculogram elektrotlar bir EEG kayıt sistemine bağlı. Çoğu EEG analizleri içinde eyeblinks eserler olarak kabul edilir. Bu nedenle, EEG verileri analiz etmek için tasarlanmış birçok yazılım paketlerini eyeblink dedektörleri10var. EEG eyeblinks algılamak için kullanmanın avantajı yüksek zamansal çözünürlük (milisaniye) sırasına göre ve farklı anlatıları etkileri beyin kayıt imkanı ve filmlerde bu eyeblinks ile senkronize keser - bir konu açmak için daha fazla çalışma. Katılımcıların yüzleri bir HD kamera ile kayıt da eşleşen/kontrast amacıyla9için yararlı olabilir.
Başvurularla ilgili çalışmalar için alternatif yöntemler avantajları
Göz yanıp söner sayım için birden çok yöntem vardır. Yanıp söner algılamak için bazı özel manyetik bobin, kızılötesi (IR) ışık ışınları, opto-elektronik hareket dedektörleri ile göz hareketi analiz göz izleme teknikleri ve çeşitli teknikler biyoelektrik sinyaller üzerinde Örneğin, dayalı gibi araçlardır electrooculography (EOG), elektromiyografi (EMG) ve EEG. Başka bir seçenek daha doğru ama zaman alıcı el ile yanıp söner bir kare kare video kaydı11sayıyor. Teknolojileri bugün genel olarak iki gruba ayrılır: a) iletişim-alerjik olan iki yöntemleri, yapay görme ve göz izleme kullanarak çevrimdışı blink algılama kullanarak doğrudan blink algılama içerir kayıt ve b) kişi tabanlı kayıt kullanarak biyolojik sinyallerini EOG ve EEG cihazları12,13arası.
Göz izleme sistemi görüntü dayalı geleneksel pasif tasarımları ağırlıklı olarak günümüzde kullanılan yüksek çözünürlüklü bir fotoğraf makinesi ile etkin-kızılötesi tabanlı yaklaşımlar arasında değişen yaygın olarak kullanılan bir teknolojidir. İkinci IR aydınlatma14altında öğrencinin yansıtıcı özellikleri patlatır. Modern göz izleme yöntemleri temel öğrenci merkezi kornea yansıma (burada kornea ışığı yansıtır merkezi öğrencinin, izleme bir kamera içerir PCCR), kavramdır. Ancak, orada göz izleme protokolleri için yayınlanan blink algılama algoritmaları olmaması. Göz izleme piyasada farklı modeller blink algılama entegre yazılımıyla sağlasa, Ayrıca, kaynak kodunu her zaman değiştirme veya bilmek nasıl12algoritmaları iş zorlaştırır üreticileri tarafından sağlanır. Ayrıca, göz izleme ile deneyler sırasında gecikmeler ve önemli baş izleme gibi veri kaybına neden veya hareketleri bakışları olay vardır. Göz çevresi içinde video görüntüleri hangi yanıp süresini hesaplamak için bir sorun olduğunu ve hangi bazı durumlarda çeşitli eserler15oluşabilir, çok azdır.
Bu deneyde, EEG ve EOG yöntemleri kullanılır. EEG genellikle yalnız eyeblinks algılamak için kullanılır. Ancak, EEG elektrotlar ile kaydedilen eyeblinks analiz göz kapağı talebiyle çalışmanın için standart bir prosedür olduğunu. Bu yordamla araştırmacılar eyeblinks ne zaman tam olarak bilgi sahibi olmak. Yanıp söner algılamak için en yaygın sinyal örneği en yüksek noktaları, dikey hareket yanıt temsil eden bu. Orada birkaç peak algılama algoritmaları ham için geçerli EEG, saat-alan, veya frekans etki alanı sinyalleri. En yüksek kimlik içinde gerçekleştirilen işlemlere peak algılama, özellik çıkarma ve sınıflandırma vardır. Eyeblinks ön kanalının bir EEG sinyal üzerinde önemli bir etkiye sahip. Tipik olarak, eyeblinks bir önceden belirlenmiş genlik eşiği16kullanarak EEG algılanır. Bu deneyde kullanılan analiz yazılım algoritmaları sinyalleri standart sapma ve önceden filtre uygulanmış EEG sinyal kök ortalama kare (RMS) temel alır; açık kaynak olduklarını ve bilimsel topluluk17için kullanılabilir. Ancak, bazı göz hareketleri eyeblinks içeren değil kafa karıştırıcı olabilir elektriksel aktivitenin sebep olabilir. Bu nedenle, el ile onları sayarak eyeblinks maç araştırmacıların - izleyiciler yüzleri bir HD video kamera ile kayıt - ikinci bir yöntem sağlar. Böyle bir çift yöntemiyle araştırmacı ile istatistiksel araçlar kolayca çözümlenebilir eyeblinks matrisi elde eder.
Bu nedenle, bir veri üç taraflı kur çevrimi ile algılanan eyeblinks doğrulamak için iki farklı kaynaktan önerilen yöntemi gerçekleştirir. Bu yöntem Nakano vd. göstergeler9 onay için temel alır. Aynı zamanda, ayrıca daha ayrıntılı bir çözümleme için beyin aktivitesi ve frekans bandı bilgileri toplamak araştırmacılar sağlar. Burada açıklanan deneme etkileri geniş bir gelecek soruşturma düzenleme tarzı kesim oksipital ve prefrontal beyin bölgeleri üzerinde bir parçasıdır.
Bir soruşturma için uygun olup olmadığını yöntemi belirlemek
Video içeriği izleyen üç deneysel koşullar okudu ederken bu deneysel protokol izleyiciler eyeblinks sağlar. İlk olarak, eyeblink oranı iki tamamlayıcı teknikleri kullanarak algılanır: EEG ve kaydedilen HD video. Burada, kablosuz bir EEG ile 20 kanal kullanın. Araştırmacı görsel içerik tüm değişken yönetebilmesi için deneme adapte ikinci, belirli uyaranlara oluşturulur. Burada, üç videolar aynı anlatı ama farklı video düzenleme tarzı ile oluşturulmuştur. Anlatı bir odaya girdi, bir masada oturdu, üç topları ile etti, bir dizüstü bilgisayar açıldı, bazı kitaplar bilgileri baktım, bir şey dizüstü bilgisayarda yazılan, kapalı, doğrudan kameraya baktı, bir elma yedik ve odadan çıktı bir adam ile oluşuyordu. Üç video çekim gücü 198 son s her. İlk tek seferlik bir filmdi; İkinci 33 farklı çekim ile klasik Hollywood tarzı kurallarına göre düzenlendiği; ve üçüncü MTV tarzı kurallarına 79 çekim ile düzenlendi. Dördüncü bir uyarıcı da anlatı aynı sunuldu ama bir aktör yerine bir video ile gerçek bir temsil biçimi oldu. Bu dördüncü video olmayan uyarıcı düzenleme tarzı farklılıkları bir ilk çalışmada kullanılan değildi ama farklı bir araştırmada kullanılan gerçek temsil ve filtrelenmiş media8arasında eyeblink-kuru farkı karşılaştırmak için. Üçüncüsü, farklı Katılımcı grupları önceki uzmanlıklarını videoları görsel analiz bağlı olarak seçilir. Amaç konu grupları aynı görsel uyaranlara izlerken eyeblink oranları farklılıkları tespit etmektir. Bu durumda, 40 konular soruşturmada yer aldı. Bunların yarısı medya uzmanları vardı (16 ve 4 erkek; 30-56 yaş, 44,15 ±7.15 yıl, ortalama yaş ile) ve diğer olmayan medya uzmanları edildi (15 erkek ve 5 kadın; 28-56 yaş, Yaş ortalaması 43.25 ± ile 8.59 yıl). Medya profesyonelleri 6 yıldan fazla deneyim günlük işlerinde ortam düzenleme için ilgili kararlar kriteri ile seçilmiştir.

