Overview
출처: 조나스 T. 카플란과 사라 I. 짐벨 연구소 — 서던 캘리포니아 대학교
인간의 시각 시스템은 매우 정교하고 매우 신속하게 많은 양의 정보를 처리 할 수 있습니다. 그러나, 정보를 처리 하는 두뇌의 능력은 무제한 리소스. 주의, 현재 목표와 관련된 정보를 선택적으로 처리하고 그렇지 않은 정보를 무시하는 능력은 시각적 인식의 필수적인 부분입니다. 주의의 일부 측면은 자동, 다른 자발적인 대상제어 대상이 되는 동안. 이 실험에서는 시각적 처리에 대한 자발적인 "하향식" 주의 제어 메커니즘을 살펴봅시다.
이 실험은 시각적 피질의 질서 정연한 조직을 활용하여 하향식 주의가 시각적 자극의 처리를 선택적으로 조절하는 방법을 검사합니다. 시각적 피질의 특정 영역은 특정 시각적 항목을 처리하기 위해 전문화된 것으로 보입니다. 구체적으로, 칸위셔 등의작품 . 도 1은 피험자가 다른 일반적인 물체를 관찰할 때얼굴을 볼 때 훨씬 더 활성화되는 열등한 측두엽의 fusiform 자이러스 내의 영역을 확인하였다. 이 지역은 Fusiform 얼굴 영역 (FFA)으로 알려지게되었습니다. 또 다른 뇌 영역, 파라히마 장소 영역으로 알려진 (PPA), 집과 장소에 강하게 응답, 하지만 얼굴에. 2 이러한 영역이 특정 유형의 자극에 어떻게 반응하는지 알고 있다는 점을 감안할 때, 그들의 활동은 시력 시각적 주의의 핵심 구성 요소를 식별하기 위해 더 탐구될 수 있습니다.
이 비디오는 fMRI를 사용하여 뇌의 FFA 및 PPA를 지역화하는 방법을 보여 준 다음 개체 기반 주의 제어가 이 영역에서 활동을 어떻게 조절하는지 검사합니다. 후속 가설 테스트를 제한하기 위해 기능적 국조제의 사용은 기능 적 이미징의 강력한 기술입니다. 참가자는 얼굴과 집의 오버레이 이미지로 제시되는 동안 기능 MRI를 받게됩니다. 얼굴과 집이 각 자극에 제시되더라도, 우리는 그들의 FFA와 PPA에서 활동의 패턴이 참석하는 항목에 따라 변경될 것으로 예상합니다. 3
Procedure
1. 참가자 모집
- 20명의 참가자를 모집합니다.
- 참가자는 오른손잡이여야 하며 신경학적 또는 심리적 장애의 병력이 없어야 합니다.
- 참가자는 시각적 신호를 제대로 볼 수 있도록 정상 또는 수정된 투 정상 시야를 가져야 합니다.
- 참가자는 몸에 금속이 없어야 합니다. 이것은 fMRI에 관련된 높은 자기장 때문에 중요한 안전 요구 사항입니다.
- fMRI는 스캐너 보어의 작은 공간에 누워 필요하기 때문에 참가자는 밀실 공포증때문에 손해를 입어서는 안됩니다.
2. 사전 스캔 절차
- 사전 스캔 서류를 작성합니다.
- 참가자가 fMRI 스캔을 위해 들어올 때, 먼저 MRI에 대한 반대 표시가 없는지 확인하기 위해 금속 스크린 양식을 작성하도록 지시하고, 방사선 전문의가 스캔을 검토하는 데 동의하는 부수적 인 연구 결과 양식및 연구의 위험과 이점을 자세히 설명하는 동의서를 작성하도록 지시하십시오.
- 벨트, 지갑, 휴대폰, 헤어 클립, 동전 및 모든 보석을 포함하여 몸에서 모든 금속을 제거하여 참가자가 스캐너에 들어갈 준비를하십시오.
