Asperger Sendromu Duygusal Yüzler Bilinçli ve Non-bilinçli Gösterimler

JoVE Journal
Behavior

Your institution must subscribe to JoVE's Behavior section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

 

Summary

EEG deneysel protokol Asperger sendromu olan hastalarda duygusal yüzleri bilinçli ve bilinçli olmayan temsilleri arasındaki etkileşimi açıklamak için tasarlanmıştır. teknik Asperger sendromlu hastaların duygusal yüzleri olmayan bilinçli temsil açıkları var, ama sağlıklı kontrollerle bilinçli temsil karşılaştırılabilir performansa sahip olduğunu göstermektedir.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations | Reprints and Permissions

Chien, V. S. C., Tsai, A. C., Yang, H. H., Tseng, Y. L., Savostyanov, A. N., Liou, M. Conscious and Non-conscious Representations of Emotional Faces in Asperger's Syndrome. J. Vis. Exp. (113), e53962, doi:10.3791/53962 (2016).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Çeşitli beyin görüntüleme çalışmaları duygusal karşısında düşük uzaysal frekans içeriği ağırlıklı özellikle korkulu yüzleri 1-3 amigdala, pulvinar ve üstün kollikulusu aktive olduğunu ileri sürmüşlerdir. Bu bölgeler duyguların olmayan bilinçli algı limbik yapıyı oluşturan ve doğrudan ya da dolaylı 2 kortikal aktiviteyi modüle. Buna karşılık, duyguların bilinçli temsil yüzleri 3,4 ayrıntılara gönüllü dikkat yönlendirmek için ön singulat, prefrontal korteks ve somatosensoriyel kortekste daha belirgindir. Asperger sendromu (AS) 5,6 Normal dil becerileri ve entelektüel yeteneği ile müdahale etmeden, duyusal, duygusal ve iletişimsel yeteneklerini etkileyen bir atipik zihinsel rahatsızlık temsil eder. Çeşitli çalışmalarda yüz duygu tanıma için önemli sinir devresi fonksiyon kaybı kısmen sosyal iletişim hatası açıklayabilir buldukAS 7-9 olan hastalar. AS duygusal yüzleri bilinçli ve bilinçli olmayan temsilleri arasındaki etkileşimi açıklamak amacıyla, EEG deneysel protokol fotoğraf veya çizgi çizim yüzleri birinin duygusallığı değerlendirmesini içeren iki görevler ile tasarlanmıştır. Bir pilot çalışma AS ve IQ / cinsiyet uyumlu sağlıklı kontrol ile reaksiyon süreleri ve denenmiş hastalar arasında yüz duyguların atanan puanlar farklılıkları en aza indirmek yüz uyaranları seçme tanıtıldı. önceden test hastaların bilgi emotionality değerlendirilmesi için kullanılan puanlama sistemi geliştirmek için kullanılmıştır. Yüz duygular ve farklı mekansal frekans içeriği ile görsel uyaranlara içine araştırmaya katılanların demografik özelliklerine bağlı olarak tutarsız bulgular ulaşmıştır ve görev 2 gerektirir. Sağlıklı kontrollerle karşılaştırıldığında deneysel protokol faktörü kontrol ederek duygusal yüzleri işleme AS hastalarında açıkları açıklamak için tasarlanmıştırBöyle bir görev zorluğu, IQ ve cinsiyet gibi yüz duyguların tanınması ilgisiz s.

Introduction

Yüz duygu tanıma, sosyal iletişim yapan en önemli beyin süreçlerden biridir. Ruhsal bozuklukların çeşitli yüz duyguların 4-6 açık tespiti ile ilgili sorunlar ile ilgilidir. Bir yüzün bir fotoğraf yüksek uzaysal frekansta (HSF) veya düşük uzaysal frekans (LSF) içerik biri için filtre edilebilir mekansal bilgi spektrumunu içerir. LSF örneğin LSF içeriği 7 bütünsel yüzey olarak iri ya da daha az iyi tanımlanmış parçalar ile ilişkili ise HSF, örneğin bir yüz kenarları gibi bir görüntünün çok detaylı parça ile ilgilidir. Herhangi bir yüz tanıma görevi aynı anda bilinçli ve bilinçli olmayan süreçler 8-12 indükler ve non-bilinçli sürecin katılım 150-250 msn sonrası başlangıçlı aralık ya da daha önce 13 oluşur. Sağlıklı kontrollerde, olmayan bilinçli bir süreç daha hızlı bilinçli süreç 14,15 genellikle daha olduğunu. Çeşitli beyin görüntüleme çalışmaları olduğunu ileri sürmüşlerdirbir yüz uyaran (ya da motivasyonel önemli uyarıcı) olarak LSF ağırlıklı özellikle korkulu yüzleri 3,16 ile amigdala, pulvinar ve üstün kollikulusu harekete geçirir. Bu bölgeler duyguların olmayan bilinçli algı limbik yapıyı oluşturan ve doğrudan ya da dolaylı 1 kortikal aktiviteyi modüle. Buna karşılık, duyguların bilinçli temsil yüzüne 9,17,18 ayrıntılara gönüllü dikkat yönlendirmek için ön singulat, prefrontal korteks ve somatosensoriyel kortekste daha belirgindir.

Asperger sendromu (AS) 19,20, normal dil becerileri ve entelektüel yeteneği ile müdahale etmeden, duyusal, duygusal ve iletişimsel yeteneklerini etkileyen bir atipik zihinsel rahatsızlık temsil eder. Çeşitli çalışmalarda yüz duygu tanıma için önemli sinir devresi fonksiyon kaybı kısmen AS 21-25 sosyal iletişim hatası açıklayabilir bulduk.AS çocuklarda görülen davranış bozuklukları yaşamın 26 ilk üç yıl içinde teşhis edilebilir, bir dönem sırasında davranışlar üzerindeki gönüllü (veya bilinçli) kontrolü tamamen 27 gelişmemiştir. AS erişkinlerde, davranış bozuklukları dikkat Kural 28 ile telafi edilebilir. Belirli bir mekansal frekans aralığında işlem ayrıntıları zorluk farklı bilgi işleme aşamalarında bir kesinti gösterebilir. Şimdiye kadar, hiçbir çalışma doğrudan belirli mekansal frekans aralıklarında yüz uyaranları içeren yüz duygu tanıma sırasında uyarılmış potansiyelleri ve AS hastalarında osilatör aktiviteyi ele almıştır. Görev talepleri ve cinsiyet ve IQ gibi demografik etkileri kontrol ederek farklı mekansal frekans içeriği ile yüz uyaranlara işleme sırasında sağlıklı kontrollere göre AS hastalarında fonksiyonel yörüngeyi incelemek önemlidir.

Inter açıklık getirmek amacıylaDuygusal yüzleri bilinçli ve bilinçli olmayan temsilleri arasında oynamak, EEG deneysel protokol beyin karşılaştırmak için tasarlanmış AS ve IQ / cinsiyet eşleştirilmiş sağlıklı kontrol grubu ile hastalar arasında potansiyelleri ve salınımlı aktiviteyi uyarılmış. Pilot katılımcıların bir kohort AS hastalarında performansının değerlendirilmesini kolaylaştırmak amacıyla önceki deneysel uyaranlara ve bir puanlama sisteminin geliştirilmesine seçimi ile yardım için EEG deneyle işe alındı. protokol fotoğraf veya çizgi çizim yüzleri birinin duygusallığı değerlendirmesini içeren iki görevlerinden oluşur. İki grup arasındaki farklar ERP ve olay ile ilgili spektral tedirginlikler (ERSPs) hesaplanarak değerlendirilebilir. Bir sonraki bölümde, deneysel protokol detayları ana analiz sonuçlarının ardından pilot çalışmanın ve EEG veri işleme / analiz yöntemleri de dahil olmak üzere, ayrıntılarıyla edilir. Son olarak, kritik protokol adımları ve mevcut açısından önemiyöntemler tartışıldı. diğer duygusal bozukluklar da işaret edilmektedir ile sınırlama ve protokol olası uzatma hastalarında kullanmak için.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Etik Beyanı: insan katılımcıların Prosedürleri Academia Sinica, Tayvan insan katılımcı araştırma etiği komitesi / Kurumsal Değerlendirme Kurulu tarafından onaylanmıştır.