<table><tbody><tr><td>EEG Cihazı</td><td>Neurolectrics</td><td>Enobio 20 EEG/EMG sistemi&nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>Ag / AgCl Elektrotları</td><td>Nöroelektrikler</td> <td>[NE022b] GelTrode</td><td></td></tr><tr><td>Kayıt EEG yazılımı</td><td>Nöroelektrikler</td><td>NicOffline yazılımı</td><td></td></tr><tr><td>HD-video kamera</td><td>Sony Corporation & nbsp;</td><td>Sony HDR-GW55VE</td><td></td></tr><tr><td>Şırınga</td><td>Monoject</td><td>Monoject 412, kavisli uçlu şırınga, 50/kutu</td><td></td></tr><tr><td>Salin elektrot EMG jeli</td><td>Signa-Gel</td><td>X32-204: Signa Jel</td><td></td></tr><tr><td>Görsel Uyaran Sunum Yazılımı</td><td>Paradigma Uyaran Sunumu</td><td>Algı Araştırma Sistemi Birleştirilmiş</td><td></td></tr><tr><td>EEG yazılım analizi</td><td>Centre National de la Recherche Scientifique ve Montreal Nöroloji Enstitüsü</td><td>Beyin Fırtınası3</td><td></td></tr><tr><td>EEG yazılım analizi</td><td>The MathWorks Inc.</td>Video sunumu için <td>MATLAB 2013b</td><td></td></tr><tr><td>TV</td><td>Panasonic Corporation</td><td>PanasonicTH- 42PZ70EA&nbsp; - Uyaranları sunmak için 50 "</td><td></td></tr><tr><td>PC</td><td>MacBook Air</td><td>2013 Yılı, Mac OSX çalıştıran Mountain Lion</td><td></td></tr><tr><td>uyaranları kaydetmek için PC</td><td>MacBook&nbsp;</td><td>Yıl 2009, Windows 7 çalıştıran, Windows</td> işletim sistemi İstatistiksel Analiz Systat Software Inc. sağlamak <td>için diskin bir bootcamp bölümü ile</td></tr><tr><td></td><td>.</td><td>Sigmaplot 11.0&nbsp;</td><td></td></tr></tbody></table>