3. 참가자에 대한 지침을 제공합니다.
- 참가자에게 스캐너에서 얼굴과 집의 이미지가 표시됩니다.
- 초기 로컬라이저 런의 경우 참가자에게 얼굴과 주택을 수동적으로 볼 수 있다고 지시합니다.
- 작업 실행에서, 그들은 서로 겹쳐 얼굴과 집을 볼 수 있음을 참가자에게 설명한다. 그들의 임무는 다음과 같이 집이나 얼굴에주의를 기울이는 것입니다.
- 작업이 처음 시작되면 집이나 얼굴에주의를 기울일지 여부를 텍스트 지침을 통해 알 수 있습니다.
- 참가자들은 주택에 주의를 기울이도록 지시받는 4개의 런과 얼굴에 주의를 기울이도록 지시받는 4개의 런을 받게 됩니다.
- 얼굴과 집 실행의 일정은 각 주제에 대해 무작위입니다.
- 참가자에게 스캔 을 통해 머리를 가만히 유지하는 것이 중요하다고 강조합니다.
4. 참가자를 스캐너에 넣습니다.
- 참가자에게 스캐너와 이어폰의 소음으로부터 귀를 보호하여 스캔 중에 실험자의 소리를 들을 수 있도록 하고 코일에 머리를 대고 침대에 눕히도록 하십시오.
- 참가자에게 비상 압착 공을 주고 스캔 중에 비상 시 압박하도록 지시하십시오.
- 폼 패드를 사용하여 코일에 참가자가 머리를 고정하여 스캔 중에 과도한 움직임을 피하고, 가장 작은 움직임조차도 이미지를 흐리게하기 때문에 스캔 중에 가능한 한 가만히 있는 것이 매우 중요하다는 것을 참가자에게 상기시킵니다.
5. 데이터 수집
- 고해상도 해부학 검사를 수집합니다.
- 기능 적 스캐닝을 시작합니다.
- 자극 프레젠테이션의 시작을 스캐너의 시작과 동기화합니다.
- 프로젝터에 연결된 랩톱을 통해 사진을 제시합니다. 참가자는 스캐너 보어 의 뒷면에 화면을 반사, 자신의 눈 위에 거울이있다.
- 각 참가자에게 두 개의 현지식 런을 제시하며, 이 실행은 얼굴과 집의 블록을 수동적으로 볼 수 있습니다. 이러한 지역화 실행은 각 개별 참가자에서 FFA 및 PPA를 식별하는 데 사용됩니다.
- 블록 사이에 고정의 20 s와 함께 30 년대 블록에 얼굴과 주택의 각 세트를 제시한다. 750 ms에 대한 각 자극을 표시하고, 그 다음에 250ms 간 자극 간격을 표시하여 화면에 고정 십자가만 존재합니다. 5 개의 얼굴 블록과 5 블록의 주택을 얻기 위해 교대로 블록을 반복하십시오.
- 각 참가자에게 주의 작업의 기능 실행 8개를 제시합니다.
- 화면 중앙에 겹쳐진 얼굴과집(그림 1)으로각 실행을 시작하고, 얼굴이나 집에 참석하는 것으로 시작하는 지시. 초기 주의 대상은 실행에서 무작위로 실행됩니다.
- 각 실행에는 300 쌍의 겹쳐진 얼굴과 집이 포함됩니다. 얼굴과 주택의 쌍은 실행 사이에 반복되지만 실행 내에서는 반복되지 않습니다.
- 중첩된 각 자극 쌍을 1초 동안 표시합니다. 매 초마다 중첩 된 집과 얼굴을 새로운 중첩 된 집과 얼굴로 대체하십시오.
그림 1. 얼굴 자극과 집 자극이 함께 겹쳐. 제시된 각 자극은 겹쳐진 얼굴과 집이었다. 참가자는 얼굴이나 집에 집중하라는 지시를 받았습니다.
