Bewuste en niet-bewuste vertegenwoordigingen van emotionele gezichten in het Syndroom van Asperger

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

Een EEG experimentele protocol is ontworpen om de wisselwerking tussen bewust en onbewust representaties van emotionele gezichten duidelijk bij patiënten met Asperger. De techniek suggereert dat patiënten met het syndroom van Asperger hebben tekorten in de niet-bewuste voorstelling van emotionele gezichten, maar hebben vergelijkbare prestaties in de bewuste voorstelling met gezonde controles.

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

Verscheidene neuroimaging studies hebben gesuggereerd dat de lage ruimtelijke frequenties in een emotionele gezicht activeert vooral de amygdala, pulvinar en superieure colliculus vooral met angstige gezichten 1-3. Deze gebieden vormen de limbische structuur onbewuste waarneming van emoties en direct of indirect 2 moduleren corticale activiteit. Daarentegen bewuste representatie van emoties is meer uitgesproken in de anterieure cingulate, prefrontale cortex en somatosensorische cortex voor het richten vrijwillige aandacht voor details in gezichten 3,4. Het syndroom van Asperger (AS) 5,6 vertegenwoordigt een atypische mentale verstoring die sensorische, affectieve en communicatieve vaardigheden beïnvloedt, zonder zich te bemoeien met de normale taalkundige vaardigheden en intellectuele capaciteiten. Verschillende studies hebben aangetoond dat functionele tekorten in de neurale circuits van belang zijn voor het gezicht herkenning van emoties deels kan verklaren sociale communicatie falenpatiënten met as 7-9. Om de wisselwerking tussen bewuste en niet-bewuste representaties van emotionele gezichten in AS te verduidelijken, is een EEG experimenteel protocol ontworpen met twee taken die emotionaliteit evaluatie van zowel foto of-lijntekening gezichten. Een pilot-studie wordt geïntroduceerd voor het selecteren van het gezicht stimuli dat de verschillen in reactietijden en scores toegekend aan het gezicht emoties tussen de vooraf geteste patiënten met AS en IQ / gender-geëvenaard gezonde controles zoveel mogelijk te beperken. Informatie van de vooraf geteste patiënten werd gebruikt om het scoresysteem voor de evaluatie emotionaliteit ontwikkelen. Onderzoek naar het gezicht emoties en visuele stimuli met verschillende inhoud ruimtelijke frequentie heeft afwijkende bevindingen, afhankelijk van de demografische kenmerken van de deelnemers bereikt en de taak vraagt ​​2. Het experimentele protocol is bedoeld om aandoeningen bij patiënten met AS verduidelijken verwerking emotionele gezichten in vergelijking met gezonde controles door controle voor factoris niet gerelateerd aan de erkenning van het gezicht emoties, zoals taakmoeilijkheid, IQ en geslacht.

Introduction

Facial emotie erkenning is een van de belangrijkste processen in de hersenen die zich bezighouden met sociale communicatie. Een verscheidenheid van psychische stoornissen gerelateerd aan problemen met expliciete waarneming van gezichtsemoties 4-6. Een foto van een gezicht omvat een spectrum van ruimtelijke informatie kan worden gefilterd voor zowel de hoge ruimtelijke frequentie (HSF) of lage ruimtelijke frequentie (LSF) content. HSF is gerelateerd aan zeer gedetailleerde delen van een beeld, zoals de randen van een vlak, terwijl de LSF samenhangt met grovere of minder goed gedefinieerde onderdelen zoals een holistische gezicht met LSF inhoud 7. Elke gezichtsherkenning taak tegelijkertijd induceert bewuste en onbewuste processen 8-12, en de deelname van de niet-bewust proces vindt plaats in de 150-250 msec na het begin interval of zelfs eerder 13. Bij gezonde controles, de onbewust proces is meestal sneller dan bewust proces 14,15. Verscheidene neuroimaging studies hebben gesuggereerd datde LSF in een gezichtsbehandeling stimulus (of motivationally belangrijke impuls) activeert vooral de amygdala, pulvinar en superieure colliculus vooral met angstige gezichten 3,16. Deze gebieden vormen de limbische structuur onbewuste waarneming van emoties en direct of indirect 1 moduleren corticale activiteit. In tegenstelling bewuste voorstelling van emoties is meer uitgesproken in de anterior cingulate, prefrontale cortex, en somatosensorische cortex voor het richten van de vrijwillige aandacht voor details in het gezicht 9,17,18.

Het syndroom van Asperger (AS) 19,20 vertegenwoordigt een atypische mentale verstoring die sensorische, affectieve en communicatieve vaardigheden beïnvloedt, zonder zich te bemoeien met de normale taalkundige vaardigheden en intellectuele capaciteiten. Verschillende studies hebben aangetoond dat functionele tekorten in de neurale circuits van belang zijn voor het gezicht herkenning van emoties deels kan verklaren de sociale communicatie mislukking in AS 21-25.Gedragsstoornissen waargenomen bij kinderen met AS kan worden gediagnosticeerd in de eerste drie jaar van het leven 26, een periode waarin hun vrijwillige (of bewuste) controle over gedrag is niet volledig ontwikkeld 27. Bij volwassenen met AS kan de gedragsstoornissen worden gecompenseerd door middel van aandacht regulering 28. Moeite verwerken gegevens binnen een bepaalde ruimtelijke frekwentiegebied een verstoring van andere informatieverwerkingapparaat stadia aangeven. Tot nu toe heeft geen enkele studie direct aan de orde evoked potentials en oscillerende activiteit bij patiënten met AS tijdens het gezicht herkenning van emoties waarbij gezicht stimuli in specifieke ruimtelijke frequentiegebieden. Het is belangrijk om de functionele traject patiënten met AS onderzoeken vergeleken met gezonde controles tijdens de vervaardiging gezicht stimuli met verschillende inhoud ruimtelijke frequentie door het regelen van taakeisen en demografische effecten zoals geslacht en IQ.

