Die vorliegende Studie wurde von einem spanischen Wirtschaftsministerium und Wettbewerbsfähigkeit (BFU2014-56692-R und BFU2017-82375-R) Zuschüsse unterstützt.

Alle hier beschriebene Methoden wurden von der Ethik-Kommission für die Forschung mit Tieren und Menschen (CEEAH) von der Universitat Autònoma de Barcelona genehmigt.
1. Erstellung und Präsentation von visuellen Reizen
<ol><li>Erstellen Sie die video Reize entsprechend der gewünschten Ziele.<ol>
<li>Entscheiden Sie, welche Variablen für die video Reize von Interesse sind. Hinweis: zum Beispiel in der vorliegenden Untersuchung, die wichtigste Variable des Interesses ist der Bearbeitungsstil.<ol>
<li>Bestimmen Sie die Dauer, den Inhalt und den Stil des Videos basierend auf das Interesse des Experiments. Um all diese Variablen ermitteln, prüfen Sie, wie viele Videos der Teilnehmer zu sehen und wie lange der Teilnehmer wird gerade den Bildschirm, erfüllt die Erzählung des Videos das Interesse zu bewerten und entscheiden, den visuellen Stil des Videos geht.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Schreibe das Drehbuch, die Aufmerksamkeit auf die gewählten Variablen.</li>
		<li>Zeichnen Sie Video mit einer qualitativ hochwertigen Videokamera auf und bearbeiten Sie das Video, je nach Bedarf. Suchen Sie professionelle Hilfe, wenn nötig.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Entwerfen Sie einen geeigneten Rahmen für die Präsentation der Reize.<ol>
<li>Entscheiden Sie, wo die Datenerfassung findet und einen bequemen Platz zum Anzeigen der Reize zu entwerfen. Teilnehmer sollten sich wohl fühlen.</li>
		<li>Wählen Sie einen qualitativ hochwertigen Bildschirm für die Darstellung des Videos. Je höher die Qualität des Bildschirms, desto besser.</li>
		<li>Gibt es mehrere video-Filme vorgestellt werden, wählen Sie eine Methode für die Randomisierung ihrer Präsentation. Hinweis: Es ist bequem, Randomisieren Reize Präsentation über die Themen zu eindeutigen Ergebnisse aufgrund der Anordnung zu vermeiden, in denen die Teilnehmer einen Reiz wahrnehmen.</li>
		<li>Wählen Sie ein Software-Paket, die Videos zu präsentieren. Hinweis: Es gibt verschiedene Optionen, mit die die Forscher verschiedene Reize mit Inter Testversion Timer und Anweisungen oder sogar eine randomisierte Präsentation anzeigen können. Bei der Auswahl der Software ist es wichtig, seine Fähigkeit zur Synchronisation mit Datenerfassungsgeräten zu betrachten. Da dieses Protokoll Teilnehmer Eyeblink Rate, die Synchronisation zwischen der visuellen Darstellung von visuellen Reizen und das EEG-Gerät ist von entscheidender Bedeutung analysiert.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. Auswahl der Teilnehmer
<ol><li>Ein Kriterium für die Auswahl der Teilnehmer zu schaffen. Wenn eine bestimmte Variable analysiert werden soll, ist eine Kontrollgruppe erforderlich. Notieren Sie sich das Kriterium und beraten Sie sich mit Kolleginnen und Kollegen, auf das Design der Studie zu verbessern.</li>
	<li>Wählen Sie die Teilnehmer und holen Sie die Genehmigung von einer Ethik-Kommission, die einschlägigen Richtlinien und Vorschriften folgt. Hinweis: Die meisten Universitäten und Forschungszentren haben eine Ethik-Kommission. Um die Genehmigung zu beantragen, werden muss sie über die Ziele der Untersuchung informieren. Gemeinsame Anforderungen gehören die Forschungsmethoden zu erklären, die Vorteile der Untersuchung zur Gesellschaft, wie Einwilligung eingeholt werden, ob Teilnehmer finanziell entschädigt werden und wie die Daten von den Teilnehmern gesammelt verwaltet werden. Nehmen Sie sich Zeit, diese Anforderung zu entwerfen. Es ist sehr wichtig, die Zustimmung einer Ethikkommission, die Ergebnisse mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft zu teilen. Einige Dokumente, die in dieser Hinsicht nützlich sein können sind die Deklaration von Helsinki, der Nürnberger Kodex und der Belmont Report.</li>
	<li>Entwerfen Sie eine Einwilligungserklärung für die Teilnehmer, und folgen Sie die Kriterien der Ethik-Kommission.</li>
	<li>Jeder potentielle Teilnehmer erklären Sie das Experiment. Lassen Sie die Teilnehmer kennen alle wichtigen Informationen, aber vermeiden Sie nicht wichtige Informationen oder können die Ergebnisse des Experiments beeinflussen. Hinweis: zum Beispiel kann nicht in einem Eyeblink Erkennung Protokoll der Teilnehmer mitgeteilt, dass Eyeblinks erkannt werden, wie dies die natürliche Eyeblink Rate ändern könnte. Bitten Sie um ihre Zustimmung zu beteiligen. Jeder Teilnehmer das Dokument für informierte Zustimmung zu geben und dass sie genügend Zeit um zu lesen, um den Text zu verstehen und schließlich zu unterschreiben.</li>
	<li>Vereinbaren Sie einen Termin mit jedem Teilnehmer um das Experiment durchzuführen. Die Teilnehmer der folgenden Anweisungen geben: ankommen ausgeruht und mit vor kurzem gewaschen Haar; chemische Produkte wie Haarspray, etc., sollten vermieden werden, da sie EEG-Ableitungen auswirken können. Geben Sie die Teilnehmer alle notwendige Kontaktinformationen.</li>
</ol>3. Setup Vorbereitung
<ol><li>Bereiten Sie die experimentelle Sitzung rechtzeitig vor Ankunft des Teilnehmers. Proben Sie die Sitzung mit einem Kollegen. Für den Fall, dass etwas nicht korrekt erkannt wird, stellen Sie die entsprechenden Änderungen an der experimentellen Sitzung.<ol>