6. 스캔 후 절차
- 참가자를 스캐너에서 꺼내십시오.
- 참가자를 브리핑합니다.
7. 데이터 분석
- 데이터를 미리 처리합니다.
- 모션 보정을 수행하여 모션 아티팩트를 줄입니다.
- 시간적 필터링을 수행하여 신호 드리프트를 제거합니다.
- 데이터를 부드럽게 하여 신호 대 잡음 비율을 높입니다.
- 각 참가자에 대한 데이터를 모델링합니다.
- 지역화 검사에서 각 작업 조건(얼굴 및 주택)에 대해 예상되는 혈역학 적 응답이 있어야 하는 모델을 만듭니다.
- 이 모델에 데이터를 맞게 하면 각 복셀의 값이 작업 조건에 해당 복셀이 관련된 정도를 나타내는 통계 맵이 생성됩니다.
- 해부학적 위치에 따라 FFA 및 PPA에 해당하는 각 주제에 대한 클러스터를 식별합니다. FFA는 미드 fusiform 자이루스 (주택보다 얼굴에 훨씬 더 반응)에 있는 모든 연속 복셀을 포함하고 PPA는 얼굴보다 주택에 더 크게 반응 하는 파라히마 마그네아의 모든 복셀을 포함합니다. 이러한 관심 영역을 설정하기 위해 각 복셀에 대해 p <10-6의 최소 유의 임계값이 사용되었습니다.
- 각 개인의 FFA와 PPA 마스크를 ROI로 사용하여 4개의 포커스 온 페이스 런 과 4개의 포커스 온-온-하우스 런 동안 신호 활성화를 추출합니다.
- 각 주제에 대해 FFA 및 PPA의 얼굴 초점 및 집 초점 조건에 대한 백분율 신호 변경을 정량화합니다.
- 지역화 검사에서 각 작업 조건(얼굴 및 주택)에 대해 예상되는 혈역학 적 응답이 있어야 하는 모델을 만듭니다.
- 백분율 신호 변경 값에 대한 분산(ANOVA)에 대한 양방향 분석을 수행하여 조건 간의 차이를 테스트합니다. 이 테스트의 요인은 ROI (PPA 대 FFA) 및 주의 (얼굴 대 주택)입니다.
시각적 주의 력 제어는 주의를 기울여야 할 것을 선택하는 우리의 의도적 인 상태를 말합니다.
예를 들어, 관찰자의 목표는 수프에 있는 양파를 모두 골라내는 것이라면, 그는 소용돌이치는 파리를 눈치채지 못할 수도 있습니다.
둘 다 공간적으로 일치했지만, 양파와 같은 초점의 항목은 개인의 목표 때문에 눈에 띄었습니다. 이것은 개체 기반 주의 제어의 예입니다.
흥미롭게도, 뇌와 시각 피질, 특히 개체를 별도로 처리할 수 있습니다. 그러나 관련 특수 처리 영역에서 더 강력한 활성화를 얻는 것은 참석 대상입니다.
이 비디오는 기능성 자기 공명 영상, fMRI 및 원래 낸시 칸위셔와 동료가 개발한 방법을 사용하여 특정 개체를 처리하는 전용 뇌 영역을 찾는 방법을 보여줍니다.
또한, 각성 조절이 복셀 기반 분석을 사용하여 동일한 영역에서 신경 활동을 조절하는 방법을 조사하고, 마음 챙김 훈련이 시간이 지남에 따라 주의를 조절하는 능력을 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대해서도 논의할 것입니다.
이 실험에서 참가자는 fMRI 스캐너에 누워 있으며 패시브 보기와 중첩된 두 가지 단계에서 얼굴과 집의 이미지를 표시합니다.