Om de inter verduidelijkenspelen tussen bewuste en niet-bewuste representaties van emotionele gezichten, is een EEG experimentele protocol ontworpen voor het vergelijken van de hersenen evoked potentials en oscillerende activiteit tussen patiënten met AS en IQ / gender-geëvenaard gezonde controles. Een cohort van experimentele participanten gerekruteerd voor de EEG experiment voor hulp bij de selectie van de experimentele stimuli en ontwikkeling van een scoresysteem om een ​​evaluatie presta- ties bij patiënten met ALS. Het protocol bestaat uit twee taken die emotionaliteit evaluatie van zowel foto of-lijntekening gezichten. De verschillen tussen de twee groepen kan worden bepaald door het berekenen van ERP en event-related spectrale verstoringen (ERSPs). In het volgende deel worden de details van het experimentele protocol uitgewerkt, waaronder de pilot en EEG dataverwerking / analysemethoden, gevolgd door de belangrijkste analyseresultaten. Ten slotte is de kritische stappen in het protocol en de betekenis met betrekking tot de bestaandewerkwijzen worden besproken. De beperking en de mogelijke uitbreiding van het protocol te gebruiken bij patiënten met andere emotionele stoornissen ook worden gewezen.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Ethiek Verklaring: Procedures met menselijke deelnemers zijn goedgekeurd door het menselijk deelnemer ethische toetsingscommissie / Institutional Review Board in de Academia Sinica, Taiwan.

1. Stimuli en experimenteel programma Voorbereiding

  1. Bereid een pool van meer dan 60 emotioneel gezicht foto's 29 onderverdeeld in drie gezichtsuitdrukkingen (boos, blij en neutraal). Gebruik grafische software te maskeren haar en oor delen foto met zwarte achtergrond zoals getoond in figuur 1A, zodat deelnemers kunnen concentreren op de gelaatstrekken in de foto.
    1. Open een foto in de grafische software. Gebruik de selectie toolbox om een ​​elliptische regio te trekken en pas de regio grootte, zodat de oren en de meeste haren niet in de ellips vallen.
    2. Inverteer de geselecteerde regio. Klik op "delete" om de ongewenste gebied van de foto te verwijderen en te vervangen door de zwarte kleur als achtergrond.

Figuur 1
Figuur 1. Voorbeelden van emotioneel gezicht stimuli. (A) foto gezichten waar het haar en oren zijn uitgeschreven gemaskeerd in de zwarte achtergrond kleur, en (B) line-tekening gezichten die zijn bewerkt vanuit (A) door de grafische software. De gezichten tonen neutraal, gelukkig, en boze emoties, respectievelijk van boven naar onderste rijen. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

  1. Maak een pilotstudie. Werven pilot-deelnemers voor het selecteren van geschikte prikkels uit de foto zwembad.
    Opmerking: De proef deelnemers niet deelnemen aan de EEG experiment.
    1. Configureren van de stimulus presentatie programma te beginnen met de eerste computerscherm presenteren de taak instructie, gevolgd door 5 familiarization proeven. Begin iedere proef met een kruis fixatie, gevolgd door een gezicht stimulus, en emotionaliteit evaluatietaak. Zie Aanvullende Code File voor een voorbeeld programma.
      Opmerking: De echte pilots volgen onmiddellijk de kennismaking proeven door het selecteren van het gezicht foto's in een willekeurige volgorde van het zwembad.
      1. Maak een experimenteel programma, met inbegrip van de instructie schermen en een centrale eye-fixatie scherm. Maak het gezicht stimulus scherm zoals weergegeven in figuur 2 door het configureren van de foto formaat 18,3 x 24,4 cm 2 (breedte x hoogte) met zwarte achtergrond kleur, voorzien van een computer grootte van het scherm 41 x 25,6 cm 2 met een resolutie van 1680 x 1050. Zie Aanvullende Code File voor een voorbeeld programma.
      2. Een scoresysteem voor emotionaliteit evaluatie in het programma zoals weergegeven in figuur 3. Plaats een horizontale lijn gaande van -100 tot 100 in traploos in het midden van het scherm without elke tick merktekens, behalve de centrale en eindpunten. Bereid het programma zodanig dat de deelnemers vrij de emotionaliteit van een foto gezicht kan evalueren door de scoring cursor naar links te slepen voor erg boos (-100) en naar rechts voor heel gelukkig (100), en druk op de START-knop.
        Opmerking: Het scoresysteem lijn is ontworpen zonder tick-merken omdat de patiënten met AS gemakkelijk kunnen vast komen te zitten in het plaatsen van de cursor tussen teken tijdens emotionaliteit evaluatie. Daarom is traploos voorkeur voor patiënten.
      3. Zorg ervoor dat het programma registreert behavioral resultaten van een deelnemer (bijvoorbeeld reactietijd en emotionaliteit scores), die worden gebruikt als criteria voor de selectie foto's uit de pool (zie stap 1.3.1).
    2. Recruit pilot-deelnemers (5 controle en 5 AS pilot-deelnemers). Diagnosticeren klinische patiënten volgens Gillberg 30 en DSM-IV criteria 26 en het beheer van de klinische afgeleide verkorte vorm van Wechsler Adult Intelligence Scale (WAIS-III) 31. Overeenkomen met de controles aan hun AS collega's zo goed mogelijk op geslacht en op verbale / prestatie IQ-scores.
    3. Voer de experimentele procedure in de pilot voor elke individuele deelnemer. Na het voltooien van de emotionele gezichtsherkenning taak, interviewen elke piloot AS deelnemer op de redelijke duur van de fixatie centrale-oog en stimulus presentatie periodes, moeilijkheid van de taak, het gemak van het gebruik van de scoring systeem en het maximum aantal pogingen voor het houden van zijn / haar concentratie, op grond waarvan het programma kan worden ingesteld voor de EEG experiment (zie stap 1.3.2)