görsel algı ortam içeriği analiz etmek için elektroansefalografi ölçümleri ve yüksek kaliteli video kaydı kullanma

Using Electroencephalography Measurements and High-quality Video Recording for Analyzing Visual Perception of Media Content

Bu makalede insanlarda görsel algılama farklılıkları algılamak için bir yöntem araştırıyor. Kullanılan yöntem eyeblinks psikolojik (veya "bilişsel") fonksiyonu üzerinde temel alır. Katılımcıların eyeblinks bulunur ve araştırma için özel olarak oluşturulan videoları izlerken satın aldı. Algılama ve eyeblinks edinimi bir 20-Kanal electroencephalographic (EEG) kablosuz cihaz yardımı ile yapılmaktadır. Elektrot yerleştirme için 10-20 sistemi takip Uluslararası. Bir yüksek tanımlı (HD) video kamera katılımcıların yüz ifadeleri, kontrast amacıyla kaydetmek için kullanılır. Önceden varolan medya içeriği kullanmak yerine, bu soruşturma için ilgi belirli ölçütlere uyaranlara ile araştırmacılar etkinleştirme ilgi kesin parametreleri yönetmek için aşağıdaki video içeriği amaç yapımı oluşturuldu. Aksi takdirde, sonuçları kontrolsüz değişkenleri ile kontamine. EEG kayıtları ile video çekim gücü sunumunu eşitlenmesi milisaniye cinsinden yapılması gerekiyor. Toplanan veri analizi ile büyük matrisleri çalışmak için turp gibi bilgisayar yazılımı ile gerçekleştirilir. Eyeblink oranı medya profesyonelleşmesi ve düzenleme tarzı ile ilgili istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar ile bildirilen deneysel yordamlar bulunur.