첫 번째 단계에서는 블록 디자인에서 한 번에 하나씩 이미지를 관찰하도록 요청되며, 즉 여러 면이 하우스 시퀀스다음에 표시됩니다. 이러한 유형의 보기는 관심 있는 특정 지역 내에서 활동을 지역화하는 역할을 합니다.
예를 들어, fusiform 얼굴 영역, FFA는 개인이 다른 일반적인 개체에 비해 얼굴을 볼 때 더 활성화 된 것으로 나타났습니다, 반면 파라 히마 자리 영역, PPA 짧은, 오히려 얼굴보다는 주택과 장소에 더 강하게 응답.
이러한 영역이 특정 유형의 자극에 반응한다는 점을 감안할 때, voxel 기반 활동의 패턴 또는 일부 수준의 활성화를 나타내는 영역은 표시된 이미지에 따라 변경될 것으로 예상됩니다.
이러한 기대는 얼굴과 집의 중첩 된 이미지가 표시되는 두 번째 단계를 설정합니다. 여러 번의 시험을 통해 참가자들은 한 번에 하나의 항목에만주의를 기울여야하므로 집이나 얼굴 사이에 초점을 전환해야합니다.
이 경우, 종속 변수는 이미지 조건에 걸쳐 기록된 활성화의 양으로, 신호 변화의 크기로 변환하여 기준선에서 얼굴 중심 블록으로의 활성화 의 변화를 관찰하고 집 중심을 중심으로 합니다.
두 이미지는 중첩된 방식으로 표시되지만, 참가자의 FFA 및 PPA의 활동 패턴은 참석한 특정 항목에 따라 변경될 것으로 예상됩니다. 이러한 결과는 개체 기반 주의 제어를 강조 표시합니다.
이 연구를 위해 참가자를 모집한 후 실험실에서 인사를 하고 필요한 동의 서를 완료할 때 안전 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오. 스캔 룸및 이미징 보어에 들어가는 개인을 준비하는 방법에 대한 자세한 내용은이 컬렉션의 다른 fMRI 프로젝트를 참조하십시오.
이제 스캐너에 참여자와 함께 작업 지침을 설명합니다: 먼저 화면에서 여러 이미지를 수동적으로 보아야 합니다. 두 번째 단계에서는 텍스트 지침에 따라 중첩된 것처럼 보일 때 집이나 얼굴에 주의를 기울이도록 메시지가 표시됩니다.
이러한 방향에 따라 먼저 고해상도 해부학 검사를 수집하여 스캐닝 프로토콜을 시작합니다.
그런 다음 참가자가 30초 블록에서 이미지를 수동적으로 보는 두 개의 로컬라이저 실행으로 기능 부분을 시작합니다. 예를 들어 첫 번째 세그먼트에서는 750ms에 대한 각각의 얼굴을 표시하고, 사이, 자극 간 간격 또는 ISI(250ms)의 고정 십자가를 표시합니다.
모든 블록의 끝에서, 지금 집이되어야 이미지의 시리즈를 번갈아하기 전에 20 s에 대한 고정 십자가를 제시한다. 이 시퀀스는 한 번 실행 내에서 총 10블록동안 서로 다른 이미지로 5회 반복됩니다.
다음으로, 주의 제어 작업의 8가지 기능 적 실행을 진행합니다. 이 단계에서는 참가자들에게 화면의 텍스트를 통해 참석할 대상을 지시한 다음, 매 초마다 겹쳐진 얼굴과 집을 순환하고 각 실행에는 300개의 오버레이 이미지가 포함되어 있습니다.
연구를 마무리하려면 참가자를 스캐너에서 꺼내 서 브리핑하십시오.
데이터를 사전 처리하려면 모션 보정을 수행하여 이동 아티팩트를 줄이고, 신호 드리프트를 제거하는 시간적 필터링, 공간 스무딩을 수행하여 신호 대 잡음 비율을 증가시합니다.