Figuur 2
Figuur 2. Een screenshot van een gezicht stimulus in het programma. De grootte van het gezicht is geconfigureerd om de hoogte van het scherm. Het lege gebied wordt gevuld met de zwarte kleur.uploaden / 53962 / 53962fig2large.jpg "target =" _ blank "> Klik hier om een ​​grotere versie van deze figuur te bekijken.

figuur 3
Figuur 3. Een screenshot van het scoresysteem voor emotionaliteit evaluatie. Het scoresysteem is zo ontworpen dat er geen vinkje hebben. De deelnemer moet de muis om de score toegewezen aan een gezicht te selecteren en druk op de START-knop om de taak af te slepen. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

  1. Programma voor Taak 1: fotosessie.
    1. U kunt kiezen uit de pool 30 foto's, die 10 elk voor gelukkig, boos, en neutrale gezichtsuitdrukkingen (5 mannelijke en 5 vrouwelijke gezichten voor elk type uitdrukkingen), dat de meest vergelijkbare gemiddelde reactietijden te geven en gemiddelde emotionaliteit scores tussen de 5 AS en 5 controle piloot deelnemers. Update het experimentele programma configuraties van de feedback van de piloot patiënten, zoals de optimale centrale eye-fixatie periode (dat wil zeggen, 1000 msec), duur van stimulus (dwz 1000 msec), inter-stimulus interval (dat wil zeggen, willekeurig toegewezen -tussen 4 en 7 sec), en de omvang van de scoring systeem (dat wil zeggen, -100 tot 100). Voeg vijf kennismaking proeven voorafgaand aan de 30 experimentele trials in het programma.
      1. Wijzig het aantal stimuli en tijdsintervallen in een extern configuratie tekstbestand in verband met het experimentele programma.
        Opmerking: De tekst bestand kan worden aangepast aan de verschillende experimentele condities te passen zonder tussenkomst van software engineers.
      2. Reken er maar niet de vijf foto toe voor kennismaking proeven om de 30 geselecteerde foto's. Laat de EEG's en de gedrags-gegevens die zijn opgenomen in kennismaking proeven in data-analyse niet gebruiken.
  2. programma fof Taak 2: Line-tekening sessie.
    1. Create-lijntekening foto's van de 35 foto's (5 voor kennismaking trials, 30 voor experimentele studies) die in opdracht 1 door het traceren van de randen van elk gezicht. Gebruik grafische software om de grijsschaal foto's te wijzigen in zwart-wit lijntekeningen zoals weergegeven in figuur 1B.
      Opmerking: Stappen hieronder voor foto bewerken is een van de mogelijke oplossingen voor het maken van lijntekeningen.
      1. In de grafische software, de helderheid / contrast van de foto, zodat de oorspronkelijke grijsschaal intensiteit in de meeste pixels valt in zwart of wit.
      2. Toepassen "schetseffect" in het "effect" of menu "filter" van de software grijsschaal foto zodat alleen contour van de hoge ruimtelijke frequentie deel bewaard en toepassing "nood effect" op de uitzetting van de contour lines .
      3. Gebruik een penseel om de contouren te verbeteren en het gebruik van een gum tool omopruimen ongewenste delen. Zorg ervoor dat u belangrijke gelaatstrekken te houden door de controle heen en weer tussen de originele foto en haar lijntekening tegenhanger.
    2. Maak een kopie van het programma van de Task 1 in stap 1,3 tot een programma voor taak 2 te creëren en de plaats van de 35 foto's in opdracht 1 met de bijbehorende line-tekeningen.