1. Uyarılar ve Deneysel Programı Hazırlama

  1. Üç yüz ifadeleri (kızgın, mutlu ve nötr) olarak kategorize 60'dan fazla duygusal yüz fotoğrafları 29 bir havuz hazırlayın. Katılımcılar fotoğraflardaki yüz özellikleri konsantre böylece Şekil 1A gösterildiği gibi siyah arka plan ile fotoğraf saç ve kulak parçalarını maskelemek için grafik yazılımı kullanın.
    1. grafik yazılımı bir fotoğrafı açın. eliptik bölgeyi çizmek ve kulakları ve çoğu saç elips düşmemesi böylece bölge boyutunu ayarlamak için seçim araç kutusunu kullanın.
    2. seçili bölgeyi ters çevirin. Fotoğrafın istenmeyen bölgesini kaldırmak ve siyah arka plan rengi ile değiştirmek için "Sil" düğmesine tıklayın.

Şekil 1
Şekil duygusal yüz uyaranların 1. örnekler. (A) saç ve kulakları siyah bir arka plan rengi dışarı maskeli edilmiş ve fotoğraf yüzleri (B) çizgi çizim grafik yazılımı ile (A) dan düzenlenir yüzleri. Yüzleri alt satırlara üstten sırasıyla nötr mutlu ve kızgın duygularını göstermek. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

  1. bir pilot çalışma oluşturun. fotoğraf havuzundan uygun uyaranlar seçilmesi pilot katılımcıları işe.
    Not: Pilot katılımcıları EEG deneyinde katılmamalıdır.
    1. 5 famil ardından görev talimatı sunan ilk bilgisayar ekranı ile başlayan uyaran sunum programı, yapılandırıniarization denemeleri. Bir yüz uyaran tarafından izlenen bir tespit haç ile her deneme, başlar ve bir duygusallık değerlendirme görevi ile. Yan Kodu bir örnek program için Dosya bakın.
      Not: gerçek bir pilot denemeler hemen havuzdan rastgele sırayla yüz fotoğraflarını seçerek alışma denemeler izleyin.
      1. talimat ekranlar ve merkezi bir göz sabitleme ekranında dahil, deneysel bir program oluşturun. Bir bilgisayar ekran boyutu 41 x 25.6 cm 2 çözünürlük 1680 x 1050 ile verilen, siyah arka plan rengi ile 18.3 x 24.4 cm 2 (genişlik x yükseklik) olması fotoğraf boyutunu yapılandırarak Şekil 2'de gösterildiği gibi yüz uyaran ekranını oluşturun. Yan Kodu bir örnek program için Dosya bakın.
      2. Şekil 3'te gösterildiği gibi. Programına emotionality değerlendirilmesi için bir skorlama sistemi oluşturmak ekranın merkezde devamlı bir ölçekte -100 ile +100 arasında bir yatay çizgi yerleştirin withoumerkez ve uç noktalar hariç, herhangi bir kene işaretlerini t. Katılımcılar serbestçe çok kızgın (-100) için sola puanlama imleci sürükleyerek ve çok mutlu sağa (100) bir fotoğraf yüz duygusallığını değerlendirmek ve GO butonuna basabilirsiniz gibi bu programı hazırlayın.
        Not: AS hastalar kolayca duygusallığı değerlendirmesi sırasında kene arasında imleci takılıyorum çünkü puanlama hattı herhangi bir kene işaretleri olmadan tasarlanmıştır. Bu nedenle, sürekli bir skala hastalar için tercih edilmektedir.
      3. Program bir katılımcının davranışsal sonuçlar (örneğin tepkime süresi ve duygusallık skorları) havuzundan fotoğraf seçmek için kriter olarak kullanılır kaydeden emin olun (adım 1.3.1 bakınız).
    2. Çaylak Pilot katılımcılar (5 kontrolü ve 5 AS Pilot katılımcılar). Gillberg 30 ve DSM-IV ölçütlerine göre 26 klinik hastaları teşhis ve Wechsler Yetişkin klinik türetilmiş kısa formu yönetmek Zeka Ölçeği (WAIS-III) 31. cinsiyet mümkün olduğunca yakın onların AS karşıtlarına kontrolleri eşleştirmek ve sözel / performans IQ puanları.
    3. her katılımcı için pilot çalışmada deneysel yordamı çalıştırın. duygusal yüz tanıma görevini tamamladıktan sonra, merkezi göz fiksasyon ve uyaran sunum süreleri makul süresi katılımcı AS her pilotun görüşme, görevin zorluğu, puanlama sistemi ve onun / onu tutmak için çalışmaların sayısını kullanarak kolaylığı Program EEG deney için yeniden olabilir hangi konsantrasyon, temelli (adım 1.3.2 bakınız)

şekil 2
Şekil 2. programda bir yüz uyaranın bir ekran görüntüsü. Yüzün boyutu ekranın yüksekliğini uyacak şekilde yapılandırılmıştır. Boş alan siyah renk ile doldurulur./ 53962 / 53962fig2large.jpg "target =" _ blank "upload> bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 3,
Şekil 3. duygusallık değerlendirilmesi için puanlama sisteminin bir ekran görüntüsü. Puanlama çubuğu hiçbir onay işareti sahip olacak şekilde tasarlanmıştır. Katılımcı bir yüz atanan puanı seçin ve görevi bitirmek için GO düğmesine basın fareyi sürükleyin gerekiyor. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

  1. Görev 1 Program: Session Fotoğrafı.
    1. en karşılaştırılabilir ortalama reaksiyon süreleri vermek, mutlu, kızgın ve nötr yüz ifadeleri (5 erkek ve 5 kadın ifadelerin her türü için karşı karşıya) için 10, her oluşan, havuz 30 fotoğraf arasından seçim ve 5 AS arasındaki duygusallık puan ortalamaları 5 kontrol pilotu katılımcılar. Optimal merkezi göz fiksasyon döneminde (yani, 1000 msn) olarak pilot hastaların geri bildirim dahil ederek deneysel bir program yapılandırmaları güncelleyin, yani rastgele atanan uyaran sunum (yani, 1000 msn), inter-uyaran aralığı (süresi skorlama sistemi (ve -aralarında 4 ve 7 sn) ve ölçek yani -100) 100. Programda 30 deneysel çalışmalarda önceki beş alışma denemeleri ekleyin.
      1. Deneysel programla ilişkili bir dış yapılandırma metin dosyası uyaranlara ve zaman aralıklarında sayısını değiştirin.
        Not: Metin dosyası yazılım mühendisleri müdahalesi olmadan farklı deneysel koşullar uyacak şekilde modifiye edilebilir.
      2. 30 Seçilen fotoğraflara tanıtım denemeleri için beş fotoğraf saymayın. EEG'ler ve veri analizi alışma çalışmalarda kaydedilen davranış verileri kullanmayın.
  2. Program fveya Görev 2: Session Hat çizimi.
    1. 35 fotoğraf her yüzün kenarlarını takip ederek Görev 1'de kullanılan (alışma çalışmalarda, deneysel çalışmalar için 30 için 5) hattı çekme resimleri oluşturun. Şekil 1B gösterildiği gibi siyah-beyaz ve hat-çizimler içine gri tonlu fotoğrafları değiştirmek için grafik yazılımı kullanın.
      Not: fotoğraf düzenleme için aşağıdaki adımları hat-çizimler yapmak için olası çözümlerden biridir.
      1. çoğunluk piksel orijinal gri skala yoğunluğu siyah veya beyaz düşer, böylece grafik yazılımı, fotoğrafın parlaklık / kontrast ayarlayın.
      2. yüksek uzaysal frekans kısmının sadece kontur korunur, böylece bir gri skala fotoğraf için "etkisi" "kroki etkisi" veya yazılım "filtre" menüsünü uygulayın ve kontur hatları dilatasyon artırmak için "sıkıntı etkisi" uygulamak .
      3. konturları geliştirmek için herhangi bir fırça aracını kullanın ve bir silgi aracını kullanınistenmeyen parçalar temizlemek. ileri ve geri orijinal fotoğraftan ve hat çekme meslektaşı arasındaki kontrol ederek önemli yüz özellikleri tutmak için emin olun.
    2. Görev 2 için bir program oluşturmak ve ilgili hat çizimleri ile Görev 1 35 fotoğraf yerine adım 1.3 Görev 1 programının bir kopyasını oluşturun.