그런 다음, 지역화 검사에서 각 작업 조건(얼굴 또는 주택)에 대해 예상되는 혈역학 적 응답이 있어야 하는 것을 기반으로 일반 선형 모델을 만듭니다.
각 복셀의 값이 작업 조건에 관련된 정도를 나타내는 이 모델에 데이터를 맞게 통계 맵을 생성합니다.
관심 영역을 기반으로 얼굴이나 주택에 응답한 각 복셀에 대해 최소 통계 임계값을 가진 각 피사체에 대한 클러스터를 식별합니다.
특히, FFA에 초점을 맞추고, 중간 fusiform gyrus, 이는 집보다 얼굴에 훨씬 더 반응, 뿐만 아니라 PPA, 이는 얼굴보다 주택에 더 크게 반응 파라히마 자이루스의 모든 복셀을 포함.
그런 다음 각 주제에 대해 FFA 및 PPA에서 얼굴 및 집 중심 조건에 대한 신호 변경 비율을 정량화하고 그래프로 분석합니다.
국소화 단계에서, 주체가 주택에 비해 얼굴을 볼 때 양자 FFA가 더 활성화된 것을 알 수 있습니다. 반대로, PPA는 피사체가 얼굴에 비해 주택을 관찰 할 때 더 활성화되었다.
이제 기능 적 실행에서 뇌 영역에 대해 플롯 된 동일한 측정값 (백분율 신호 변경)을 사용합니다.
얼굴이 참석했을 때, 증가 된 활동은 FFA에서 발견되었지만 PPA는 발견되지 않았습니다. 반대로, 집이 집중되었을 때, 증가 된 활동은 PPA에서 발생하지만 FFA는 발생하지 않았습니다. 이 사실 인정은 어떤 품목에 참석하는지에 따라 신경 활동이 변조된다는 것을 표시합니다.
이제 기능성 신경 이미징을 사용하여 개체 기반 주의 제어를 연구하는 방법에 익숙해지므로 연구원이 다른 유형의 주의 집중 처리를 연구하는 방법을 살펴보겠습니다.
정적 시각적 이미지에 초점을 맞추는 것 외에도, 연구자들은 개인이 움직이는 물체에 참석할 때 뇌 활동이 변조되는 방식에 관심이 있습니다.
예를 들어, 운전자가 거리를 가로지르는 개처럼 움직임을 조심하라는 말을 들으면 운동 자체가 주의를 끌 것입니다. 그러나 개에 대한 다른 식별 세부 사항을 기억하지 못할 수 있습니다. 결국, 모피 색상을 기억하는 것보다 비극을 피하는 것이 더 중요합니다.
또 다른 관행, 마음 챙김, 주의 전환의 핵심 요소를 통합, 멀리 더 스트레스 생각에서 예리한 초점을 장려하여. 강사 주도의 명상에 종사하는 동안, 개인은 특히 불리한 견해에서 주의를 제어하는 능력을 향상시키는 것으로 나타났습니다.
그러나, 불안 장애를 가진 개인에 대 한, 외상 후 스트레스를 포함 하 여, 주의 제어는 더 어렵다. 즉, 중립적인 이야기가 아니라 뉴스의 비극적인 사건처럼 정서적으로 부정적인 자극에 편향되어 있습니다.
이러한 가난한 주의력 제어는 위협적인 이미지의 영향에 더 취약하게 만듭니다 - 그들이 마음에서 벗어날 수없는 것처럼 보이는 지속 상황.
주의가 신경 활동을 조절하는 방법에 대한 JoVE의 비디오를 방금 시청했습니다. 이제 기능성 신경 이미징을 사용하여 주의제어 실험을 설계하고 수행하는 방법과, 마지막으로 개체 기반주의와 관련된 뇌 활동의 특정 패턴을 분석하고 해석하는 방법을 잘 이해해야 합니다.
시청해 주셔서 감사합니다!