<li>Bereiten Sie Verbindungen zwischen allen Geräten, die verwendet werden, und überprüfen ihre Synchronisation (visuelle Reize Präsentation und Datenerfassung) werden. Hinweis: Die Verbindung zwischen Hardware und Software ist entscheidend. Es ist wünschenswert, führen Sie Tests durch, um die Synchronisierung zu bestätigen. Besprechen Sie mit dem Hersteller oder Software-Entwickler, bei Bedarf.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Machen die Themen in den Versuchsraum wohl fühlen: den Teilnehmer begrüßen, und bereiten Sie einen Raum für ihre Sachen (Taschen und andere).</li>
	<li>Das gesamte Protokoll an den Teilnehmer erklären: wo der Teilnehmer sitzen wird, wie viele visuelle Reize gezeigt werden sollen und die Dauer der Sitzung. Erklären Sie, dass der Teilnehmer die Zusammenarbeit sehr wichtig ist.</li>
	<li>Da eine drahtlose EEG-Aufnahme-System wird verwendet werden, wie schwierig diese Aufnahmen sind, und erklären, um richtige elektrophysiologische Signale mit geringer Artefakte zu erhalten, sollte der Teilnehmer nicht unnötig bewegen.</li>
</ol>4. Datenerfassung
<ol><li>Reinigen Sie die Oberfläche der Haut des Teilnehmers, alle Spuren von Schmutz oder Reste von Haar-Produkte zu entfernen.</li>
	<li>Messen Sie den Kopf des Teilnehmers. Messen Sie den Abstand zwischen der Nasion und dem Inion, und markieren Sie die Halbzeit als einen Scheitelpunkt.</li>
	<li>Bereiten Sie die Elektroden in der EEG-Kappe mit dem 10-20-System.</li>
	<li>Setzen Sie die Kappe auf das Thema nach der Marke, so dass der Scheitelpunkt den zentralen entspricht Nullpunkt (Cz) der GAP.</li>
	<li>Leitendes Gel mit Hilfe einer Spritze auf die Elektroden anwenden; Stellen Sie sicher, dass die Kappe auf dem Kopf der passt.</li>
	<li>Legen Sie die Bezugselektrode und EOG-Elektrode auf das Thema Kopf.</li>
	<li>Stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer bequem sitzen und für die Sitzung vorbereitet.</li>
	<li>Eine HD-Video-Kamera im Fokus des Teilnehmers Gesicht in Nahaufnahme. Hiermit werden die Teilnehmer Eyeblinks manuell zu erkennen.</li>
	<li>Überprüfen Sie, dass alle Geräte synchronisiert werden.</li>
	<li>Überprüfen Sie, dass die EEG-Control-Box an den Computer registriert die Daten richtig angeschlossen ist.</li>
	<li>Überprüfen Sie, ob das Signal für jede Elektrode richtig ist; Wenn dies nicht der Fall ist, überprüfen Sie, ob die problematische Elektrode. Hinweis: Einige häufige Ursachen für ein schlechtes Signal von einer Elektrode sind ein Mangel an leitendes Gel auf die Elektrode, einer Fehlstellung der Elektrode am Kopf oder eine schlechte Verbindung der Elektrodenkabel mit seinen Control-Box.</li>
	<li>Wenn alles fertig ist, starten Sie das Experiment Aufnahme (und Wiedergabe des Videos).</li>
</ol>5. Post-experimentelle Sitzung
<ol><li>Entfernen Sie die Kappe von der Teilnehmer Kopf und, wenn möglich, geben Sie die Teilnehmer einen Fragebogen rund um die Themen von Interesse.</li>
	<li>Speichern Sie alle Daten auf einer externen Festplatte. Hinweis: Es empfiehlt sich, die Daten zu sichern. Eine gute Option wäre, die Daten auf zwei externe Festplatten speichern und an verschiedenen Orten aufbewahren. Bei der Gestaltung des besten Verfahrens, ist es wichtig zu überlegen, das Protokoll für die Datenspeicherung von der Ethik-Kommission genehmigt.</li>
	<li>Reinigen Sie die Elektroden und die Kappe; die meisten Elektroden müssen sofort nach Gebrauch gereinigt werden.<ol>
<li>Reinigen Sie die Elektroden und cap mit reichlich Wasser unter einem Wasserhahn und ohne chemisches Produkt (sofern nicht angegeben sonst vom Gerätehersteller). Trocknen Sie sorgfältig die Elektroden zur Vermeidung von Korrosion. Wenn dieses Protokoll nicht ausreicht, um die Kappe zu reinigen ist, kann es in der Regel in der Waschmaschine gewaschen werden (siehe Herstellerangaben).</li>
	</ol>
</li>
</ol>(6) Datenanalyse
<ol><li>Die Erkennungsdaten Eyeblink zu organisieren.<ol>
<li>Eine geeignete Software-Paket für die Datenanalyse importieren Sie die EEG-Datei.</li>
		<li>Wählen Sie das EEG Interessengebiet basierend auf die Synchronisation Trigger mit visuellen Reizen-Präsentations-Software verwendet. Filtern Sie die Daten und Anwenden eines Filters "Eyeblink" zu sehen wie viele und wann Eyeblinks generiert werden. Hinweis: Kommerzielle und freie Softwarepakete haben Filter Eyeblinks im EEG erkennen.</li>
		<li>Wählen Sie das HD-Video der Teilnehmer Gesichter und manuell entsprechen Sie Eyeblinks denen in der EEG-Daten.</li>
		<li>Erstellen einer Tabelle Matrix die endgültige Liste der jeder Teilnehmer Eyeblinks, und die Rate pro Minute zu berechnen, während das Thema der Reize gerade.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Durchzuführen Sie statistische Analysen.<ol>
<li>Importieren Sie die Matrix in die entsprechende Software für statistische Analysen.</li>
		<li>Entwerfen Sie in einer Statistik-Software-Programm die gewünschte Analyse zu kontrastieren die ersten Hypothesen und vervollständigen Sie diese.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
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Die Autoren haben nichts preisgeben.