2. EEG Opnameprocedure

  1. voorbereidingen
    1. Recruit 10 gezonde controlepersonen en 10 patiënten met AS voor EEG-experimenten gebaseerd op de richtlijnen van de plaatselijke menselijke deelnemer onderzoek ethische commissie / Institutional Review Board.
    2. Dien de verkorte vorm van WAIS-III 31 de patiënten individueel voor de experimenten en vind de controles die overeenkomen met de patiënt zo goed mogelijk van geslacht en de verbale / prestatie IQ.
  2. EEG Recording
    1. Seat de deelnemer in een comfortabele stoel in een geluid isolerend (gedimd) kamer en stel de stoelpositie, zodat het beeldscherm is 60 cm voor de deelnemer. Na een tutorial over de experimentele procedure, moet de deelnemer invullen van de toestemming vormt samen met een paar vragen over zijn / haar handigheid.
    2. Gebruik een EEG cap met 132 Ag / AgCl elektroden (inclusief 122 10-10 systeem EEG, en de bipolaire VEOG, HEOG, ECG, EMG elektroden, samen met zes gezichts-spieren kanalen) te EEG's op te nemen. Sluit de dop om twee 64-kanaals versterker met 0,1-100 Hz analoge band-pass filter voor ruwe EEGs digitaliseren bij 1000 Hz sampling rate.
    3. Monteer de standaard 128-kanaals EEG cap aan het hoofd van elke deelnemer. Pas de dop zodat de elektrode label "referentie" is geplaatst op de positie "Cz", die is gelegen ten opzichte van de voorste / achterste middellijn oriëntatiepunten (dwz midden van de nasion tot INION afstand) en links / rechts bezienswaardigheden (dwz midden links / rechts tragis), volgens de EEG internationale 10/10 systeem.
    4. Voorzichtig gebruik van een stompe naald om geleidende gel te injecteren in alle elektroden. Roer met de naald langzaam in de elektrode gel goed contact tussen de hoofdhuid en de elektrode (dat wil zeggen de impedantie beneden 5 kQ houden) waarborgen. Voortdurend de staat van gel contactpersoon bij de elektroden met het label "referentie" en "ground" aan de EEG cap om ervoor te zorgen dat de impedantie meting correct is.
      1. Let op de elektrode impedantie door het bekijken van de elektrode impedantie scherm ondersteund door de EEG-opname-software (bijv SCAN 4.5 in deze studie) die meestal gaat met de EEG-systeem. Op het scherm zijn de elektroden weergegeven in kleuren en verschillende kleuren geven de niveaus van de impedantie.
    5. Plaats een HEOG elektrode de canthus van een oog (positief plaatse) en de tweede elektrode in de ooghoek van de andere oog (negatieve plaatse), één VEOG elektrode boven en de ander onder de left oog, bipolaire EKG elektroden aan de achterzijde van de linker- en rechterhand en bipolaire EMG-elektroden in het gebied tussen de duim en wijsvinger van de rechterhand en de zes gezicht elektroden rond de wenkbrauwen en wangen.
    6. Record in een notebook die slechte kanalen waarin de impedantie hoger is dan 5 kOhm, of rechtstreeks op het scherm te zien impedantie besparen op alle elektroden. Gebruik dit als naslagwerk voor het teruggooien slechte kanalen in het stadium van de EEG data processing.
    7. Record resting state EEGs na het instrueren van de deelnemer voor de ogen te sluiten voor 12 min. Gedurende deze tijd, dubbel controleren de kwaliteit van de onderhavige EEG stroom op het scherm ondersteund door de EEG-registratie software.
      Let op: Er moeten duidelijke alfa-golven verspreid in het achterhoofd kanalen tijdens de ogen gesloten toestand vergeleken met de ogen open toestand. Als de alfa-golven zijn te luidruchtig (het negeren van de slechte kanalen) of vervormd, terug naar stap 2.2.4 en pas de gel contact.
    8. Start de twee experimentele taken in een tegenwicht orde over de deelnemers. Record EEG's door te klikken op het pictogram Opnemen op het scherm ondersteund door de opname-software.
      1. Na het lezen van taakinstructie op het scherm, moet elke deelnemer voeren de 5 vertrouwd proeven, gevolgd door de 30 taak proeven. Gebruik dezelfde procedure voor zowel foto en lijntekening taken. In de taak instructie, stimuleren de deelnemers om een ​​score te emotionaliteit van een gezicht stimulus zo snel mogelijk toe te wijzen.
      2. BELANGRIJK: Controleer programma's opgesteld in de stappen 1.3.2 en 1.4.2 voor evenementen-time vergrendeld aan het begin van de centrale eye-fixatie, gezicht stimulus presentatie correct verzenden, en het drukken van de GO-knop om de opname-software tijdens emotionaliteit evaluatie. Die onset tijden worden gecodeerd als numeriek en kan worden gecontroleerd op het scherm ondersteund door de opname-software.
        Opmerking: De deelnemer kan een pauze te nemen tussen de twee taken. Er is geen EEG regens tijdens de pauze.
    9. Gebruik een digitizer (bijvoorbeeld de Polhemus FASTRAK 3D digitizer in deze studie) om de 3D-posities van de elektroden op te nemen en op te slaan in een bestand (bijv .3dd of DAT-bestand) voor co-registratie EEG caps over deelnemers aan data-analyse.
    10. Na de EEG experiment, moet de deelnemer het invullen van een 35 vraag inventaris op zijn / haar gedrag en gevoelens tijdens de EEG experiment (bijvoorbeeld negatieve emoties, viel bijna in slaap), en hen de betaling voor deelname aan het experiment.
    11. Breng de deelnemer naar de wasruimte te reinigen / drogen zijn / haar haren.
    12. Reinig en ontsmet de EEG Kap volgens klinische aanwijzingen.

3. Verwerking van EEG-gegevens

Opmerking: De software commando's in deze sectie zijn specifiek voor EEGLAB.

  1. Filter de EEG-signalen met behulp van een hoogdoorlaatfilter van 1 Hz en een laagdoorlaatfilter van 50 Hz door te bellenpop_eegfilt.m functie 32.
    Opmerking: Gebruik een low-pass filter van 40 Hz voor sommige landen dat 50 Hz elektriciteitsnet frequentie hebben
  2. Gooi slechte kanalen met een impedantie hoger dan 5 kOhm na controle van de elektrode impedantie opgenomen in stap 2.2.6. Lever dit slechte kanalen met zeer verschillende vermogensspectrum opzichte van de naburige kanalen door visuele inspectie van het vermogensspectrum kenmerken (bijvoorbeeld de maximumwaarde, de kromming, etc.) in elk kanaal.
    1. Bereken en plot het vermogensspectrum van het EEG-signaal door te bellen naar de pop_spectopo.m functie 32.
  3. Re-verwijzen naar de EEG-signalen met het gemiddelde van de hersenen kanalen zonder de slechte kanalen door te bellen naar het pop_reref.m functie.
  4. Segment EEGs in-stimulus vergrendeld tijdvakken, die elk variëren van -2,0 tot 1,5 sec pre- sec na de stimulus onset. Corrigeer basislijn (-2,0 tot -1,2 seconden voordat de stimulus onset) door de gemiddelde basislijn values uit elk tijdperk.
    1. Bel de pop_epoch.m en pop_rmbase.m functies, respectievelijk. Kies het interval van basislijn vóór het centrale oog-fixatie periode en het begin van het gezicht stimulus.
  5. Mark slechte tijdperken die lijken te zijn artefacten bevatten. Gooi de slechte tijdperken, terwijl het reserveren van de tijdperken besmet met het oog knippert. De tijdperken met kunstvoorwerpen kijken meestal luidruchtig of hebben een extreem hoge piekwaarde (bijvoorbeeld hoger dan 100 mV) in vergelijking met typische tijdperken.
    1. Bel de pop_rejmenu.m functie om een ​​semi-automatische procedure te starten. Een interactie venster pop uit om opnieuw te bevestigen automatisch geselecteerd slechte tijdperken door de gebruiker via visuele inspectie. Hoewel een meerderheid van de tijdperken zijn verontreinigd door het oog knippert, kunnen deze tijdperken voorlopig worden gereserveerd voor later verwijdering door onafhankelijke component analyse (ICA) 33 in stap 3.8.
  6. Na weggooien slecht kanalen en slechte tijdperken, draaien ICA op de gesnoeide EEG-gegevens met behulp van de pop_runica.m functie.
  7. Onder de geschatte onafhankelijke componenten (IC's), te identificeren artefacten als gevolg van oogbeweging / knipperen, spieractiviteit, hartslag, en ruis op de lijn 32.
    Opmerking: Een significant hoge correlatie (R 2> 0,9) tussen IC scores van een component en die van alle referentie-kanalen (VEOG, HEOG, EKG, en gezicht kanalen) geeft aan dat deze component vooral bijgedragen door artefacten. De geschatte IC scores verklaard door de artefacten kan worden opgeruimd met behulp van meerdere regressie-analyse.
  8. Verwijder artefact IC's en een schatting van de schone EEG's die zijn afgeleid door het product van de ICA mengen matrix en-artefact schoongemaakt IC score matrix. Bewaar de schone EEGs voor verdere analyse.
    1. Houd de residuen van het voorspellen van artefact IC's (R 2> 0,9) van de referentie-VEOG, HEOG, EKG en gezicht kanalen in de IC score matrix. Verwijder andere artefact ICs door de pop_subcomp.m functie. De functie geeft de-artefact schoongemaakt EEG's.