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Results
현지화 스캔에서, 양자 FFA는 피사체가 집을 볼 때보다 얼굴을 볼 때 더 적극적이었다. 반대로, PPA는 피사체가 얼굴을 볼 때보다 집을 볼 때 더 적극적이었다(그림 2). 블록 설계 스캔을 통해 국소화된 이러한 영역은 나중에 기능성 실행 중에 얼굴과 주택에 대한 주의를 이동하는 것과 관련된 신호를 추출하기 위해 관심 영역으로 사용되었습니다.
그림 2. Fusiform 페이스 에어리어(FFA)와 파라히마탈 플레이스 지역(PPA)의 국소화. 보기 주택의 블록 (상단)동안 얼굴과 PPA를 보는 블록 동안 FFA의 단일 주제 지역화의 예. FFA의 신호는 얼굴 블록 동안 증가했지만 주택 (파란색)이 아니며 PPA의 신호는 주택 블록 동안 증가했지만 얼굴 (녹색)은 증가했습니다.
참가자들이 직접 시야에서 얼굴과 집을 동시에 본 기능적인 달리기 동안 FFA와 PPA의 활동은 참석 중인 항목에 따라 변조되었습니다. 주의가 얼굴에 있을 때, FFA에서 활동이 증가했지만 PPA는 그렇지 않았습니다. 반대로, 주의가 집에있을 때, PPA에서 활동이 증가했지만 FFA(그림 3)는없었습니다.
그림 3. Fusiform 얼굴 영역 (FFA)과 파라 히모캄 포지토리 (PPA)에서 의활성화주의 전환 작업 중. 주의집에있을 때 (녹색), PPA는 FFA가하지 않은 동안 증가 활성화를 보였다. 반대로, 얼굴에 초점을 맞출 때 (파란색), PPA하지 않은 동안 FFA는 증가 활성화를 보였다.
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Applications and Summary
국소 화 검사의 사용은 인지 신경 이미징을위한 강력한 도구이며 전체 뇌 이미징에 비해 몇 가지 뚜렷한 장점이 있습니다. 응답 속성을 알려진 소수의 특정 위치에 가설을 집중하면 통계력이 높은 매우 구체적인 예측을 생성할 수 있습니다. 전뇌 복셀-현명한 신경 이미징 연구는 통계적 힘을 감소시키는 과정인 뇌의 모든 위치에서 수행되는 수만 개의 통계 적 시험을 제어해야합니다. 또한 각 개인의 기능적 특성에 따라 이러한 영역을 정의하면 신경 해부학의 개별적인 차이로 인한 문제를 최소화합니다.
이 예에서, 우리는 더 일반적인 인지 과정, 하향식 주의가 지각 과정에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해하기 위하여 시각 피질의 하위 지구에 있는 전문화한 자극 특정 응답을 근거했습니다. 망막에 자극은 각 항목 프리젠 테이션에 대해 동일했지만, 피질 활동은 어떤 자극이 참석하고 있는지에 따라 다양했습니다. 이것은 하향식 주의가 정보가 처리되는 방법을 조절하기 위하여 낮은 수준의 감각 피질로 아래로 도달할 가능성이 있다는 것을 보여줍니다. 주의가 뇌의 활성화를 조절하는 방법의 더 완전한 이해는 주의 관련 무질서를 위한 처리 그리고 내정간섭에 있는 어드밴스로 이끌어 낼 수 있었습니다.
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References
- Kanwisher N.G, McDermott J, Chun M.M. (1997). The fusiform face area: a module in human extrastriate cortex specialized for face perception. J. Neurosci., 17, 4302-4311.
- Epstein, R., & Kanwisher, N. (1998). A cortical representation of the local visual environment. Nature, 392, 598-601.
- Serences, J. T., Schwarzbach, J., Courtney, S. M., Golay, X., & Yantis, S. (2004). Control of Object-based Attention in Human Cortex. Cerebral Cortex, 14, 1346-1357.