Eine Methode für die Analyse der visuellen Wahrnehmung von Medieninhalten mit speziell angefertigten Videoerstellung wird hier beschrieben. Viele andere Studien versuchen, die Wahrnehmung von Medieninhalten in narrativen zusammenhängen mit bereits vorhandenen Filme zu analysieren. Das vorliegende Verfahren schlägt visuellen Inhalte mit einer narrativen Konstruktion nach den Kriterien von Interesse, und basiert auf den Vorschlag, dass Eyeblink Rate des Betrachters Aufmerksamkeit9verbunden ist. A...

Der Zweck dieser Methode
Diese Methode bietet ein dual-Protokoll zur Erkennung von Eyeblinks. Ziel ist es, die Zuschauer visuelle Wahrnehmung von Medieninhalten, speziell für diese Untersuchung mittels EEG-Ableitungen und HD-Videoaufnahme-Systemen zu analysieren.
Die Beweggründe für die Entwicklung und/oder Anwendung dieser Methode
Jede Eyeblink blendet visuellen Fluss für 150-400 ms1,2. Blinken, hat physiologische3,4,5 und psychologische6,7 Funktionen. Die Verbindung zwischen Aufmerksamkeit und Eyeblink wurde studiert und in verschiedenen Studien8bewiesen. Ein höheres Maß an Aufmerksamkeit sinkt Eyeblink Rate und früheren Studien zufolge Menschen teilen einen Mechanismus zur Steuerung des Zeitpunkt der blinkt, der nach der beste Moment um wichtige visuelle Informationen9zu vermeiden sucht. So analysieren Eyeblink Verhalten der Zuschauer beobachten Bildschirmen Informationen bezüglich des Niveaus der Aufmerksamkeit, die Medieninhalte bieten könnte.
Eine Methode zum Nachweis von spontanen Eyeblink Rate ist mittels EEG-Elektroden um die elektrische Aktivität aufzuzeichnen. Eyeblinks können leicht erkannt werden, durch präfrontalen und Electrooculogram Elektroden mit einem EEG Aufnahmesystem verbunden. In den meisten EEG-Analysen gelten Eyeblinks Artefakte. Aus diesem Grund haben viele Software-Pakete entwickelt, die zur Auswertung von EEG-Daten Eyeblink Detektoren10. Der Vorteil der Verwendung von EEG zur Erkennung von Eyeblinks ist die hohe zeitliche Auflösung (in der Größenordnung von Millisekunden) und die Möglichkeit der Eintragung Gehirn Auswirkungen der verschiedenen Erzählungen und schneidet in Filmen synchronisiert mit den Eyeblinks - eine Frage offen für weitere Studie. Erfassung Teilnehmer Gesichter mit einer HD-Kamera kann auch nützlich für passende/Kontrast Zwecke9sein.
Die Vorteile gegenüber alternativen Methoden mit Verweisen auf relevante Studien
Es gibt mehrere Methoden zum zählen von Auge blinkt. Einige spezielle Instrumente zur Erfassung von blinkt sind Magnetspulen, Infrarot (IR) Lichtstrahlen, optoelektronische Bewegungsmelder mit Auge Bewegungsanalyse wie Eye-Tracking-Techniken und verschiedene Techniken, die bioelektrische Signale, z. B. anhand Electrooculography (EOG), Elektromyographie (EMG) und EEG. Eine weitere Option für eine genauere, aber zeitraubende zählt manuell blinkt aus einer Bild-für-Bild-video-Aufnahme-11. Die Technologien heute können werden grob in zwei Gruppen eingeteilt: a) berührungslose Aufnahme, worunter zwei Modalitäten, die direkte Blink-Erkennung verwenden, Computervision und offline Blink Detection mit Eyetracking-, und (b) Kontakt-basierte Aufzeichnung mit biologische Signale durch EOG und EEG-Geräte12,13.
Das Eye-tracking-System ist eine weit verbreitete Technologie, die von traditionellen bildbasierte passive Designs bis hin zu aktiven nahe-Infrarot-basierte Ansätze vor allem heute mit einer hochauflösenden Kamera. Letztere nutzt die Reflexionseigenschaften des Schülers unter IR Beleuchtung14. Das Konzept moderne Eye-Tracking-Methoden ist Schüler Center Hornhaut Reflexion (PCCR), beinhaltet eine Kamera-tracking der Mitte der Pupille, wo Licht von der Hornhaut reflektiert. Allerdings gibt es ein Mangel an Blink Detection Algorithmen für Eyetracking-Protokolle veröffentlicht. Außerdem, obwohl die verschiedenen Modelle der Eyetracking-auf dem Markt integrierten Software mit Blink Detection bieten, der Source-Code nicht immer erfolgt durch Hersteller, so dass es schwierig zu wissen, wie die Algorithmen arbeiten12. Außerdem gibt es während der Experimente mit Eye-Tracking-Ereignisse, die dazu führen, dass Daten verloren gehen, z. B. Verzögerungen und bedeutende Kopf oder Bewegungen den Blick. Die Augenpartie ist in der video-Aufnahmen, die ein Problem für die Berechnung der Dauer des Nu, und manchmal führt die verschiedenen Arten von Artefakten15sehr klein.