    4. Statistische analyse

    1. Partitie EEG kanalen in elf homogene gebieden het aantal statistische vergelijkingen verminderen ERP en ERSP analyses, dat wil zeggen, links (10 kanalen), midline- (14) en rechter frontale (10); links (13) en rechter-temporele (13); links (9), midline- (14) en rechter-centrale (9); links (9), midline- (12) en rechter pariëtale occipitale (9) zoals getoond in figuur 4. Deze gebieden worden bepaald op basis van de functionele anatomie van cortex 34. Functionele homogeniteit van EEG-signalen in deze regio's is gevalideerd in verschillende experimenten 13,35,36.

    figuur 4
    Figuur 4. Het kanaal partitie. De kanalen zijn verdeeld in elf gebieden. LF: links-frontaal (10 kanalen), MF: middellijn-frontale (14), RF: rechts-frontaal (10), LT: links-temporale (13), RT: rechts-temporele (13), LC: links-centrale (9), MC: middellijn-centrale (14), RC: rechter-centrale (9), LP: linker-occipitale pariëtale (9), MP: middellijn-occipitale pariëtale (12), RP :. rechts-pariëtale occipitale (9) klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

    1. Laad de schone EEGs in stap 3.8. Bereken het kanaal ERP door het gemiddelde signalen over tijdvakken in elk kanaal, en regionale ERP door het gemiddelde van ERP binnen dezelfde regio.
      Opmerking: Wanneer EEG's worden geladen met de pop_loadset.m functie EEGLAB, worden de signalen in de structuur variabele "EEG.data" opgeslagen in een kanaal per keer per tijdvak array.
      1. In de Matlab command window, berekenen het kanaal ERP door het gemiddelde EEG.data over tijdperken voor elk kanaal (bijv channelERP = gemiddelde (EEG.dat, 3)). Bereken de regionale ERP door het gemiddelde van het kanaal ERP binnen elke regio op basis van de partitie in 4.1 (bijv regionalERP = gemiddelde (channelERP (index, :), 1), waar de 'index' staat voor het kanaal indices in een bepaalde regio).
    2. Bereken het kanaal ERSPs door toepassing van een time-frequentie transformatie (bijv Wavelet transformatie) om signalen in elk kanaal tijdperk en regionale ERSPs door het gemiddelde kanaal ERSPs in dezelfde regio.
      1. Voer de time-frequentie te transformeren door te bellen naar het pop_newtimef.m functie.
        Let op: In deze studie, de "wavelet cycli" is ingesteld op [1, 0,5] en "basislijn" is ingesteld op [-2.000--1.200] msec. Het resulterende kanaal ERSPs worden opgeslagen in een frequentie-by-tijd-voor-kanaal matrix.
      2. In de Matlab command window, berekenen de regionale ERSP door het gemiddelde ERSPs verschillende kanalen binnen elke regio op basis van de partitie in 4.1 (bijv regionalERSP = gemiddelde (channelERSP (:,:, index), 3), waarbij "channelERSP" is de output uit de pop_newtimef.m functie en "index" staat voor het kanaal indices in agregio iven).
    3. Bereken de gemiddelde waarden in verschillende tijdsintervallen (bv 50-150, 150-250, 250-350, 350-450 msec) voor de regionale ERP. Bereken de gemiddelde waarden in verschillende tijd-frequentie-intervallen (bv 50-150, 150-250, 250-350, 350-450, 450-800 msec in 07/01 Hz en 200-800 msec in 30/08 Hz) voor de regionale ERSPs.
    4. Solliciteer MANOVA in statistische software (bijvoorbeeld IBM SPSS) om de gemiddelde waarden van de regionale ERP en ERSPs naar de belangrijkste gevolgen voor de taak (foto vs. line-tekening), regio (elf hoofdhuid regio's), en de groep te evalueren (AS vs. controle) evenals de interactie-effecten tussen de taak regio en aan.
      1. In de statistische analyse, overwegen geslacht (man versus vrouw) als covariaat, en schat de hoofd- en interactie-effecten door het houden van het geslacht effect constant.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

De gemiddelde verbale en prestaties IQ scores worden in tabel 1 voor de controle- en AS groepen met de gemiddelde reactietijden en gemiddelde scores toegewezen aan emotionaliteit vlakken van de twee groepen. In de tabel, geen van de verschillen groep bereikt statistische significantie met uitzondering van de neutrale gezichten in de lijntekening taak, waar de AS groep heeft een gemiddelde score bijna nul (p <0,001) 13. Interessant is dat de AS groep heeft nog steeds iets langere reactietijden dan de controlegroep in het reageren op boze en blije gezichten en kortere reactietijden bij het reageren op neutrale gezichten, zelfs onder de experimentele controle van gender, IQ en het gezicht stimuli. Asperger-syndroom is gevonden met beperkingen in de amygdala en de bijbehorende limbische structuren 37-39, waarvan bekend is dat ze betrokken zijn in het geheugen van de emoties, behalve voor de neutrale emotie 40,41. Deze limbisch structgelen in verband met de niet-bewust proces een belangrijke rol in de interpretatie van gedragsreacties spelen bij patiënten met ALS.