2. EEG Kayıt Prosedürü

  1. hazırlıklar
    1. 10 sağlıklı kontrolleri ve AS yerel insan katılımcı araştırma etiği komitesi / Kurumsal Değerlendirme Kurulu yönergelerine göre EEG deneyler için 10 hastaları kapsıyor.
    2. Deneylerde AS ayrı öncesinde hastalara WAIS-III 31 kısa formu yönetmek ve toplumsal cinsiyet ve sözel / performans IQ puanları mümkün olduğunca yakından hastaları eşleşen kontrolleri bulmak.
  2. EEG Kayıt
    1. Bir ses verenlerden rahat bir sandalyede katılımcıyı Seatbilgisayar ekranı katılımcının önünde 60 cm olacak şekilde d (loş ışıklı) odası ve koltuk konumunu ayarlayın. deneysel prosedür hakkında bir eğitim sonrasında, katılımcı onun / onu ellilik bir kaç soru ile birlikte rıza formları doldurmak zorunda.
    2. EEG'ler kaydetmek için (altı yüz kas kanalları ile birlikte 122 10-10 sistem EEG ve bipolar VEOG, HEOG, EKG, EMG elektrotları da dahil olmak üzere) 132 Ag / AgCl elektrotlar ile EEG kapağı kullanın. 1000 Hz örnekleme hızında ham EEG'ler dijital ortama aktarmak için 0.1-100 Hz analog bant geçiren filtre ile iki 64-kanallı amplifikatörler Kapağı takın.
    3. Her katılımcının kafasına standart 128-kanallı EEG kapağını takınız. Elektrot "referans" ön / arka orta hat noktalarına (yani, INION mesafeye nasion orta) göre yer almaktadır "Taşlı" konumunda, yerleştirilir ve sol / sağ noktalara etiketli böylece kapağı ayarlayın (yani, sağ / sol tragis orta), E'ye göreEG uluslararası 10/10 sistemi.
    4. Yavaşça tüm elektrotların içine iletken jel enjekte etmek künt bir iğne kullanın. Kafa derisi ve elektrodun (yani, 5 kÊ altında empedans tutmak için) arasında iyi jel temas sağlamak için yavaş yavaş elektrodun içinde iğne ile karıştırın. Sürekli emin empedans ölçümü doğru olduğundan emin olmak için EEG kap üzerine "başvuru" ve "toprak" etiketli elektrotlarda jel temas durumunu kontrol edin.
      1. Genellikle EEG sistemi ile gider (örneğin bu çalışmada 4.5 TARAMA) EEG kayıt yazılımı tarafından desteklenen elektrot empedansı ekranını görüntüleyerek elektrot empedansı gözlemleyin. Ekranda, elektrotlar renklerde gösterilir ve farklı renk empedans düzeylerini göstermektedir vardır.
    5. bir HEOG bir gözü (pozitif site) ve canthus de elektrodu, ve diğer göz (negatif site), yukarıda bir VEOG elektrot ve l altında diğeri canthus ikinci elektrot yerleştirineft göz, baş ve sağ elin işaret parmağı ve kaş ve yanak çevresinde altı yüz elektrotlar arasındaki alanda sağ ve sol elleri ve bipolar EMG elektrotları arkasındaki iki kutuplu EKG elektrotlar.
    6. empedans daha yüksek 5 kÊ, ya da doğrudan tüm elektrotlarda ekran gösteren empedansı kurtarmak olan bir dizüstü bu kötü kanallar Tutanak. EEG veri işleme aşamasında kötü kanallar atarak bu gelecekteki referans kullanın.
    7. 12 dakika boyunca gözlerinizi kapatın için katılımcı talimat sonra rekor dinlenme devlet EEG. Bu süre zarfında, iki kat EEG kayıt yazılımı tarafından desteklenen ekranda anlık EEG akışı kalitesini kontrol edin.
      Not: gözler açık koşulu ile karşılaştırıldığında gözler kapalı durumda sırasında oksipital kanallarda dağıtılan açık alfa dalgaları olmalıdır. alfa dalgaları çok (kötü kanallar görmezden) gürültülü veya bozuk ise, 2.2.4 adım ve jel temas ayarlamak dönün.
    8. Katılımcıların genelinde bir karşı-dengeli amacıyla iki deneysel görevleri başlatın. kayıt yazılımı tarafından desteklenen ekranda kayıt simgesini tıklayarak kayıt EEG.
      1. Ekranda gösterilen görev talimatı okuduktan sonra, her katılımcıya 30 görev denemeleri takiben 5 alışma denemeler gerçekleştirmek var. fotoğraf ve hat-çizim görevleri için aynı prosedürü kullanın. Görev talimatında, mümkün olduğunca çabuk bir yüz uyaranın duygusallığı bir puan atamak için teşvik ediyoruz.
      2. ÖNEMLİ: Doğru olaylar zaman kilitli merkezi göz fiksasyon, yüz uyaran sunum başlangıcından gönderme ve duygusallık değerlendirilmesi sırasında kayıt yazılımı GO butonuna basarak yönelik adımlar 1.3.2 ve 1.4.2 hazırlanan programları kontrol edin. Bu başlangıç ​​kez sayısal olarak kodlanmış ve kayıt yazılımı tarafından desteklenen ekranda kontrol edilebilir.
        Not: katılımcı iki görev arasında bir mola verebilirsiniz. Hiçbir EEG yeniden yokturmolası sırasında Cording.
    9. Veri analizinde katılımcılar arasında ortak kayıt EEG kapaklar için (örneğin .3dd veya .dat dosyası) elektrotların 3D pozisyonlarını kaydeder ve bir dosyaya kaydetmek için bir sayısallaştırıcı (bu çalışmada örneğin Polhemus FASTRAK 3D tarayıcı) kullanın.
    10. EEG deneyden sonra, (örneğin, olumsuz duygulara sahip, neredeyse uykuya daldı) katılımcı EEG deney sırasında onun / onu davranışları ve duyguları üzerinde 35 soru envanter doldurun var ve deney katıldığınız için onlara ödeme sağlamaktadır.
    11. onun / onun saçlarını kurutmak / temizlemek için tuvalet katılımcı getirin.
    12. Temiz ve klinik talimatlara göre EEG kap sterilize edin.

3. İşleme EEG Veri

Not: Bu bölümde verilen yazılım komutları EEGLAB için özeldir.