In diesem Experiment sind EEG und EOG Methoden verwendet. EEG dient in der Regel nicht allein, Eyeblinks zu erkennen. Analyse von Eyeblinks mit EEG-Elektroden aufgezeichnet ist jedoch ein standard-Verfahren für die Untersuchung von Augenlid Verschiebungen. Dieses Verfahren ermöglicht Forschern haben Informationen genau wann Eyeblinks statt. Die häufigsten signalmuster zur Erkennung von blinkt ist der Peak Punkte, für vertikale Bewegung Antworten. Es gibt mehrere Peak Erkennung Algorithmen für rohe EEG, Zeitbereich, oder Frequenzbereich signalisiert. Prozesse, die in Spitzenzeiten Identifikation sind Peak Erkennung, Merkmalsextraktion und Klassifizierung. Eyeblinks haben einen erheblichen Einfluss auf die vorderen Kanäle des EEG-Signals. In der Regel werden Eyeblinks im EEG mit einer vorab festgelegten Amplitude Schwelle16erkannt. Die Algorithmen in der Analysesoftware in diesem Experiment verwendet basieren auf die Signale die Standardabweichung und der Wurzel Mittel der Quadrate (RMS) des vorgefilterten EEG-Signals; Sie sind open Source und für die wissenschaftliche Gemeinschaft17verfügbar. Jedoch können einige Augenbewegungen, bei denen keine Eyeblinks elektrischen Aktivität provozieren, der verwirrend sein können. Aus diesem Grund kann eine zweite Methode - Aufnahme Zuschauer Gesichter mit einer HD-Videokamera - Forscher Eyeblinks passen, indem Sie sie manuell zu zählen. Mit solch einer doppelten Methode erreicht die Ermittler eine Matrix von Eyeblinks, die leicht mit statistischen Tools analysiert werden können.
Daher führt die vorgeschlagene Methode eine Daten-Triangulation mit zwei verschiedenen Quellen, die erkannten Eyeblinks zu validieren. Diese Methode basiert auf Nakano Et Al. Hinweise9 zur Bestätigung. Zur gleichen Zeit ermöglicht es auch Forscher, die Aktivität des Gehirns und Frequenzband Informationen für die weitere Analyse zu sammeln. Das hier beschriebene Experiment ist Teil einer breiter zukünftige Untersuchung über die Auswirkungen der Bearbeitung-Stil Kürzungen auf okzipitalen und Präfrontaler Hirnregionen.
Bestimmen Sie, ob die Methode ist geeignet für eine Untersuchung
Diese experimentelle Protokoll ermöglicht Zuschauer Eyeblinks während beobachten Videoinhalte werden unter drei experimentelle Bedingungen untersucht. Erstens Eyeblink Rate wird mithilfe von zwei sich ergänzende Techniken erkannt: EEG und aufgezeichnete HD-Videos. Hier verwenden wir eine drahtlose EEG mit 20 Kanälen. Zweite, spezifische Reize angepasst an das Experiment werden erstellt, damit die Forscher alle Variablen des visuellen Inhalts verwalten kann. Hier wurden drei Videos mit dem gleichen Narrative aber verschiedene Videoschnitt-Stil geschaffen. Die Erzählung bestand aus einem Mann, der ein Zimmer betritt, am Schreibtisch saß, jonglierte mit drei Bällen, öffnete einen Laptop, Informationen in einigen Büchern nachgeschlagen, etwas auf dem Laptop eingegeben, geschlossen, aßen einen Apfel, blickte direkt in die Kamera, und verließ den Raum. Die drei video Reize dauern 198 s. Die erste war ein One-Shot-Film; die zweite war nach klassischen Hollywood-Style-Regeln mit 33 verschiedene Aufnahmen bearbeitet; und die dritte war nach MTV-Style-Regeln mit 79 Schlägen bearbeitet. Ein vierten Impuls wurde auch vorgestellt, in dem die Erzählung identisch war, aber das Format war eine reale Darstellung mit einem Schauspieler statt eines Videos. Dieser vierte nicht-Video-Reiz war nicht in einer ersten Studie bearbeiten-Stil Unterschiede verwendet aber wurde im Rahmen einer anderen Untersuchung Eyeblink Kursdifferenzen zwischen reale Darstellung und aussortierte Medien8zu vergleichen. Drittens, verschiedene Gruppen von Teilnehmern werden je nach ihrer vorherigen Know-how bei der visuellen Analyse von Videos ausgewählt. Unterschiede bei Eyeblink Fächergruppen beobachten die gleichen visuellen Reizen bestimmen soll. In diesem Fall nahmen 40 Probanden an der Untersuchung. Die Hälfte davon waren Medienprofis (16 Rüden und 4 Hündinnen; 30-56 Jahre, mit einem Durchschnittsalter von 44,15 ±7.15 Jahre alt) und der Rest waren nicht-Medien-Profis (15 Rüden und 5 Hündinnen; Jahre 28-56 Jahre, mit einem Durchschnittsalter von 43.25 ± 8,59). Medien-Profis wurden mit dem Kriterium von mehr als 6 Jahren Erfahrung in der Herstellung von Entscheidungen in Bezug auf Medienbearbeitung in ihrer täglichen Arbeit ausgewählt.