tafel 1
Tabel 1. Behavioral gegevens van de scores op de Wechsler Adult Intelligence Scale-III, reactietijden en de gemiddelde emotionaliteit scores toegekend aan stimuli in de foto en de line-tekening taken te kunnen uitvoeren. Deze tabel is een aangepaste versie van tabel 1 in Tseng et al . 13

Zoals getoond in figuur 5, wordt de N400 component in de controlegroep uitgesproken in de frontale, temporale en occipitale-pariëtale gebieden in zowel fotografie en lijntekening taken, maar de amplitude van deze component kleiner in de lijntekening taak. In de AS groep, de N400 zichtbaar in de middellijn frontale gebied, maar zichtbaar in andere delen van de foto taak en becomes zichtbaar in alle frontale gebieden in de lijntekening taak. De MANOVA task-by-groepsinteractie effect is significant in de 350-450 msec na het begin interval (p = 0,019). Beide groepen vertonen ook significante verschillen in het waarnemen in de foto taak 42, en hebben vergelijkbare ERP patronen in de lijn tekentaak; dat wil zeggen, de taak per groep interactie effect is ook belangrijk in het 50-150 msec na het begin interval (p = 0,035). Foto en-lijntekening gezichten bereikt de grootste ERP verschil in de temporele en occipitale-pariëtale regio's in de 250-550 msec interval.

figuur 5
Figuur 5. ERP percelen. ERP percelen in de rechter frontale, rechts temporale en occipitale rechts-pariëtale regio's in de controlegroep (blauw) en AS (rood) groepen in de (A) foto en (B) lijntekening taken. Locaties van EEG-kanalen zijngetoond in de linker kant van elke grafiek. De verticale as geeft het ERP spanning (mV) en de horizontale as toont de tijd in msec. Dit cijfer is een aangepaste versie van figuur 2 in Tseng et al. 13 Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Zoals getoond in figuren 6 en 7, delta / theta synchronisatie in de controlegroep uitgesproken in het 50-800 msec na het begin interval beide taken. De occipitale-pariëtale regio's weer te geven sterkste synchronisatie, gevolgd door de centrale en temporale regio's en vervolgens door de frontale regio's in het begin van 50-350 msec interval, en de regionale verschillen verdwijnen na 350 msec. De occipitale-pariëtale regio's ook aantonen de sterkste alpha / beta desynchronisatie in de 200-800 msec interval. in geNeral, de foto's hebben een additief effect over line-tekeningen in delta / theta synchronisatie, maar de line-tekeningen induceren sterkere alpha / beta desynchronisatie. De AS groep meer vergelijkbare delta / theta synchronisatie als de controlegroep op de lijntekening taak en geen duidelijk additief effect geassocieerd met de foto vlakken. De MANOVA taak per groep interactie effect significant in het 50-150, 250-350 en 350-450 msec na het begin interval (p = 0,043, 0,003 en 0,015, respectievelijk). De groep effect is ook significant in de 150-250, 250-350 en 350-450 msec interval (p = 0,033, 0,011 en 0,022, respectievelijk). De AS groep drukt sterker delta / theta synchronisatie in de occipitale-pariëtale gebieden in het interval van 150-250 msec en de middellijn in de regio 350-450 msec interval in vergelijking met andere gebieden hoofdhuid. De alpha / beta desynchronisatie in de AS groep vergelijkbaar met die van de controlegroep (en iets sterker) inbeide taken, maar de verschillen tussen de twee taken meestal kleiner in de AS groep. De MANOVA groep en de taak-by-group effecten statistisch niet significant in hoogfrequente trillingen.

figuur 6
Figuur 6. ERSP plots in de foto taak. ERSP plots voor (A) controle en (B) AS groepen in de foto taak. De rode kleur geeft vermogenstoename (synchronisatie), en de blauwe kleur geeft vermogen af ​​(desynchronisatie) ten opzichte van de basislijn. Dit cijfer is een aangepaste versie van figuur 3 in Tseng et al. 13 Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

figuur 7
Figuur 7. ERSP percelen in tHij line-tekening taak. ERSP percelen voor de (A) controle en (B) als groepen in de lijntekening taak. Dit cijfer is een aangepaste versie van figuur 3 in Tseng et al. 13 Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

De ERP resultaten suggereren een groep verschil in het begin van de waarneming (50-150 msec) en later semantische erkenning (350-450 msec) van emotionele gezichten in de foto taak. De AS groep heeft een kleinere amplitude P1 in de foto taak en een iets grotere amplitude P1 in de lijn tekentaak vergelijking met de controlegroep. De amplitude verschillen in de P1 tussen de twee taken kan de uniciteit van patiënten met AS in de perceptie van foto's en lijntekeningen 43 weerspiegelen. De N400 wordt sterk beïnvloed worden doorde emotionele inhoud, vertrouwdheid en mondiale / lokale kenmerken in gezichten 44. In onze studie, de N400 (350-450 msec) in de frontale en temporale gebieden goed zichtbaar in de controlegroep maar bijna onzichtbaar in de AS groep in de fotografie taak. In het gezicht emotie erkenning, kan de N400 worden geïnterpreteerd als een proces van zoeken naar een verband tussen een gezicht en de semantische interpretatie (boos, neutraal en gelukkig). In de controlegroep, de ERP verschil tussen de twee taken in de 350-450 msec interval overeenkomt met de bevindingen van anderen. De amygdala is meer actief intact angstige gezichten of angstige gezichten die alleen LSF inhoud 3,45. Aangezien de inhoud van de LSF lijntekeningen verwijderd, deze bevindingen uit de controlegroep aan dat de N400 is veel kleiner in de occipitale-pariëtale regio en bijna onzichtbaar in de temporale gebieden vergeleken met die in de foto taak.