  1. arayarak 1 Hz yüksek geçiren filtre ve 50 Hz low-pass filtre kullanılarak EEG sinyallerini filtrelemekpop_eegfilt.m fonksiyonu 32.
    Not: 50 Hz elektrik şebekesi frekansı vardır bazı ülkeler için 40 Hz'lik bir alçak geçirgen filtre kullanın
  2. Adım 2.2.6 kaydedilen elektrot empedansı kontrol ettikten sonra empedans daha yüksek 5 kÊ kötü kanalları atın. Her kanalda güç spektrum özelliklerinin görsel denetim (örneğin, maksimum değer, eğrilik, vs.) komşu kanalları ile karşılaştırıldığında çok farklı güç spektrumu ile bu kötü kanalları atın.
    1. Hesaplayın ve pop_spectopo.m işlevini 32 arayarak EEG sinyalinin güç spektrumunun arsa.
  3. -Re referans pop_reref.m işlevini çağırarak kötü kanalları olmadan beyin kanallarının ortalama EEG sinyallerini.
  4. 1.5 sn sonrası uyaranın başlangıcından -2.0 saniye öncesi aralıkları her biri uyaran kilitli dönemini içine Segment EEG. Bazal valu ortalamasını kaldırarak başlangıç ​​için (-2.0 uyaranın başlangıcından önce -1.2 sn) DoğruHer çağda gelen es.
    1. sırasıyla pop_epoch.m ve pop_rmbase.m işlevleri çağırır. önce merkezi göz fiksasyon süresi ve yüz uyaranın başlangıcından taban aralığını seçin.
  5. eserler içeren görünen Mark kötü dönemini. Göz yanıp kirlenmiş dönemini saklı tutarak kötü dönemini atın. Eserler ile dönemini genellikle gürültülü bakmak ya da tipik dönemleri ile karşılaştırıldığında son derece yüksek tepe değeri (örneğin daha yüksek 100 mV) var.
    1. yarı otomatik prosedür başlatmak için pop_rejmenu.m işlevini çağırın. Bir etkileşim penceresi görsel denetim yoluyla kullanıcı tarafından otomatik olarak seçilen kötü dönemini yeniden teyit etmek için dışarı çıkacaktır. Dönemini çoğunluğu göz yanıp ile kontamine olmasına rağmen, bu dönemini geçici adımda 3.8 bağımsız bileşen analizi (ICA) 33 daha sonra kaldırılması için rezerve edilebilir.
  6. Kötü kanalları ve kötü dönemini atıldıktan sonra, pop_runi kullanarak budanmış EEG verileri ICA çalıştırmakca.m işlev.
  7. Tahmini bağımsız bileşenlerin (IC) arasında, göz hareketleri / açıp kapayıncaya, kas aktivitesi, kalp atışı ve hat gürültüsü 32 kaynaklanan eserler tespit.
    Not: IC bir bileşenin puanları ve tüm referans kanalları (VEOG, HEOG, EKG ve yüz kanalları) olanlar arasında anlamlı derecede yüksek korelasyon (> 0.9 R2) bu bileşen esas eserler katkıda belirtir. eserler ile açıklanabilir tahmin IC puanları çoklu regresyon analizi kullanılarak temizlenebilir.
  8. artefakt ICs çıkarın ve matris ve eser temizlenmiş IC puanı matrisi karıştırma ICA ürünü ile türetilen temiz EEG'ler tahmin ediyoruz. daha fazla analiz için temiz EEG kaydedin.
    1. IC skor matrisi içinde referans VEOG, HEOG, EKG ve yüz kanallarından eser IC (> 0.9 R2) tahmin artıklarını tutun. pop_subcomp.m fonksiyonu ile diğer buluntu ICs çıkarın. fonksiyon eser temizlenmiş EEG'ler döndürür.

    4. İstatistiksel Analiz

    1. (10) onbir homojen bölgeye bölme EEG kanalları ERP istatistiksel karşılaştırmalar sayısını azaltmak ve ERSP analizleri, yani sol (10 kanal), midline- (14), ve sağ frontal; Sol (13) ve sağ temporal (13); Sol (9), midline- (14) ve sağ merkezi (9); Sol (9), midline- (12) ve sağ oksipital paryetal (9), Şekil 4'te gösterildiği gibi. Bu bölgeler, korteks 34 fonksiyonel anatomisine göre tanımlandığı gibidir. Bu bölgelerde EEG sinyallerinin fonksiyonel homojenlik farklı deneyler 13,35,36 onaylanmıştır.

    Şekil 4,
    Şekil 4. kanal bölümü. Kanallar onbir bölgeye ayrılmıştır. LF: sol-frontal (10 kanal), MF: orta hat-frontal (14), RF: sağ frontal (10), LT: sol temporal (13), RT: sağ temporal (13), LC: sol santral (9), MC: orta hat-orta (14), RC: sağ santral (9), LP: sol oksipital parietal (9), MP: orta hat-oksipital parietal (12), RP :. sağ oksipital parietal (9) bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    1. Adım 3.8 temiz EEG'ler yükleyin. aynı bölge içinde ERP ortalayarak kanal her kanalda dönemini genelinde sinyallerinin ortalamasını alarak ERP ve bölgesel ERP hesaplayın.
      Not: EEG EEGLAB olarak pop_loadset.m fonksiyonu kullanılarak yüklendiğinde, sinyaller, bir kanal-by-zaman-by-devirde bir dizi yapı değişkeni "EEG.data" depolanır.
      1. Matlab komut penceresinde, her kanal için dönemini genelinde EEG.data ortalamasını alarak kanal ERP hesaplamak (örneğin, channelERP = ortalama (EEG.dat, 3)). 4,1 (örneğin, Regi bölüme göre her bölgede bir kanal ERP ortalamasını alarak bölgesel ERP hesaplayınonalERP = ortalama (channelERP (indeks, :), 1), burada "index" belirli bir bölgedeki kanal indeksleri anlamına gelmektedir).
    2. Aynı bölgede kanal ERSPs ortalaması alınarak bölgesel ERSPs her kanalda sinyalleri Epoch (örneğin Dalgacık dönüşümü) bir zaman-frekans dönüşümü uygulayarak kanal ERSPs hesaplayın ve.
      1. zaman-frekans pop_newtimef.m işlevini çağırarak dönüşümü gerçekleştirmek.
        Not: Bu çalışmada, "dalgacık çevrimler" giriş [1, 0.5] ve "taban" olarak ayarlanır [-2.000--1.200] msn ayarlanır. Elde edilen kanal ERSPs bir frekans bazında zaman bazında kanal dizisi kaydedilir.
      2. Matlab komut penceresinde, 4.1'de bölüme göre her bölgede kanallar arasında ERSPs ortalamasını alarak bölgesel ERSP hesaplamak (örn regionalERSP = (channelERSP (ortalama::, indeks), 3), "channelERSP" çıkışı olduğu pop_newtimef.m işlevi ve "index" ag kanal endeksleri standlarıIven bölge).
    3. Farklı zaman aralıklarında değerlerin ortalaması alınarak hesaplanır (örneğin 50-150, 150-250, 250-350, 350-450 msn) bölgesel ERP için. (Örneğin 50-150, 150-250, 250-350, 350-450, 1-7 Hz 450-800 msn, ve 8-30 Hz 200-800 msn) bölgesel farklı zaman-frekans aralıklarında değerlerin ortalaması alınarak hesaplanır ERSPs.
    4. (Kontrol vs AS) görev (hat-çizim vs fotoğraf), bölge (onbir kafa derisi bölgeler) ve grubun ana etkilerini değerlendirmek için bölgesel ERP ve ERSPs ortalama değerleri istatistiksel yazılımların (örneğin IBM SPSS) 'de MANOVA uygulayın yanı sıra görev, bölge ve grup içinde etkileşim efektleri gibi.
      1. İstatistiksel analizde, bir değişken olarak cinsiyet (erkek vs kadın) düşünün ve cinsiyet etkisi sabit tutarak ana ve etkileşim etkileri tahmin ediyoruz.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Ortalama sözel ve performans IQ puanları kontrol için Tablo 1 ve ortalama tepki süreleri ve iki grup yüzleri duygusallığı atanan ortalama puanları ile birlikte gruplar OLARAK listelenmiştir. Tabloda, grup farklılıkları hiçbiri AS grubu sıfır (p <0.001), 13 yakın bir ortalama puanı hat-çizim görevi, nötr yüzler hariç istatistiksel olarak anlamlı ulaşır. İlginçtir, AS grubu bile hala cinsiyet, IQ ve yüz uyaranların deneysel kontrolü altında nötr yüzlere yanıt kızgın ve mutlu yüzler yanıt kontrol grubuna göre biraz daha uzun reaksiyon süreleri ve daha kısa tepki süreleri vardır. Asperger sendromu nötr duygu 40,41 hariç duyguların anısına dahil olmak üzere bilinen amigdala bozukluğu ve ilişkili limbik yapılar 37-39 ile bulunur. Bu limbik yapıolmayan bilinçli işlemle ilişkili ures AS hastalarında davranışsal tepkilerin yorumlanması önemli bir rol oynayabilir.