Yordamı kullanarak üç farklı video film izlerken analiz edildi iken 40 katılımcılar eyeblink oranı burada anlatılan. Medya profesyonelleşmesi üzerinde karşılaştırmalı bir analiz için katılımcıların yarısı medya uzmanları vardı. Onlar medya düzenleme için ilgili kararlar iş deneyimi 6 yıl en az ölçüte dayalı seçildi ve görsel-işitsel keser. Düzenleme stilleri üzerinde karşılaştırmalı bir analiz için üç video çekim gücü tam olarak aynı anlatı ama farklı bir düzenleme tarzı ile oluşturulmuşt...

Biz algılama, toplama ve analizi, eyeblink gore medya içerik izlerken mevcut.

Görsel algı ortam içeriği analiz etmek için elektroansefalografi ölçümleri ve yüksek kaliteli Video kaydı kullanma

This article explores a method to detect differences in visual perception in humans. The method used is based on the psychological (or "cognitive") ...

Bu deneysel prosedürün genel amacı, elektroenselografik ve elektromiyografik kayıtlar yardımıyla spontan göz kırpma oranlarının ölçülmesi yoluyla medya içeriğinin görsel algısını analiz etmektir. Burada katılımcıların ekranda film izlerken göz kırpma oranlarına dikkat edeceğiz. Göz kırpmanın temel işlevi, korneayı mekanik ve kimyasal hakaretlerden korumak ve ayrıca ıslak tutmak ve yabancı kalıntılardan korumaktır.Bu tür göz kırpmaları, farklı tipteki göz kapağı hareketleriyle üretilebilir. Örneğin, mekanik veya kimyasal veya ağrılı reseptörlerin aktivasyonu ile üretilen kornea refleksine sahibiz ve bunlar korneada ve ayrıca deride bulunabilir. Bu reseptörlerin uyarılması, trigeminal nöronlarla aynı şekilde uyarılır: önce trigeminal sinir, sonra trigeminal nöronlar ve bunlar yüz çekirdeğine yerleştirildikleri motor nöronları aktive eder.Ancak, göz kırpmanın çok iyi bilinmeyen başka bir işlevi daha vardır ve bu, görsel girdinin biliş süreciyle ilgilidir. Ve bu genellikle, aslında, günün görsel periyodu boyunca her seferinde olan şey içindir, çünkü bu spontan göz kırpmaları nedeniyle, göz kırpma sırasında görsel algı tazelenir. Yani bir taraftaki göz kırpma, görsel gerçeklik algımızı biraz değiştiriyor.Bunun bilincinde değiliz. Aslında, yaklaşık 100-200 milisaniye süren bu spontan göz kırpmalar sırasında, hala gördüğümüz kesinlik algısına sahip olduğumuzun farkında değiliz, ancak bu imkansız çünkü göz bebeği bu süre boyunca kapakla, üst kapakla kaplıdır. Medya içeriğinin görsel algısını analiz etmek için EG / MG ölçümlerini kullanmanın avantajı, verilerin FMRI gibi diğer otuz vakaya göre yüksek geçici çözümüdür.EG/MG kullanımı ile farklı frekanslarda beyin ve göz kapağı aktivitelerine erişebiliyoruz. Bu prosedürün avantajı, seçilen görsel uyaranların sunumuna elektriksel beyin aktivitesinin yüksek senkronize bir tepkisine sahip olmasıdır. Medya içeriğinin ve görsel algının tüm değişkenlerini ve parametrelerini kontrol etmek önemlidir.Bu nedenle kendi video filmlerinizi oluşturmanız arzu edilir. Bu bağlamda, laboratuvar tarafından bir video kamera ile veya bu amaçla bir medya merkezi tarafından kendi içeriği oluşturulabilir. Katılımcı seçimi de çok önemlidir.Birden fazla araştırma, görsel bir görev sırasında veya bu göreve bakarken denekler arasında farklı algısal kalıplar olduğunu kanıtlamıştır. Bu nedenle katılımcı seçimine dikkat etmek gerekir. Örneğin, bu deneyde, medya profesyonelleri ile medya profesyonelleri tarafından gerçekleştirilen spontan göz kırpma oranları karşılaştırılmıştır.Bu durumda medya çalışanları bazı somut kriterlerle seçilmiştir. Günlük işlerinde medya düzenleme veya ses kesintileri ile ilgili kararlar alma konusunda en az altı yıllık deneyime sahip olmaları gerekiyordu. Konuların seçimi için belirli kriterler yayının yöntemler bölümünde yazılmalıdır.Video filminizin sunumu için uygun bir senaryo oluşturun. Dikkat dağıtıcı herhangi bir unsur, deney katılımcınızı rahatsız edebilir. Bizim durumumuzda, esnek bir alanı tanımlamak için iki siyah yapı oluşturuldu.Canlı oyun uyarıcısı için fon olarak bir siyah yapı. Ve aynı boyutlara sahip ikinci siyah yapı ve video uyaranlarının sunumu