Because informatieverwerking van lijntekeningen minder op de niet-bewuste functie in de amygdala hangt, patiënten met AS toon meer vergelijkbaar ERP patronen als de gezonde controles in de latere (350-450 msec) stages tijdens emotioneel gezichtsherkenning. Interessant is dat de AS groep de emotionaliteit evaluatie taken correct te volbrengen zonder de zichtbare N400 op de foto taak. Het is redelijk te veronderstellen dat informatieverwerking door de amygdala en de bijbehorende limbische structuren spelen een cruciale rol bij het ontstaan ​​van de amplitude van de N400, die de efficiëntie van informatieverwerking kan beïnvloeden bij patiënten met ALS, maar heeft geen effect op hun respons nauwkeurigheid.

Het is aangetoond dat emotioneel gezichtsherkenning aangrijpt vroege en late wijzigingen in delta / 8 theta-oscillaties, die worden beschouwd hersenactiviteit geassocieerd met corticale-limbische uitsteeksels tijdens stimulus schatting 46-48. delta / theta synchronisatie wordt meer geassocieerd met niet-bewuste dan met bewuste gezichtsherkenning 46. De bevindingen op ERSPs geven verder aan dat de AS groep heeft veel zwakkere synchronisatie in delta / theta ritmes in de vroege en latere stadia van emotioneel gezichtsherkenning. Het is redelijk om te veronderstellen dat zwakkere delta / theta synchronisatie weerspiegelt een verstoring in de niet-bewuste verwerking van emotionele expressies en een storing in het limbisch-corticale projectie bij patiënten met ALS. Delta / theta synchronisatie is iets meer uitgesproken in de middellijn frontale, middellijn centraal en middellijn occipitale-pariëtale regio's ten opzichte van andere hoofdhuid regio's in de AS groep in de 350-450 msec na het begin interval in beide taken. Deze middellijn gebieden zijn nauw verwant aan de corticale structuur van bewuste representatie van emotionele betekenis 18.

Omdat de cognitieve of bewuste route nog gemedieerdDoor de limbische structuur zoals de thalamus, kunnen we veronderstellen dat de AS wordt gebruikgemaakt van de bewuste traject meer dan onbewust route als reactie op de foto's en lijntekeningen. In de controlegroep, de delta / theta voeding weer de sterkste in de pariëtale occipitale gebieden tijd vergrendeld begin en verhogingen in de frontale gebieden stimulus later in de foto taak. De ruimtelijke verdeling van de delta / theta macht in de line-tekening taak wordt dichter bij die van de AS-groep. Onze hypothese is dat de controle groep grijpt het bewuste en niet-bewuste trajecten in de foto taak, en beroept zich op de bewuste route in de lijntekening taak.

Bij het vergelijken van ERSPs tussen de twee taken, de controlegroep suggereert bovendien een additief effect van de LSF inhoud op delta / theta synchronisatie in de 250-450 msec na het begin interval, onafhankelijk van de hersenen regio's en van de mechanismen elicited door gezicht emoties. De LSF inhoud in een gezicht lijkt een constante belasting op de informatiestroom, die gemakkelijk via vrijwillige aandacht kan worden omzeild om details in een gezicht te plaatsen, zoals bij patiënten met AS wie kan het gezicht emoties met succes op de foto taak te evalueren wordt gesuggereerd. Sterke alfa- en beta oscillaties zijn aangeduid als indicatoren van functionele processen in de neocortex geassocieerd met aandacht semantische lange termijn geheugen en cognitieve schatting van stimuli 49,50. In een gezicht herkenningstaak, alpha / beta desynchronisatie weerspiegelt het niveau van vrijwillige aandacht voor visuele stimuli en geassocieerd met cognitieve beoordeling van gezichtsemoties 15,18,51. In deze studie, is er geen bewijs van een taak of groepseffect hogere frequentie oscillaties (alfa en beta) behalve regionale verschillen, bij vergelijking van het verschil tussen de pariëtale occipitale gebied en andere gebieden. Alpha desynchronisatie weerspiegelt aandacht eneen vrijval van geremd processen in ingewikkelde taken 52, terwijl beta oscillatie wordt zelden waargenomen in emotie-gerelateerde taken 53,54. Beta desynchronisatie in de AS groep algemeen sterker is dan in de controlegroep op beide taken, maar de groep afwijking gering. De ERSPs suggereren dat de AS groep veel zwakkere delta / theta vermogen, maar iets sterker alpha / beta vermogen in vergelijking met de controlegroep. Onze hypothese is dat patiënten met AS hun aandacht kunnen richten op een aantal belangrijke details in gezichten door het gebruik van cognitieve beoordeling van visuele stimuli om te compenseren voor zintuiglijke en affectieve stoornissen.

Samengevat, de erkenning van het gezicht emoties bij gezonde controles induceert zowel bewuste en onbewuste processen 9,18,51. De reactie-tijdverschil tussen de twee taken doorgaans groter in de controlegroep dan in de AS groep. Onze hypothese is dat de gezondecontrols betrekken het bewuste proces meer dan de niet-bewuste één in te spelen op de line-tekeningen en beide processen uit te oefenen bij het beantwoorden van de foto's, terwijl patiënten met AS vertrouwen alleen op het bewuste proces bij het beantwoorden van beide soorten gezichten.