tablo 1
Wechsler yetişkin istihbarat Ölçeği-III skorları, reaksiyon süreleri ve fotoğraf ve hat çekme görevleri uyaranlara karşı karşıya atanan ortalama duygusallık puanları Tablo 1. Davranış verileri. Bu tablo Tseng ve ark Tablo 1'de değiştirilmiş bir versiyonu . 13

Şekil 5'te gösterildiği gibi, kontrol grubundaki N400 bileşeni temporal frontal telaffuz edilir ve oksipital-parietal bölgeleri hem de bir fotoğraf ve hat çekme görevler, ancak bu bileşenin büyüklüğü hattı çekme görevi daha küçüktür. AS grubunda, N400 orta hat frontal bölgede görünür, ancak fotoğraf görev diğer bölgelerde görünmez ve Beco olduğunuhat çekme görevi tüm frontal bölgelerde görünür mes. MANOVA görev ile grup etkileşim etkisi 350-450 msn sonrası başlangıçlı aralığı (p = 0.019) önemlidir. İki grup da fotoğraf görev 42 erken algı önemli farklılıklar göstermektedir ve hat çekme görevi karşılaştırılabilir ERP desenler var; yani, görev-by grup etkileşim etkisi de 50-150 msn sonrası başlangıçlı aralığı (p = 0.035) önemlidir. Fotoğraf ve çizgi çizim yüzler 250-550 milisaniye aralığında temporal ve oksipital-parietal bölgelerde büyük ERP farkını ulaşır.

Şekil 5,
Şekil 5. ERP araziler. Sağ frontal ERP araziler, kontrol sağ temporal ve sağ oksipital-parietal bölgeleri (mavi) ve AS (kırmızı) grup (A) fotoğrafta ve (B) çizgi-çizim görevleri. EEG kanalları yerler vardırHer lekenin üst sol tarafında gösterilen. Dikey eksen ERP gerilimi (mV) gösterir ve yatay eksen msn'de süreyi gösterir. Bu rakam Tseng ve ark Şekil 2'nin değiştirilmiş bir versiyonu. 13 bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 6 ve 7'de, kontrol grubunda delta / teta senkronizasyon gösterildiği gibi her iki görevler 50-800 msn sonrası başlangıçlı aralıkta telaffuz edilir. oksipital-parietal bölgeleri erken 50-350 msn aralığında frontal bölgelerde santral ve temporal bölgeler ve daha sonra takip güçlü senkronizasyon, görüntüler ve bölgesel farklılıklar 350 ms sonra kaybolur. oksipital-parietal bölgeleri de 200-800 milisaniye aralıklarla kuvvetli alfa / beta desenkronizasyonun göstermektedir. ge içindeneral, fotoğraflar delta / teta eşitleme hat-çizimler üzerinde ek bir etki var, ama hat-çizimler güçlü alfa / beta desenkronizasyonun neden olur. AS grup hat çizimi görev kontrol grubu ve fotoğraf yüzleri ile ilişkili hiçbir belirgin katkı etkisi olarak daha karşılaştırılabilir delta / teta senkronizasyonu vardır. MANOVA görev ile grup etkileşim etkisi 50-150, 250-350 ve 350-450 milisaniye sonrası başlangıçlı aralıklarla anlamlıdır (p = 0.043, 0.003 ve 0.015, sırasıyla). Grup etkisi de 150-250, 250-350, 350-450 ve msn aralıklarla anlamlıdır (p = 0.033, 0,011 ve 0.022, sırasıyla). diğer kafa derisi bölgelerinde karşı karşılaştırıldığında AS grup güçlü 150-250 milisaniye aralığında oksipital-parietal bölgelerde delta / teta senkronizasyonu yanı sıra 350-450 milisaniye aralığında orta hat bölgeleri gösterir. AS grubunda alfa / beta dengeden çıkmanın kontrol grubuna benzer (ve biraz daha güçlü) 'dirHer iki görevler, ancak iki görev arasındaki farklar AS grubunda daha küçük olma eğilimindedir. MANOVA grubu ve görev ile grup etkileri yüksek frekanslı salınımlar istatistiksel önemsizdir.

Şekil 6,
Fotoğraf görev Şekil 6. ERSP araziler. Fotoğraf görev gruplar AS (A) kontrol ve (B) için ERSP araziler. Kırmızı renk güç artışı (senkronizasyon) gösterir ve mavi renk başlangıca kıyasla güç düşüşü (dengeden çıkmanın) gösterir. Bu rakam Tseng ve ark Şekil 3'ün değiştirilmiş bir versiyonu. 13 bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 7,
T, Şekil 7'de ERSP arazilerO görev hat çizimi. ERSP araziler hat çekme görevi gruplar AS (A) kontrol ve (B) için. Bu rakam Tseng ve ark Şekil 3'ün değiştirilmiş bir versiyonu. 13 bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

ERP sonuçları fotoğraf görevi erken algı (50-150 msn) ve duygusal yüzlerin daha sonra semantik tanıma (350-450 msn) bir grup farkını göstermektedir. Kontrol grubu ile karşılaştırıldığında AS grup fotoğrafı görev ve hat çekme görevi biraz daha büyük bir P1 genlik küçük P1 genliği vardır. İki görevler arasında P1 genlik farkları fotoğrafları ve hat-çizimler 43 algısında AS'li hastalarda teklik yansıtabilir. N400 güçlü etkilenmesi gösterilmiştiryüzleri 44 duygusal içerik, yakınlık ve küresel / yerel özellikler. Çalışmamızda, frontal ve temporal bölgelerde N400 (350-450 msn), kontrol grubunda oldukça görünür ama fotoğraf görev AS grubunda neredeyse görünmez olur. yüz duygu tanıma, N400 bir yüz ve semantik yorumlanması (kızgın nötr ve mutlu) arasında bir bağlantı ararken bir süreç olarak yorumlanabilir. Kontrol grubunda, 350-450 milisaniye aralığında iki görev arasındaki ERP farkı başkaları tarafından bulgularla tutarlıdır. Amigdala sadece LSF içeriğini 3,45 içeren bozulmamış korkulu yüzleri ya da korkulu yüzlere daha aktiftir. En LSF içeriği hat-çizimler kaldırılır gibi, kontrol grubunda bu bulgular, N400 oksipital-parietal bölgede çok daha küçük ve fotoğraf görev ile karşılaştırıldığında temporal bölgelerde neredeyse görünmez olduğunu göstermektedir.

becausline-çizimler e bilgi işlem amigdala olmayan bilinçli fonksiyonu daha az bağlıdır, AS hastaları duygusal yüz tanıma sırasında daha sonra (350-450 msn) aşamalarında sağlıklı kontrol grubu olarak daha karşılaştırılabilir ERP desen göstermektedir. İlginçtir, AS grup fotoğrafı görev görünür N400 olmadan doğru duygusallığı değerlendirme görevleri yerine getirebilir. Amigdala yoluyla bu bilgi işleme hipotezini ve ilişkili limbik yapılar AS hastalarında bilgi işleme verimliliğini etkileyebilecek ama onların tepki doğruluğu üzerinde hiçbir etkisi yoktur olabilir N400, genlik tetikleyen önemli bir rol oynamaya makul.