için bir ekranı beslemek için ortada bir delik. Deneysel prosedürünüzü gerçekleştirmek için rahat bir alan yaratmak önemlidir.Burada, katılımcılara sunulan aynı içerik ve süreye sahip üç filmden bir kesit sunuyoruz. Biri, açık çekimi olan ve kamera hareketi olmayan tek çekimlik bir filmdi. Bir diğeri, 33 çekimi ve ortalama 5.9 saniyelik çekim uzunluğu ve çekimler boyunca sürekliliği olan, içerik, ritim, mekan ve zaman ilişkileri olan Hollywood tarzı bir filmdi.Son olarak üçüncü video, 79 çekim ve ortalama 2.4 saniye çekim uzunluğuna sahip MTV tarzı bir filmdi. Burada çekimler arasında içerik, ritim, mekan ve zaman süreksizliği vardı. Bir EEG / EMG seansına başlamak için aşağıdaki malzemeleri hazırlamanız gerekir: Kapak, kontrol kutusu cihazı, elektrotlar, iletken jel, bir şırınga, katılımcıların kafasının ölçümlerini yapmak için bir ölçüm cihazı ve diğer temel ürünler.Şimdi EEG başlığını deneğin kafasına ayarlayarak başlayın. Herhangi bir kir belirtisini, saç ürünlerini temizlemek için cildin yüzeyini temizleyin. Katılımcının kafasını ölçün.Nasion ve inion arasındaki mesafeyi ölçün ve yarı yol noktasını tepe noktası olarak işaretleyin. 10-20 sistemini kullanarak EEG başlığındaki elektrotları hazırlayın. Kapağı, işareti takip eden konuya yerleştirin, böylece tepe noktası kapağın merkezi sıfır noktasıyla eşleşir.İletken jeli bir şırınga yardımıyla elektrotlara uygulayın ve kapağın uygun şekilde ayarlandığından emin olun. Ardından, referans elektrodu ve elektrokültürografiyi deneğin kafasına yerleştirin. Deney deneğine rahat ve seans için hazır olup olmadığını sorun.Kontrol kutusunun verileri kaydeden bilgisayara düzgün şekilde bağlanıp bağlanmadığını kontrol edin. Her elektrotun sinyalinin doğru olup olmadığını kontrol edin, aksi takdirde elektrodu kontrol edin. EEG/EMG aktivitesini kaydederken, bu elektrik sinyallerinin üretici tarafından sağlanan yazılımla veya deney için geliştirilmiş başka herhangi bir yazılımla düzgün bir şekilde kaydedildiğini kontrol etmeniz arzu edilir.EEG / EMG sinyallerinin uygun iletkenlerini onaylayın ve gerekirse oturumun herhangi bir parametresini değiştirin. Her şey kontrol edildikten sonra kayıt oturumunu başlatabilirsiniz. EEG / EMG verilerini dosyalarınızda saklayın ve yazılım analizi için içe aktarın.Göz kırpmaları EEG kayıtlarında genellikle artefakt olarak kabul edilir. Bu nedenle, herhangi bir yazılım protokolü iyi bir göz kırpma dedektörüne sahip olmalıdır. Burada olduğu gibi, spesifik EEG ve EMG elektrotlarının kullanılması ve ilgili bantların en uygun frekanslarda filtrelenmesi iyi bir prosedürdür.Verilerinizi seçin ve filtreleyin ve bu göz kırpmalarının kaç tane ve ne zaman gerçekleştiğini belirlemek için uygun bir göz kırpma filtresi uygulayın. Sonuçlarınızı üçgen haline getirmenin iyi bir yolu, katılımcılarınızın gözlerini bir HD video kamera ile kaydetmektir. Bu, yazılım tarafından algılanan bir göz kapağı tepkisi konusunda herhangi bir şüpheniz olduğunda göz hareketlerini kontrol etmenize olanak tanır.Bu katılımcı örneğinde, sunulan uyaranlardan birini izlerken birkaç göz kırpması tespit ettik. Bunlar FP1, FP2 ve EOG elektrotlarında tespit edildi. Bu şekil, farklı düzenleme stillerini izlerken medya dışı ve medya profesyonellerinde spontan göz kırpma hızının karşılaştırmasını göstermektedir.Sonuçlarımıza göre, medya profesyonelleşmesi ve medya baskısı izleyicilerin göz kırpma oranını etkiliyor. Araştırmacılar, deneklerin görsel algısını analiz etmek için EEG veya EMG kayıtlarını kullanarak, çoklu frekans bantlarında farklı beyin aktivitelerine erişebilirler. Bu deneyde, göz kırpma hızına dikkat ediyoruz, ancak artık seanslar sırasında elde edilen EEG verilerinde çoklu analizler yapılabilir.Bu çalışma, medya görme stilleri ve medya profesyonelleşmesi ile ilgili farklı beyin ve kas aktivitelerini bildiren ilk çalışmadır. Diğer medya alım teknikleriyle karşılaştırıldığında, EG / MG kayıtları, medya içeriğinin algılanması sırasında beyin ve kas aktivitelerini belirlemeye yardımcı olabilir.