<table><tbody><tr><td>EEG Device</td><td>Neurolectrics</td><td>Enobio 20 EEG/EMG system&amp;nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>Ag/AgCl Electrodes</td><td>Neuroelectrics</td><td>[NE022b] GelTrode</td><td></td></tr><tr><td>Recording EEG software</td><td>Neuroelectrics</td><td>NicOffline software</td><td></td></tr><tr><td>HD-video camera</td><td>Sony Corporation&amp;nbsp;</td><td>Sony HDR-GW55VE</td><td></td></tr><tr><td>Syringe</td><td>Monoject</td><td>Monoject 412, curved tip syringe, 50/box</td><td></td></tr><tr><td>Saline electrode EMG gel</td><td>Signa-Gel</td><td>X32-204: Signa Gel</td><td></td></tr><tr><td>Visual Stimuli Presentation Software</td><td>Paradigm Stimulus Presentation</td><td>Perception Research System Incorporated</td><td></td></tr><tr><td>EEG software analysis</td><td>Centre National de la Recherche Scientifique and Montreal Neurological Institute</td><td>Brainstorm3</td><td></td></tr><tr><td>EEG software analysis</td><td>The MathWorks Inc.</td><td>MATLAB 2013b</td><td></td></tr><tr><td>TV for video presentation</td><td>Panasonic Corporation</td><td>PanasonicTH- 42PZ70EA&amp;nbsp; - 50&quot;</td><td></td></tr><tr><td>PC for presenting stimuli</td><td>MacBook Air</td><td>Year 2013, running Mac OSX Mountain Lion</td><td></td></tr><tr><td>PC for recording stimuli</td><td>MacBook&amp;nbsp;</td><td>Year 2009 running Windows 7</td><td>With a bootcamp partition of the disk for providing Windows OS</td></tr><tr><td>Statistical Analysis</td><td>Systat Software Inc.</td><td>Sigmaplot 11.0&amp;nbsp;</td><td></td></tr></tbody></table>

using electroencephalography measurements and high-quality video recording for analyzing visual perception of media content

Dieser Artikel untersucht eine Methode, um Unterschiede in der visuellen Wahrnehmung des Menschen zu erkennen. Die Methode basiert auf der psychologischen (oder "kognitive") Funktion des Eyeblinks. Teilnehmer Eyeblinks werden erkannt und beim Ansehen von Videos, die speziell für die Untersuchung erworben. Die Erkennung und den Erwerb von Eyeblinks werden mit Hilfe eines 20-Kanal EEG (EEG) drahtlosen Geräts durchgeführt. Die internationale, die 10-20 System für die Platzierung der Elektrode gefolgt ist. Eine High-Definition (HD) Video-Kamera wird verwendet, um Teilnehmer Mimik, Kontrast Zwecken erfassen. Anstelle von bereits vorhandenen Medieninhalte, wurde speziell angefertigten Videoinhalte erstellt nach bestimmten Kriterien für diese Untersuchung von Interesse mit Reize Forscher, die genauen Parameter von Interesse zu verwalten. Andernfalls könnten Ergebnisse mit unkontrollierten Variablen verunreinigt sein. Die Synchronisation der Präsentation von video Reize mit EEG-Ableitungen muss in Millisekunden getan werden. Analyse der gesammelten Daten erfolgt mit robusten Software für das Arbeiten mit großen Matrizen. Statistisch signifikante Unterschiede in Bezug auf Medien Professionalisierung und Bearbeitungsstil Eyeblink-Rate sind mit den gemeldeten experimentelle Verfahren gefunden.

Mit dem Verfahren präsentiert hier die Eyeblink Rate von 40 Teilnehmern während drei verschiedene video Filme analysiert wurde. Für eine vergleichende Analyse über Medien Professionalisierung waren die Hälfte der Teilnehmer Medienprofis. Sie wurden ausgewählt, basierend auf dem Kriterium von mindestens 6 Jahre Berufserfahrung bei Entscheidungen im Zusammenhang mit Medienbearbeitung und audiovisuelle schneidet. Für eine vergleichende Analyse auf Bearbeitungsstile entstanden die drei...

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

Mittels Elektroenzephalografie Messungen und qualitativ hochwertige Videoaufnahmen für die Analyse der visuellen Wahrnehmung von Medieninhalten

Wir präsentieren Erkennung, Erfassung und Analyse von Eyeblink Preise beim Medieninhalte ansehen.

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

using-electroencephalography-measurements-high-quality-video

Research

JoVE Journal

Behavior

6.8K Aufrufe.  Universitat Autónoma de Barcelona. Wir präsentieren Erkennung, Erfassung und Analyse von Eyeblink Preise beim Medieninhalte ansehen.

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

Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children

EEG is traditionally described as a neuroimaging technique with high temporal and low spatial resolution. Recent advances in biophysical modelling and signal processing make it possible to exploit information from other imaging modalities like structural MRI that provide high spatial resolution to overcome this constraint1. This is especially useful for investigations that require high resolution in the temporal as well as spatial domain. In addition, due to the easy application and low cost of EEG recordings, EEG is often the method of choice when working with populations, such as young children, that do not tolerate functional MRI scans well. However, in order to investigate which neural substrates are involved, anatomical information from structural MRI is still needed. Most EEG analysis packages work with standard head models that are based on adult anatomy. The accuracy of these models when used for children is limited2, because the composition and spatial configuration of head tissues changes dramatically over development3.&#160;
In the present paper, we provide an overview of our recent work in utilizing head models based on individual structural MRI scans or age specific head models to reconstruct the cortical generators of high density EEG. This article describes how&#160;EEG recordings are acquired, processed, and analyzed with pediatric populations at the London Baby Lab, including laboratory setup, task design, EEG preprocessing, MRI processing, and EEG channel level and source analysis.&#160;

In recent years, there has been increasing interest in estimating the cortical sources of scalp measured electrical activity for cognitive neuroscience experiments. This article describes how high density EEG is acquired and how recordings are processed for cortical source estimation in children from the age of 2 years at the London Baby Lab.