Duygusal yüz tanıma uyaran tahmini 46-48 sırasında kortikal-limbik projeksiyonlar ile ilişkili beyin aktivitesini kabul edilir delta / teta salınımlarının 8 erken ve daha sonraki değişiklikler, yürütmektedir olduğu gösterilmiştir. delta / teta senkronizasyonu daha bilinçli yüz tanıma 46 ile daha bilinçli olmayan ile ilişkilidir. ERSPs üzerinde bulgular daha AS grubu duygusal yüz tanıma erken ve daha sonraki aşamalarda delta / teta ritimleri çok zayıf senkronizasyon sahip olduğunu göstermektedir. Zayıf delta / teta senkronizasyonu duygusal ifadelerin olmayan bilinçli işleme bir rahatsızlık ve AS hastalarında limbik-kortikal projeksiyonda bir hata yansıttığını varsayımında mantıklıdır. Delta / teta senkronizasyon orta hat frontal biraz daha belirgindir, her iki görev 350-450 msn sonrası başlangıçlı aralığında AS grubundaki diğer kafa derisi bölgelerine göre merkez ve orta hat oksipital-parietal bölgeleri orta hatta. Bu orta hat bölgeler yakından duygusal önemi 18 bilinçli temsil kortikal yapısı ile ilgilidir.

bilişsel ya da bilinçli yolu hala aracılı Çünkütalamus gibi limbik yapı tarafından, AS grup fotoğrafları ve hat-çizimlere tepki olmayan bilinçli yolun daha bilinçli yolu üzerinde dayanır varsayımında bulunabilir. Kontrol grubunda, delta / teta gücü parietal-oksipital bölgelerde güçlü ulaşır zaman kilitli fotoğraf görev daha sonraki bir aşamada frontal bölgelerde başlamasını ve artışlar uyarılara. çizgi çekme görevi delta / teta gücünün mekansal dağılımı AS grubuna daha yakın hale gelir. Biz kontrol grubu fotoğraf görev bilinci ve bilinçli olmayan yollar yürütmektedir ve hat çekme görevi bilinçli yolu üzerinde dayanır varsayımında.

İki görevler arasında ERSPs karşılaştırırken, kontrol grubu ayrıca ve mekanizmalar e beyin bölgelerinde bağımsız, 250-450 msn sonrası başlangıçlı aralıklarla delta / teta senkronizasyonu üzerinde LSF içeriğinin bir katkı etkisi göstermektediryüz duygular licited. fotoğraf görevi başarıyla yüz duyguları değerlendirebilirsiniz AS'li hastalarda önerdiği gibi bir yüz LSF içerik, kolayca karşısında ayrıntılara gönüllü ilgi ile baypas edilebilir bilgi akışı, bir sabit yük yerleştirmek gibi görünüyor. Güçlü alfa ve beta salınımlar sevk edilmiştir dikkat ile ilişkili neokorteks, anlamsal uzun süreli bellek ve uyaranlara 49,50 bilişsel tahmininde fonksiyonel süreçlerin göstergeleri olarak. Bir yüz tanıma görevi, alfa / beta dengeden çıkmanın görsel uyaranlara gönüllü dikkat düzeyini yansıtır ve yüz duyguların 15,18,51 bilişsel değerlendirme ile ilişkilidir. Bu çalışmada, bölgesel farklılıklar dışında yüksek frekanslı salınımlar bir görev veya grup etkisi (alfa ve beta) destekleyen hiçbir kanıt yoktur, paryetal-oksipital bölge ve diğer bölgeler arasındaki farkı karşılaştırırken. Alfa dengeden çıkmanın dikkat yansıtır vekarmaşık görevler 52 inhibe süreçlerden bir salma, p salınım ise nadiren duygu ilgili görevler 53,54 görülmektedir. AS grubunda beta dengeden çıkmanın hem görevlerde kontrol grubuna göre daha güçlüdür, ancak grup farkı önemsizdir. Kontrol grubu ile karşılaştırıldığında ERSPs A.Ş. grup daha zayıf delta / teta gücüne sahip olduğunu göstermektedir, ancak biraz daha güçlü alfa / beta güç. Biz AS hastaları duyusal ve duygusal açıkları telafi etmek için görsel uyaranlara bilişsel değerlendirmenin kullanımı ile yüzleri bazı önemli ayrıntılara dikkatini yönlendirebilir varsayımında.

Özetle, sağlıklı kontrollere yüz duyguların tanınması hem bilinçli ve bilinçli olmayan süreçler 9,18,51 neden olur. iki görev arasındaki reaksiyon zamanı farklılıkları AS grubuna göre kontrol grubundaki daha büyük olma eğilimindedir. Biz sağlıklı varsayımındaAS'li hastalar sadece yüzleri her iki tür tepki bilinçli süreç güveniyor ise kontrolleri, hat-çizimlere tepki olmayan bilinçli olandan bilinçli süreci daha meşgul ve fotoğraflarla yanıt hem süreçleri gösterirler.

Yan Kod Dosya:. Örnek Programı bu dosyayı indirmek için buraya tıklayınız.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Edebiyat EEG reaksiyonlarının 44 analizi ile otizm hastalarında yüz duyguların tanınması konusunda çalışmalar özellikleri ve yüksek ve düşük uzaysal frekans içeriğinin tanınması ile ilgili görsel uyaranlara 43 kullanarak. Bilgimiz için, ancak, farklı mekansal frekans içeriği ile duygu tanıma birleştiren beyin salınımlı aktivitesi üzerine mevcut çalışmaların eksikliği vardır. Bizim protokol AS sağlıklı kontrollere göre olan hastalarda duygusallık (pozitif, nötr ve negatif yüzleri) ve duyguların tanınması ile ilgili mekansal frekans bilgileri (fotoğraf ve hat-çizimler) etkisini tahmin etmeye yönelik bir ilk adımdır. uzamsal, zamansal ve frekans EEG reaksiyonlar Yaptığımız analizde AS rahatsızlığı hakkındaki bilimsel bilginin bir dereceye kadar duygusal ve bilişsel işlevleri ayırmak için izin verir. Bu çalışmada, deney protokolü inci olmayan en aza faktörlere bir yaklaşım sağlarDuyguların e tanınması; yani, yüzlerin duygusallığı atanan tepki süreleri ve puanları bir dikkatle tasarlanmış bir pilot çalışma ile iki grup arasında mümkün olduğunca benzer tutulur. Katılımcılar ayrıca pilot çalışmanın ve EEG deneyde hem IQ ve cinsiyet eşleştirilir. AS önceki EEG çalışmaları P1 ve N170 55 odaklanmış olsa da, bu çalışmada protokol AS ve kontrol grupları arasında N400 bileşeni önemli bir fark gösteren bir katkı sağlamaktadır.

Ekman duygusal yüzleri diğer veritabanları (örneğin, bazı iyi valide Tayvanlı duygusal yüzler) yüzleri ile karşılaştırıldığında sağlıklı kontrollerde güçlü düşük frekanslı salınımlar ortaya. Oldukça EEG deneyden önce hasta ve sağlıklı kontrollerde kullanılan duygusal yüz uyaranları doğrulamak için bir pilot EEG çalışma yapmayı tavsiye edilir. AS hastaları göz bölgelerinde 56 HSF bilgilerini kullanarak zorluk vardı. Bu sebeple,Seçilen Ekman yüzü uyaranlara maruz / maruz kalmayan diş veya çatıldı / düzeltti kaşlar tarafından tanımlanabilir duygusal ifadeleri içermektedir. protokolünde kullanılan uyaranlar değiştirirken hastanın diğer türleri ile ilgili çalışmalar, diğer yüzü özellikleri düşünebilirsiniz. puanlama sistemi, pilot çalışmaya dahil hastalarla görüşmek çözülebilir duygusallığı değerlendirme görevi, performans hastaları kolaylaştırmak için tasarlanmış olmalıdır; yani, merkez ve uç noktaları dışında herhangi bir kene işaretleri olmadan sipariş süreklilik Pilot hastalardan alınan geri bildirimlere göre dizayn edilmektedir. puanlama sisteminin uç noktalarından etiketler özellikle kontrollerde duygusal tepkiler maksimize etmek için seçilmelidir ki, düşman karşısında dost, örneğin, modifiye edilebilir.