using-electroencephalography-measurements-high-quality-video

Research

JoVE Journal

Behavior

Davranış

Biz manyetik rezonans görüntüleme (MRG) tarafından yakalanır anatomik bilgi ile kombine manyeto ve elektroensefalografi (MEG / EEG), işitsel dikkat ile ilişkili kortikal ağ dinamikleri eşlemek için kullanabilirsiniz.

Eşzamanlı MEG / EEG ve Anatomik-kısıtlı Minimum norm Tahminleri Kullanarak Eşleme Kortikal Dinamiği: Bir İşitsel Dikkat Örneği

Belirli görsel modalitelere yanıt olarak dönüşlü göz hareketlerine dayalı görsel bilgi işlemenin kalitesini ölçmek için bir yöntem tanımlanmıştır. Reaksiyon süreleri ve fiksasyon çıktı parametreleri, 6 aylıktan itibaren görme bozukluğu olan ve olmayan çocuklarda görsel performansı karakterize etmek için kullanılır.

Bir Yöntem Göz İzleme Kullanarak Çocuklarda Görsel Bilgi İşleme belirlememize

Biz non-invaziv, deforme ve yeniden kullanılabilir olan bir kuru tip 16 kanal EEG sensör tasarlanmıştır. Bu kağıt tüm sinyal işleme görsel uyarılmış potansiyel (VEP) için önerilen EEG elektrot kuru bir non-invaziv çok kanallı EEG sensör kullanarak fare kafa derisi üzerinde ölçülen sinyalleri üretimden anlatılmaktadır.

Görsel uyarılmış potansiyel kayıtları bir kuru Non-invaziv çok kanallı kullanarak farelerde EEG sensör kafa derisi

Makalede tarafından electro-oculogram Kupası Ag-AgCl elektrot ile geniş plastik bir saçak kullanarak nörolojik hastalarda yüksek doğrulukta yatay göz hareketleri kaydetmek için pratik bir yöntem. İstikrarlı ölçüm uygun seçimi ve elektrotlar, ışık uyarlaması oluşmaya ve gerektiği gibi yeniden kalibrasyon için yeterli zaman ayırdığınız fiksasyonu gerektirir.