Kortikale Quelle Analyse von High-Density-Aufnahmen EEG bei Kindern

EEG is traditionally described as a neuroimaging technique with high temporal and low spatial resolution. Recent advances in biophysical modelling and ...

Forschung

Verhalten

Combining Computer Game-Based Behavioural Experiments With High-Density EEG and Infrared Gaze Tracking

Experimental paradigms are valuable insofar as the timing and other parameters of their stimuli are well specified and controlled, and insofar as they yield data relevant to the cognitive processing that occurs under ecologically valid conditions. These two goals often are at odds, since well controlled stimuli often are too repetitive to sustain subjects' motivation. Studies employing electroencephalography (EEG) are often especially sensitive to this dilemma between ecological validity and experimental control: attaining sufficient signal-to-noise in physiological averages demands large numbers of repeated trials within lengthy recording sessions, limiting the subject pool to individuals with the ability and patience to perform a set task over and over again. This constraint severely limits researchers' ability to investigate younger populations as well as clinical populations associated with heightened anxiety or attentional abnormalities. Even adult, non-clinical subjects may not be able to achieve their typical levels of performance or cognitive engagement: an unmotivated subject for whom an experimental task is little more than a chore is not the same, behaviourally, cognitively, or neurally, as a subject who is intrinsically motivated and engaged with the task. A growing body of literature demonstrates that embedding experiments within video games may provide a way between the horns of this dilemma between experimental control and ecological validity. The narrative of a game provides a more realistic context in which tasks occur, enhancing their ecological validity (Chaytor &amp; Schmitter-Edgecombe, 2003). Moreover, this context provides motivation to complete tasks. In our game, subjects perform various missions to collect resources, fend off pirates, intercept communications or facilitate diplomatic relations. In so doing, they also perform an array of cognitive tasks, including a Posner attention-shifting paradigm (Posner, 1980), a go/no-go test of motor inhibition, a psychophysical motion coherence threshold task, the Embedded Figures Test (Witkin, 1950, 1954) and a theory-of-mind (Wimmer &amp; Perner, 1983) task. The game software automatically registers game stimuli and subjects' actions and responses in a log file, and sends event codes to synchronise with physiological data recorders. Thus the game can be combined with physiological measures such as EEG or fMRI, and with moment-to-moment tracking of gaze. Gaze tracking can verify subjects' compliance with behavioural tasks (e.g. fixation) and overt attention to experimental stimuli, and also physiological arousal as reflected in pupil dilation (Bradley et al., 2008). At great enough sampling frequencies, gaze tracking may also help assess covert attention as reflected in microsaccades - eye movements that are too small to foveate a new object, but are as rapid in onset and have the same relationship between angular distance and peak velocity as do saccades that traverse greater distances. The distribution of directions of microsaccades correlates with the (otherwise) covert direction of attention (Hafed &amp; Clark, 2002).

Procedures for recording high-density EEG and gaze data during computer game-based cognitive tasks are described. Using a video game to present cognitive tasks enhances ecological validity without sacrificing experimental control.

Die Kombination Computer Game-Based Behavioural Experimente mit High-Density EEG-und Infrarot-Tracking-Gaze

Experimental paradigms are valuable insofar as the timing and other parameters of their stimuli are well specified and controlled, and insofar as they ...

Neurowissenschaften

Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: behavioral, emotional and cognitive. They observed that individual types of engagement had not been studied in conjunction, and little information was available about interactions or synergy between the dimensions; consequently, more studies would contribute to creating finely tuned teaching interventions. Benefiting from the recent technological advances in neurosciences, this paper presents a recently developed methodology to gather and synchronize data on multidimensional engagement during learning tasks. The technique involves the collection of (a) electroencephalography, (b) electrodermal, (c) eye-tracking, and (d) facial emotion recognition data on four different computers. This led to synchronization issues for data collected from multiple sources. Post synchronization in specialized integration software gives researchers a better understanding of the dynamics between the multiple dimensions of engagement. For curriculum developers, these data could provide informed guidelines for achieving better instruction/learning efficiency. This technique also opens up possibilities in the field of brain-computer interactions, where adaptive learning or assessment environments could be developed.

This paper aims to describe the techniques involved in the collection and synchronization of the multiple dimensions (behavioral, affective and cognitive) of learners&#8217; engagement during a task.

Beurteilung der vielfältigen Dimensionen von Engagement zu charakterisieren Learning: Eine neurophysiologische Perspective

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: ...

Utilizing Electroencephalography Measurements for Comparison of Task-Specific Neural Efficiencies: Spatial Intelligence Tasks

Spatial intelligence is often linked to success in engineering education and engineering professions. The use of electroencephalography enables comparative calculation of individuals&#39; neural efficiency as they perform successive tasks requiring spatial ability to derive solutions. Neural efficiency here is defined as having less beta activation, and therefore expending fewer neural resources, to perform a task in comparison to other groups or other tasks. For inter-task comparisons of tasks with similar durations, these measurements may enable a comparison of task type difficulty. For intra-participant and inter-participant comparisons, these measurements provide potential insight into the participant&#39;s level of spatial ability and different engineering problem solving tasks. Performance on the selected tasks can be analyzed and correlated with beta activities. This work presents a detailed research protocol studying the neural efficiency of students engaged in the solving of typical spatial ability and Statics problems. Students completed problems specific to the Mental Cutting Test (MCT), Purdue Spatial Visualization test of Rotations (PSVT:R), and Statics. While engaged in solving these problems, participants&#39; brain waves were measured with EEG allowing data to be collected regarding alpha and beta brain wave activation and use. The work looks to correlate functional performance on pure spatial tasks with spatially intensive engineering tasks to identify the pathways to successful performance in engineering and the resulting improvements in engineering education that may follow.