Literatürde, AS amigdala bozukluğu ve hafıza ve duyguları ile ilgili bilgi alımı katılan ilişkili limbik yapılar 37-39, eski ile bulunurnötr duygu 40,41 için almaz. Dahası, amigdala bir fotoğraflanan karşısında 3 LSF içeriğine duyarlıdır. protokolünde iki görev AS erişkinlerde açıkları mevcut bulgulara göre tasarlanmıştır ve uyaranlara ve puanlama sistemi ayrıca bu hasta nüfusu ile kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Otizm spektrum bozuklukları 57 olarak değer düşüklüğü benzer bir tip diğer yetişkin hastalara protokol klinik uygulamalar, yüz uyaranları küçük bir değişiklik ve puanlama sistemi ile yapılabilir.

Protokol bilinçli (ya da gönüllü) Kontrol davranışları üzerinde tam 26 geliştirilen olmayabilir daha genç 7 yaşında çocuklar, klinik tanısı için tasarlanmamıştır dikkat edilmelidir. Ayrıca, teknik beyin yaralanmaları, tümörleri veya serebral hemodinami diğer ihlalleri aşağıdaki psikiyatrik komorbiditeli net tanı sonuçlar vermez.Çeşitli çalışmalarda adet döngüsü 58,59 sırasında saldırganlık ve kadınlarda hormonal değişiklikler arasında bir ilişki bulduk. Aynı zamanda, etanol ya da narkotik ilaçların verilmesi duygusal tepkileri 60 değiştiğine dikkat iyi bilinmektedir. Bu tür değişiklikleri, sağlıklı kontroller ve AS'li hastalarda hem duygusal uyaranlara EEG reaksiyonlarında dalgalanmalara neden olabilir. Nedenle, aylık dönemler veya premenstrüel sendromlar acı zaman, alkol veya ilaç zehirlenmesi altında hastalara sırasında kadınlara protokolü uygulamak için tavsiye edilmez. Duyguların bilinçli ve bilinçli olmayan yollar üzerinde beyin görüntüleme çalışmaları, duygusal yüz uyaranlara kabalık ve tarafsızlık değişen derecelerde ile protokol demografik AS ile sağlıklı kontrolleri ve hasta eşleştirilmiş için geçerli olabilir.

AS hastaları nispeten yüksek sürekli kaygı grubuna 13,36 aittir ve gözleri yanıp sönen ve hareket eserler ciddi olabilir. Bu hav istenmektedirherhangi bir bilimsel ya da klinik sorunları ele önce EEG eserler çıkarmadan e deneyimli veri işlemcileri ve verimli algoritmalar. Deneysel protokol beyinde duyguların bilinçli ve bilinçli olmayan temsilleri araştırılmasına yönelik bir çaba gösterir. protokol EEG deneyinde AS IQ / cinsiyet eşleştirilmiş kontrol ve hasta alımı ile onaylandı. Reaksiyon süresi ve tepki doğruluğu psikolojik ve davranışsal tanılara ilaveler vardır. teknik, deney sırasında deneğin ruh bağımsızdır ve bu nedenle, sırasında ve psikolojik ya da farmakolojik tedavi sonrasında hastanın durumuna dinamiklerini izleme sağlar. teknik, travma sonrası stres, anksiyete bozuklukları, depresyon, tükenmişlik ve duygusal ihlali olarak afektif patoloji diğer türlü, muzdarip hastalara uygulanabilir. protokol ile ilgili diğer modifikasyonlar tasarımlarıyla kullanım için teşvik edilmektedirsosyal ve duygusal bozukluk grupları r. kontrol ve hasta mülakat ile iyi tasarlanmış bir pilot çalışma protokolü değiştirilmiş bir sürümü doğrulama ile yardımcı olacaktır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Synamps 2/RT 128-channel EEG/EP/ERP Neuroscan
Quik-CapEEG 128 electrodes Neuroscan
Gel Quik-Gel
FASTRAK 3D digitizer Polhemus 