Doğru bir şekilde nörolojik hastalarda Electro-oculogram kullanarak kayıt yatay Saccade performansları

Bu yazıda, yüksek yoğunluklu EEG kullanarak ventral ve dorsal ağlar uyarılması yoluyla diferansiyel kortikal görsel uyarılmış potansiyel morfolojik desenleri araştırmak için bir protokol sunuyoruz. Görsel nesne ve hareket uyarıcı paradigmalar, ile ve temporal jitter olmadan, açıklanmıştır. Görsel uyarılmış potansiyel morfolojik analizler de özetlenmiştir.

Stimulus-spesifik kortikal görsel uyarılmış potansiyel morfolojik desenler

Burada, Yetişkin, erkek Wistar fareler içinde lateral sıvı perküsyon hasarı (FPı) modeli ile şiddetli TBı teşvik etmek için bir protokol sunuyoruz. Ayrıca, sürekli video-EEG kayıtlarını toplamak ve travma sonrası epileptogenesis ile tutarlı epileptiform deşarj için monitör kullanmak üzere bir kablosuz telemetri sisteminin kullanımını da gösteriyoruz.

Yan sıvı perküsyon kaynaklı travmatik beyin yaralanması sonrasında epileptiform deşarj Izlemek için kablosuz video-EEG sisteminin kullanımı

Bu makalede, manyetoensefalografi (Meg) kullanarak nesne algılamada pre-Stimulus kaynak düzeyi etkilerini algılamaya olanak sağlayan bir denemenin nasıl ayarlanacağı açıklanır. Uyarıcı malzemesi, deneysel tasarım, Meg kaydı ve veri analizini kapsar.

Magnetoensefalografi ile nesne algısında ön Stimulus kaynak düzeyinde etkileri tespit etme

Manyetoensefalografi (MEG) ve yüksek yoğunluklu elektroensefalografi (HD-EEG), doğrulayıcı ve tamamlayıcı bilgiler vermelerine rağmen nadiren aynı anda kaydedilir. Burada, ilaca dirençli epilepsili çocuklarda epileptojenik ve anlamlı beyin alanlarını lokalize etmeyi amaçlayan eşzamanlı MEG ve HD-EEG'nin kaydedilmesi için deney düzeneğini ve bu verileri analiz etme metodolojisini gösteriyoruz.

İlaca Dirençli Epilepsili Çocukların Precerrahi Değerlendirmesinde Elektromanyetik Kaynak Görüntüleme

Eşzamanlı elektroensefalografi (EEG) ve fonksiyonel Manyetik Rezonans görüntüleme (fMRI) güçlü bir beyin görüntüleme aracıdır. Ancak, MRI tarayıcı içinde bir tarayıcı içinde EEG ekipmanı kullanırken her EEG veri kayıt ve güvenliği dikkate alınması gereken için zor bir ortam oluşturur. Burada, optimize edilmiş EEG-fMRI veri toplama protokol mevcut.

Eş zamanlı fMRI sırasında Yüksek Kalite EEG Veri alma için an En iyi Uygulama

Iki ayaklı hareket restorasyonu ve rehabilitasyonu için etkili bir beyin-makine arayüzü (BMI) sistemi geliştirilmesi kullanıcının niyet doğru çözme gerektirir. Burada aynı anda non-invaziv nöral aktivitenin satın alma, kas aktivitesi ve çeşitli hareket görevleri ve koşullarında tüm vücut kinematik için yeni bir deneysel protokol ve veri toplama tekniği mevcut.

Eşzamanlı Derisi Elektroensefalografi (EEG), elektromiyografi (EMG) ve Multi-modal Sinir kod çözme için Tüm vücut bölüm Ataletsel Kayıt

Öğrenin, görsel algıyı analiz etmek için elektroansefalografi ve elektromiyografi kayıtlarıyla göz kırpma hızlarını nasıl ölçebilirsiniz. Bu yöntem, medya tüketimi sırasında bilişsel süreçleri anlamanıza yardımcı olur.

Görsel algı ortam içeriği analiz etmek için elektroansefalografi ölçümleri ve yüksek kaliteli Video kaydı kullanma

Daha fazla video keşfet