This manuscript describes an approach to measure neural activity of humans while solving spatially focused engineering problems. The electroencephalogram methodology helps interpret beta brain wave measurements in terms of neural efficiency, with the aim of ultimately enabling comparisons of task performance both between problem types and between participants.

Unter Verwendung Elektroenzephalographie Messungen zum Vergleich der Aufgabenspezifische Neural Gelegenheit: Spatial Intelligence-Aufgaben

Spatial intelligence is often linked to success in engineering education and engineering professions. The use of electroencephalography enables ...

Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography (dEEG)

Dense array electroencephalography (dEEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any other current brain imaging technology1,2, is being used increasingly in the study of social cognitive functioning in infants and adults. While dEEG is enabling researchers to examine brain activity patterns with unprecedented levels of sensitivity, conventional EEG recording systems continue to face certain limitations, including 1) poor spatial resolution and source localization3,4,2) the physical discomfort for test subjects of enduring the individual application of numerous electrodes to the surface of the scalp, and 3) the complexity for researchers of learning to use multiple software packages to collect and process data. Here we present an overview of an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults. Although several analytical software techniques can be used to establish indirect indices of source localization to improve the spatial resolution of dEEG, the HydroCel Geodesic Sensor Net (HCGSN) by Electrical Geodesics, Inc. (EGI), a dense sensory array that maintains equal distances among adjacent recording electrodes on all surfaces of the scalp, further enhances spatial resolution4,5,6 compared to standard dEEG systems. The sponge-based HCGSN can be applied rapidly and without scalp abrasion, making it ideal for use with adults7,8, children9,10,11, and infants12, in both research and clinical4,5,6,13,14,15 settings. This feature allows for considerable cost and time savings by decreasing the average net application time compared to other dEEG systems. Moreover, the HCGSN includes unified, seamless software applications for all phases of data, greatly simplifying the collection, processing, and analysis of dEEG data.
The HCGSN features a low-profile electrode pedestal, which, when filled with electrolyte solution, creates a sealed microenvironment and an electrode-scalp interface. In all Geodesic dEEG systems, EEG sensors detect changes in voltage originating from the participant's scalp, along with a small amount of electrical noise originating from the room environment. Electrical signals from all sensors of the Geodesic sensor net are received simultaneously by the amplifier, where they are automatically processed, packaged, and sent to the data-acquisition computer (DAC). Once received by the DAC, scalp electrical activity can be isolated from artifacts for analysis using the filtering and artifact detection tools included in the EGI software. Typically, the HCGSN can be used continuously for only up to two hours because the electrolyte solution dries out over time, gradually decreasing the quality of the scalp-electrode interface.
In the Parent-Infant Research Lab at the University of Toronto, we are using dEEG to study social cognitive processes including memory, emotion, goals, intentionality, anticipation, and executive functioning in both adult and infant participants.

Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography dEEG

Dense array electroencephalography is being used increasingly to study social cognitive functions in infants and adults. Here we present an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults.

Untersuchung Social Cognition in Kinder und Erwachsene mit Dense Array Elektroenzephalographie ( D EEG)

Dense array electroencephalography (dEEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any ...

Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain signal. Typically, researchers represent the brain's response as the mean across repeated experimental trials and disregard signal fluctuations over time as "noise". However, it is becoming clear that brain signal variability conveys meaningful functional information about neural network dynamics. This article describes the novel method of multiscale entropy (MSE) for quantifying brain signal variability. MSE may be particularly informative of neural network dynamics because it shows timescale dependence and sensitivity to linear and nonlinear dynamics in the data.

Neuroimaging researchers typically consider the brain's response as the mean activity across repeated experimental trials and disregard signal variability over time as "noise". However, it is becoming clear that there is signal in that noise. This article describes the novel method of multiscale entropy for quantifying brain signal variability in the time domain.

Anwendungen von EEG Neuroimaging Daten: Ereignis-korrelierte Potenziale, Spectral Power und Multiscale Entropy

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain ...

Investigating the Function of Deep Cortical and Subcortical Structures Using Stereotactic Electroencephalography: Lessons from the Anterior Cingulate Cortex

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is a technique used to localize seizure foci in patients with medically intractable epilepsy. This procedure involves the chronic placement of multiple depth electrodes into regions of the brain typically inaccessible via subdural grid electrode placement. SEEG thus provides a unique opportunity to investigate brain function. In this paper we demonstrate how SEEG can be used to investigate the role of the dorsal anterior cingulate cortex (dACC) in cognitive control. We include a description of the SEEG procedure, demonstrating the surgical placement of the electrodes. We describe the components and process required to record local field potential (LFP) data from consenting subjects while they are engaged in a behavioral task. In the example provided, subjects play a cognitive interference task, and we demonstrate how signals are recorded and analyzed from electrodes in the dorsal anterior cingulate cortex, an area intimately involved in decision-making. We conclude with further suggestions of ways in which this method can be used for investigating human cognitive processes.

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is an operative technique used in epilepsy surgery to help localize seizure foci. It also affords a unique opportunity to investigate brain function. Here we describe how SEEG can be used to investigate cognitive processes in human subjects.

Die Untersuchung der Funktion von Deep kortikalen und subkortikalen Strukturen Mit Stereotaktische Elektroenzephalographie: Lehren aus der anterioren cingulären Cortex

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is a technique used to localize seizure foci in patients with medically intractable epilepsy. This procedure ...