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Tamietto, M., De Gelder, B. Neural bases of the non-conscious perception of emotional signals. Nat Rev Neurosci. 11, 697-709 (2010).
  2. Harms, M. B., Martin, A., Wallace, G. L. Facial Emotion Recognition in Autism Spectrum Disorders: A Review of Behavioral and Neuroimaging Studies. Neuropsychol Rev. 20, 290-322 (2010).
  3. Vuilleumier, P., Armony, J. L., Driver, J., Dolan, R. J. Distinct spatial frequency sensitivities for processing faces and emotional expressions. Nat Neurosci. 6, 624-631 (2003).
  4. Phan, K. L., Wager, T., Taylor, S. F., Liberzon, I. Functional neuroanatomy of emotion: A meta-analysis of emotion activation studies in PET and fMRI. Neuroimage. 16, 331-348 (2002).
  5. Kano, M., et al. Specific brain processing of facial expressions in people with alexithymia: an (H2O)-O-15-PET study. Brain. 126, 1474-1484 (2003).
  6. Williams, L. M., et al. Fronto-limbic and autonomic disjunctions to negative emotion distinguish schizophrenia subtypes. Psychiat Res-Neuroim. 155, 29-44 (2007).
  7. Goffaux, V., et al. From coarse to fine? Spatial and temporal dynamics of cortical face processing. Cereb Cortex. (2010).
  8. Balconi, M., Lucchiari, C. EEG correlates (event-related desynchronization) of emotional face elaboration: A temporal analysis. Neurosci Lett. 392, 118-123 (2006).
  9. Balconi, M., Lucchiari, C. Consciousness and emotional facial expression recognition - Subliminal/Supraliminal stimulation effect on n200 and p300 ERPs. J Psychophysiol. 21, 100-108 (2007).
  10. Balconi, M., Pozzoli, U. Face-selective processing and the effect of pleasant and unpleasant emotional expressions on ERP correlates. Int J Psychophysiol. 49, 67-74 (2003).
  11. Balconi, M., Pozzoli, U. Event-related oscillations (EROs) and event-related potentials (ERPs) comparison in facial expression recognition. J Neuropsychol. 1, 283-294 (2007).
  12. Balconi, M., Pozzoli, U. Arousal effect on emotional face comprehension Frequency band changes in different time intervals. Physiol Behav. 97, 455-462 (2009).
  13. Tseng, Y. L., Yang, H. H., Savostyanov, A. N., Chien, V. S., Liou, M. Voluntary attention in Asperger's syndrome: Brain electrical oscillation and phase-synchronization during facial emotion recognition. Res Autism Spectr Disord. 13, 32-51 (2015).
  14. Goffaux, V., Rossion, B. Faces are" spatial"--holistic face perception is supported by low spatial frequencies. J Exp Psychol Hum Percept Perform. 32, 1023 (2006).
  15. Knyazev, G. G., Bocharov, A. V., Levin, E. A., Savostyanov, A. N., Slobodskoj-Plusnin, J. Y. Anxiety and oscillatory responses to emotional facial expressions. Brain Res. 1227, 174-188 (2008).
  16. Adolphs, R. Recognizing emotion from facial expressions: psychological and neurological mechanisms. Behav Cogn Neurosci Rev. 1, 21-62 (2002).
  17. Acar, Z. A., Makeig, S. Neuroelectromagnetic Forward Head Modeling Toolbox. J Neurosci Methods. 190, 258-270 (2010).
  18. Balconi, M. Neuropsychology of facial expressions. The role of consciousness in processing emotional faces. Neuropsychol Trends. 11, 19-40 (2012).
  19. Gross, T. F. The perception of four basic emotions in human and nonhuman faces by children with autism and other developmental disabilities. J Abnorm Child Psychol. 32, 469-480 (2004).
  20. Behrmann, M., Thomas, C., Humphreys, K. Seeing it differently: visual processing in autism. Trends in cognitive sciences. 10, 258-264 (2006).
  21. Holroyd, S., Baron-Cohen, S. Brief report: How far can people with autism go in developing a theory of mind? J Autism Dev Disord. 23, 379-385 (1993).
  22. Duverger, H., Da Fonseca, D., Bailly, D., Deruelle, C. Theory of mind in Asperger syndrome. Encephale. 33, 592-597 (2007).
  23. Wallace, S., Sebastian, C., Pellicano, E., Parr, J., Bailey, A. Face processing abilities in relatives of individuals with ASD. Autism Res. 3, 345-349 (2010).
  24. Weigelt, S., Koldewyn, K., Kanwisher, N. Face identity recognition in autism spectrum disorders: a review of behavioral studies. Neurosci Biobehav Rev. 36, 1060-1084 (2012).
  25. Wilson, C., Brock, J., Palermo, R. Attention to social stimuli and facial identity recognition skills in autism spectrum disorder. J Intellect Disabil Res. 54, 1104-1115 (2010).
  26. American_Psychiatric_Association. The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: DSM 5. bookpointUS. (2013).
  27. Dahlgee, S., Gilberg, C. Symptoms in the First two years of Life. A Priliminary. Population Study of Infantile Autism European archives of Psychiatry and Neurology. Sciences. (1989).
  28. Basar-Eroglu, C., Kolev, V., Ritter, B., Aksu, F., Basar, E. EEG, auditory evoked potentials and evoked rhythmicities in three-year-old children. Int J Neurosci. 75, 239-255 (1994).
  29. Ekman, P., Friesen, W. V. Pictures of Facial Affect. Consulting Psychologist Press. (1976).
  30. Gillberg, C. Autism and Asperger's Syndrome. Cambridge University Press. 122-146 (1991).
  31. Chiang, S. K., Tam, W. C., Pan, N. C., Chang, C. C., Chen, Y. C., Pyng, L. Y., Lin, C. Y. The appropriateness of Blyler's and four subtests of the short form of the Wechsler Adult Intelligence Scale-III for chronic schizophrenia. Taiwanese J Psychiatr. 21, 26-36 (2007).
  32. Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. J Neurosci Methods. 134, 9-21 (2004).
  33. Makeig, S., Bell, A. J., Jung, T. P., Sejnowski, T. J. Independent component analysis of electroencephalographic data. Adv Neural Inf Process Syst. 8, 145-151 (1996).
  34. Başar, E. Brain Function and Oscillations: Volume I: Brain Oscillations. Principles and Approaches. Springer Science & Business Media. (2012).
  35. Tsai, A. C., et al. Recognizing syntactic errors in Chinese and English sentences: Brain electrical activity in Asperger's syndrome. Res Autism Spectr Disord. 7, 889-905 (2013).
  36. Savostyanov, A. N., et al. EEG-correlates of trait anxiety in the stop-signal paradigm. Neurosci Lett. 449, 112-116 (2009).
  37. Ashwin, C., Baron-Cohen, S., Wheelwright, S., O'Riordan, M., Bullmore, E. T. Differential activation of the amygdala and the 'social brain' during fearful face-processing in Asperger Syndrome. Neuropsychologia. 45, 2-14 (2007).
  38. Kevin, K. Y., Cheung, C., Chua, S. E., McAlonan, G. M. Can Asperger syndrome be distinguished from autism? An anatomic likelihood meta-analysis of MRI studies. J Psychiatry Neurosci. 36, 412 (2011).
  39. Piggot, J., et al. Emotional attribution in high-functioning individuals with autistic spectrum disorder: A functional imaging study. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry. 43, 473-480 (2004).
  40. Ilyutchenok, R. Y. Emotions and conditioning mechanisms. Integr Physiol Behav Sci. 16, 194-203 (1981).
  41. Kleinhans, N. M., et al. fMRI evidence of neural abnormalities in the subcortical face processing system in ASD. Neuroimage. 54, 697-704 (2011).
  42. Toivonen, M., Rama, P. N400 during recognition of voice identity and vocal affect. Neuroreport. 20, 1245-1249 (2009).
  43. Deruelle, C., Rondan, C., Gepner, B., Tardif, C. Spatial frequency and face processing in children with autism and Asperger syndrome. J Autism Dev Disord. 34, 199-210 (2004).
  44. Bentin, S., Deouell, L. Y. Structural encoding and identification in face processing: ERP evidence for separate mechanisms. Cogn Neuropsychol. 17, 35-55 (2000).
  45. Vuilleumier, P., Pourtois, G. Distributed and interactive brain mechanisms during emotion face perception: evidence from functional neuroimaging. Neuropsychologia. 45, 174-194 (2007).
  46. Basar, E., Guntekin, B., Oniz, A. Principles of oscillatory brain dynamics and a treatise of recognition of faces and facial expressions. Prog Brain Res. 159, 43-62 (2006).
  47. Basar, E., Schmiedt-Fehr, C., Oniz, A., Basar-Eroglu, C. Brain oscillations evoked by the face of a loved person. Brain Res. 1214, 105-115 (2008).
  48. Başar, E. Brain Function and Oscillations: Volume II: Integrative Brain Function. Neurophysiology and Cognitive Processes. Springer Science & Business Media. (2012).
  49. Anokhin, A., Vogel, F. EEG alpha rhythm frequency and intelligence in normal adults. Intelligence. 23, 1-14 (1996).
  50. Klimesch, W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis. Brain Res Rev. 29, 169-195 (1999).
  51. Knyazev, G. G., Slobodskoj-Plusnin, J. Y., Bocharov, A. V. Event-Related Delta and Theta Synchronization during Explicit and Implicit Emotion Processing. Neuroscience. 164, 1588-1600 (2009).
  52. Klimesch, W., Sauseng, P., Hanslmayr, S. EEG alpha oscillations: The inhibition-timing hypothesis. Brain Res Rev. 53, 63-88 (2007).
  53. Knyazev, G. G., Slobodskoj-Plusnin, J. Y. Behavioural approach system as a moderator of emotional arousal elicited by reward and punishment cues. Pers Individ Dif. 42, 49-59 (2007).
  54. Balconi, M., Brambilla, E., Falbo, L. Appetitive vs. defensive responses to emotional cues. Autonomic measures and brain oscillation modulation. Brain Res. 1296, 72-74 (2009).
  55. Dakin, S., Frith, U. Vagaries of visual perception in autism. Neuron. 48, 497-507 (2005).
  56. Curby, K. M., Schyns, P. G., Gosselin, F., Gauthier, I. Face-selective fusiform activation in Asperger's Syndrome: A matter of tuning to the right (spatial) frequency. Poster presented at Cogn Neurosci, New York, (2003).
  57. American_Psychiatric_Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders. (1994).
  58. Dougherty, D. M., Bjork, J. M., Moeller, F. G., Swann, A. C. The influence of menstrual-cycle phase on the relationship between testosterone and aggression. Physiol Behav. 62, 431-435 (1997).
  59. Van Goozen, S. H., Wiegant, V. M., Endert, E., Helmond, F. A., Van de Poll, N. E. Psychoendocrinological assessment of the menstrual cycle: the relationship between hormones, sexuality, and mood. Arch Sex Behav. 26, 359-382 (1997).
  60. Winward, J. L., Bekman, N. M., Hanson, K. L., Lejuez, C. W., Brown, S. A. Changes in emotional reactivity and distress tolerance among heavy drinking adolescents during sustained abstinence. Alcohol Clin Exp Res. 38, 1761-1769 (2014).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please sign in or create an account.

    Usage Statistics