Aanvullende Code Bestand:. Voorbeeld Programma Klik hier om dit bestand te downloaden.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

In de literatuur is voorzien van studies over de erkenning van het gezicht emoties bij patiënten met autisme door middel van analyse van EEG reacties 44, en over de erkenning van de hoge en lage ruimtelijke inhoud frequentie met behulp van visuele stimuli 43. Om het beste van onze kennis, maar er is een gebrek aan bestaande werkzaamheden op de hersenen oscillerende activiteit die herkenning van emoties gecombineerd met verschillende ruimtelijke inhoud frequentie. Ons protocol is een eerste stap in de richting van het schatten van de invloed van de emotionaliteit (positieve, neutrale en negatieve gezichten) en ruimtelijke frequentie-informatie (foto's en lijntekeningen) over de erkenning van emoties bij patiënten met ALS in vergelijking met gezonde controles. Onze EEG analyse reacties in de ruimte, tijd en frequentiedomeinen zorgt voor het scheiden van affectieve en cognitieve functies tot op zekere hoogte de wetenschappelijke kennis van de AS aandoening. In deze studie, de experimentele protocol voorziet in een aanpak op het minimaliseren van factoren die niets aan The herkenning van emoties; dat wil zeggen, reactietijden en scores toegewezen aan emotionaliteit vlakken zo dicht mogelijk tussen de twee groepen gehouden door een zorgvuldig ontworpen proefonderzoek. Deelnemers worden ook gematched op IQ en geslacht in zowel de pilot-studie en EEG experiment. Hoewel eerdere studies on EEG AS gericht op de P1 en N170 55, het protocol van deze studie wordt een bijdrage tonen een significant verschil in de N400 component tussen AS en controlegroepen.

Emotionele gezichten Ekman's lokken sterker lagere frequentie oscillaties in de gezonde controles in vergelijking met gezichten in andere databases (bijvoorbeeld, een aantal goed gevalideerd Taiwanese emotionele gezichten). Het wordt sterk aangeraden om een ​​pilot-EEG-onderzoek uit te voeren om emotioneel gezicht stimuli gebruikt bij patiënten en gezonde controles voordat de EEG experiment te valideren. Patiënten met AS had moeite met behulp van HSF informatie in het oog regio's 56. In deze reden, degeselecteerd Ekman's gezicht stimuli bevatten emotionele uitingen herkenbaar aan blootgesteld / onbelichte tanden of gegroefd / gladgestreken wenkbrauwen. Studies naar andere types van patiënten zou kunnen overwegen andere gezicht functies bij het vervangen van stimuli die in het protocol. Het scoresysteem systeem moet worden opgezet om patiënten het uitvoeren van de emotionaliteit evaluatie taak, die kan worden opgelost door het interviewen van patiënten gerekruteerd in de pilot te vergemakkelijken; dat wil zeggen dat de bestelde continuum zonder vinktekens behalve de centrale eindpunten en ontworpen volgens feedback van de piloot patiënten. De labels op de eindpunten van het scoresysteem kunnen worden gemodificeerd, bijvoorbeeld, vriendelijk versus vijandig, dat moet worden gekozen om de emotionele reacties maximaliseren vooral in de controles.

In de literatuur wordt AS gevonden met beperkingen in de amygdala en de bijbehorende limbische structuren 37-39, die betrokken zijn bij het ​​geheugen en het ophalen van informatie aan emoties relevant, exconcept voor de neutrale emotie 40,41. Verder is de amygdala gevoelig voor de LSF inhoud in een gefotografeerde gezicht 3. De twee taken in het protocol zijn ontworpen volgens de huidige bevindingen tekorten bij volwassenen met AS en de stimuli en scoresysteem werd bovendien ontworpen voor gebruik met deze patiëntenpopulatie. Klinische toepassingen van het protocol bij andere volwassen patiënten met een vergelijkbaar type stoornis, zoals autisme spectrum stoornissen 57, kan worden uitgevoerd met een kleine wijziging in het gezicht stimuli en het scoresysteem.

Opgemerkt wordt dat het protocol niet is bedoeld voor klinische diagnose van kinderen jonger dan 7 jaar die bewuste (of facultatieve) controle gedrag niet volledig ontwikkeld 26. Verder is de techniek niet duidelijk diagnostische resultaten bij patiënten met een psychiatrische comorbiditeit na hersenletsel, tumoren of andere schendingen van de cerebrale hemodynamiek opleveren.Verschillende studies hebben een verband tussen agressie en hormonale veranderingen bij vrouwen tijdens de menstruele cyclus 58,59 gevonden. Het is ook bekend dat de toediening van ethanol of verdovende middelen verandert de emotionele reacties 60. Deze types van veranderingen kunnen schommelingen in het EEG reacties op emotionele stimuli in zowel gezonde controlepersonen en patiënten met AS veroorzaken. Daarom is het niet aan te raden om het protocol om vrouwen toe te passen tijdens de menstruatie of wanneer het lijden premenstrueel syndroom, of aan patiënten onder alcohol of drugs intoxicatie. Neuroimaging studies over bewuste en niet-bewuste trajecten van emoties kunnen van toepassing van het protocol bij demografisch geëvenaard gezonde controlepersonen en patiënten met AS door het variëren van de mate van grofheid en neutraliteit in emotioneel gezicht stimuli.

Patiënten met AS behoren tot een relatief hoge trait-angst groep 13,36 en hun ogen te knipperen en beweging artefacten kunnen ernstig zijn. Het is wenselijk om have ervaren data processors en efficiënte algoritmen voor het verwijderen van EEG artefacten voordat het aanpakken van alle wetenschappelijke en klinische aspecten. Het experimentele protocol vertegenwoordigt een poging in de richting van het onderzoek naar het bewuste en niet-bewuste voorstellingen van emoties in de hersenen. Het protocol is gevalideerd door het aantrekken van IQ / geslacht gematchte controles en patiënten met AS in het EEG experiment. De reactietijd en nauwkeurigheid reactie zijn extra toeslagen aan de psychische en gedragsproblemen diagnoses. De techniek is onafhankelijk van de persoonlijke sfeer van de deelnemer aan het experiment, en daarom maakt het volgen dynamiek van de staat van een patiënt tijdens en na psychologische of farmacologische therapie. De techniek kan worden toegepast op patiënten met andere vormen van affectieve pathologie, zoals angst, depressie, burn-out en emotionele overtredingen van posttraumatische stress. Verdere aanpassingen aan het protocol worden aangemoedigd voor gebruik in other sociale en emotionele stoornis groepen. Een goed ontworpen pilot-studie met interview van de controles en patiënten zouden helpen met de validatie van een aangepaste versie van het protocol.

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