Stimulus-specific Cortical Visual Evoked Potential Morphological Patterns

This paper presents a methodology for the recording and analysis of cortical visual evoked potentials (CVEPs) in response to various visual stimuli using 128-channel high-density electroencephalography (EEG). The specific aim of the described stimuli and analyses is to examine whether it is feasible to replicate previously reported CVEP morphological patterns elicited by an apparent motion stimulus, designed to simultaneously stimulate both ventral and dorsal central visual networks, using object and motion stimuli designed to separately stimulate ventral and dorsal visual cortical networks.&#160; Four visual paradigms are presented: 1. Randomized visual objects with consistent temporal presentation. 2. Randomized visual objects with inconsistent temporal presentation (or jitter).&#160; 3. Visual motion via a radial field of coherent central dot motion without jitter.&#160; 4. Visual motion via a radial field of coherent central dot motion with jitter.&#160; These four paradigms are presented in a pseudo-randomized order for each participant.&#160; Jitter is introduced in order to view how possible anticipatory-related effects may affect the morphology of the object-onset and motion-onset CVEP response.&#160; EEG data analyses are described in detail, including steps of data exportation from and importation to signal processing platforms, bad channel identification&#160;and removal, artifact rejection, averaging, and categorization of average CVEP morphological pattern type based upon latency ranges of component peaks. Representative data show that the methodological approach is indeed sensitive in eliciting differential object-onset and motion-onset CVEP morphological patterns and may, therefore, be useful in addressing the larger research aim. Given the high temporal resolution of EEG and the possible application of high-density EEG in source localization analyses, this protocol is ideal for the investigation of distinct CVEP morphological patterns and the underlying neural mechanisms which generate these differential responses.&#160; &#160; &#160;&#160;

In this paper, we present a protocol to investigate differential cortical visual evoked potential morphological patterns through stimulation of ventral and dorsal networks using high-density EEG. Visual object and motion stimulus paradigms, with and without temporal jitter, are described. Visual evoked potential morphological analyses are also outlined.&#160;&#160;

Stimulusspezifische cortical Visual Evokierte potenzielle morphologische Muster

This paper presents a methodology for the recording and analysis of cortical visual evoked potentials (CVEPs) in response to various visual stimuli using ...

Topographical EEG Recordings of Visual Evoked Potentials in Mice using Multichannel Thin-film Electrodes

Visual evoked potentials (VEP) allow the characterization of visual function in preclinical mouse models. Various methods exist to measure VEPs in mice, from non-invasive EEG, subcutaneous single-electrodes, and ECoG to fully invasive intracortical multichannel visual cortex recordings. It can be useful to acquire a global, topographical EEG-level characterization of visual responses previous to local intracortical microelectrode measurements in acute experimental settings. For example, one use case is&#160;to assess global cross-modal changes in VEP topography in deafness models before studying its effects on a local intracortical level. Multichannel epicranial EEG is a robust method to acquire such an overview measure of cortical visual activity.&#160;Multichannel epicranial EEG provides comparable results through a standardized, consistent approach to, for example, identify cross-modal, pathological, or age-related changes in cortical visual function. The current study presents a method to obtain the topographical distribution of flash-evoked VEPs with a 32-channel thin-film EEG electrode array in anesthetized mice. Combined with analysis in the time and frequency domain, this approach allows fast characterization and screening of the topography and basic visual properties of mouse cortical visual function, which can be combined with various acute experimental settings.

<meta charset="utf8"></head><body>Topographische EEG-Aufzeichnungen visuell evozierter Potentiale bei Mäusen mit Mehrkanal-Dünnschichtelektroden

The present protocol describes a simple procedure to acquire and analyze the topography of epicranial visual evoked potentials with 32-multichannel thin-film electrodes in the mouse.

Topographische EEG-Aufzeichnungen visuell evozierter Potentiale bei Mäusen mit Mehrkanal-Dünnschichtelektroden

Visual evoked potentials (VEP) allow the characterization of visual function in preclinical mouse models. Various methods exist to measure VEPs in mice, ...

Mittels Elektroenzephalografie Messungen und qualitativ hochwertige Videoaufnahmen für die Analyse der visuellen Wahrnehmung von Medieninhalten

Zusammenfassung

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Kortikale Quelle Analyse von High-Density-Aufnahmen EEG bei Kindern

Die Kombination Computer Game-Based Behavioural Experimente mit High-Density EEG-und Infrarot-Tracking-Gaze

Beurteilung der vielfältigen Dimensionen von Engagement zu charakterisieren Learning: Eine neurophysiologische Perspective

Unter Verwendung Elektroenzephalographie Messungen zum Vergleich der Aufgabenspezifische Neural Gelegenheit: Spatial Intelligence-Aufgaben

Untersuchung Social Cognition in Kinder und Erwachsene mit Dense Array Elektroenzephalographie (_D EEG)

Anwendungen von EEG Neuroimaging Daten: Ereignis-korrelierte Potenziale, Spectral Power und Multiscale Entropy

Die Untersuchung der Funktion von Deep kortikalen und subkortikalen Strukturen Mit Stereotaktische Elektroenzephalographie: Lehren aus der anterioren cingulären Cortex

Stimulusspezifische cortical Visual Evokierte potenzielle morphologische Muster

Topographische EEG-Aufzeichnungen visuell evozierter Potentiale bei Mäusen mit Mehrkanal-Dünnschichtelektroden

Topographische EEG-Aufzeichnungen visuell evozierter Potentiale bei Mäusen mit Mehrkanal-Dünnschichtelektroden