JoVE Logo

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

זה המחקר בהשוואה המרכזי לעומת שדה ראייה מחולק מצגות תמונות רגשית כדי להעריך את ההבדלים מוטיבציה תשומת לב בין שתי האונות. פוטנציאל חיובי מאוחר (LPP) הוקלט בעזרת אלקטרואנצפלוגרם (EEG) ומתודולוגיות פוטנציאל הקשור לאירוע (ארפס) כדי להעריך את תשומת לב בעלי מוטיבציה.

Abstract

שתי תיאוריות דומיננטי על עיבוד lateralized של מידע רגשי קיים בספרות. תיאוריה אחת רוביצה כי רגשות לא נעימים מעובדים על ידי אזורים נכון חזיתית, בעוד רגשות נעימים מעובדים על ידי אזורים פרונטלית משמאל. התיאוריה אחרים רוביצה האונה הימנית הוא יותר התמחה עיבוד מידע רגשי הכללית, במיוחד באזורים האחוריים.

הערכת התפקידים השונים של האונות בעיבוד מידע רגשי יכול להיות קשה ללא השימוש של שיטות דימות מוחי, אשר אינם נגישים או כל המדענים. שדה ראייה מחולק מצגת של גירויים שיכולים לאפשר החקירה של lateralized עיבוד מידע ללא השימוש של טכנולוגיית דימות.

זה המחקר בהשוואה המרכזי לעומת שדה ראייה מחולק מצגות תמונות רגשית כדי להעריך את ההבדלים מוטיבציה תשומת לב בין שתי האונות. פוטנציאל חיובי מאוחר (LPP) הוקלט בעזרת אלקטרואנצפלוגרם (EEG) ומתודולוגיות פוטנציאל הקשור לאירוע (ארפס) כדי להעריך את תשומת לב בעלי מוטיבציה. בעבודתה העתידית לפעמים זו הפרדיגמה עם משימה התנהגותית פעיל יותר לחקור את השפעות התנהגותיות על ההבדלים כל מעסיק נמצאו.

Introduction

יש כבר מעלה השערה במספר תיאוריות על עיבוד lateralized עבור שתי ההמיספרות. בין אלה כוללים תיאוריות של עיבוד רגשי. המודל הערכי1 מציעה כי האונה השמאלית מתמחה הרגשות נעים, ואילו האונה הימנית מתמחה הרגשות לא נעימות. ההשערה הדומיננטיות האונה הימנית2 מציעה כי האונה הימנית מתמחה לעיבוד כל המידע רגשית לעומת האונה השמאלית. לבסוף, התיאוריה Circumplex3 מציעה בנוסף asymmetries חזיתית על ערכיות, האזורים האחורי של האונה הימנית מתמחה לעיבוד כל הרגשות עירור גבוהה. על מנת לבדוק את אלה lateralized תיאוריות של עיבוד, מתודולוגיות יכול להבדיל העיבוד בין שתי האונות חייב לשמש. בעוד בטכניקות דימות מוחי יכול לספק את המידע הזה, הם לעתים קרובות לא ניתן להגיע בקלות אל רוב מדעני מחקר. בנוסף לכך, הרבה פרדיגמות קוגניטיבית סטנדרטי, אפילו בשילוב עם שיטות דימות מוחי, לא לבודד את המידע מעובד בתוך האונה כל. שדה ראייה חצויות (DVF) מתודולוגיות מספקים שדרה עבור מדענים התנהגותיים, פסיכופיזיולוגיות לבחון את התיאוריות lateralized של עיבוד ללא השימוש בטכניקות דימות מוחי.

מתודולוגיות DVF מבוססות על הידע כי גירוי הציג בפני שדה ראייה אחת בתחילה התקבל, שעובדו על-ידי האונה contralateral4. מתודולוגיות DVF לנצל מצגות lateralized של גירויים במרווחי זמן קצרים כדי לאפשר הכדור מוחי אחד לקבל את המידע לפני אחרים5. ככזה, גירויים הציג בקצרה משדה הראיה נכון מעובדים contralaterally על ידי האונה השמאלית, גירויים הציג בפני שדה הראיה השמאלי מעובדים על ידי האונה הימנית. באופן זה, אפשר לבחון הבדלים העיבוד הראשוני של המידע בחצי הכדור יחיד. לדוגמה, היא מבוססת היטב כי האונה השמאלית מתמחה לעיבוד מידע לשוני (עבור מטא אנליזה ראה הפניה6). מחקר באמצעות DVF פרדיגמות להדגים מהירות עיבוד מוגברת כאשר מילים מוצגים בחצי השמאלי (קרי, המוצג בשדה הראייה הנכונה) לעומת כאשר הציג את האונה הימנית.

כדי להעריך את ההבדלים עיבוד בין שתי האונות, מודד עם רזולוציה טמפורלית עדין ממה עשוי להיות נחוץ זמני תגובה התנהגותית. הקשור לאירוע פוטנציאל (ארפס) נגזר מנתוני האנושי אלקטרואנצפלוגרם (EEG) יש רזולוציה טמפורלית הסדר מילישניות. ככזה, תוך שימוש בטכניקות ERP בתאום עם מתודולוגיות DVF מאפשר הערכה מעודן של עיבוד ההבדלים בין שתי האונות. בתחילה, מצגות שדה הראיה המרכזית (CVF) של הגירויים יכול לשמש כדי לשכפל את תופעות ה-ERP הוקמה. לאחר מכן, מצגות DVF של הגירויים יכול לשמש כדי לבחון תרומות ייחודיות של האונה כל כדי התפשטות של תופעות אלה ERP. עניין מיוחד עבור המחקר הנוכחי7, פוטנציאל חיובי מאוחר (LPP) זוהה רכיב ה-ERP רגיש להתעוררות רגשית של גירוי8. מעניין, LPP לא נמצאה בעקביות להבדיל בין גירויים לא נעימים ונעים, אבל במקום זאת, מגיב לגירויים באותה מידה ל רגשיים ביחס לגירויים ניטרליים. מחקר זה נועד לבחון את העיבוד lateralized של תיאוריות רגש באמצעות את LPP כמו אינדקס של מוטיבציה תשומת לב כלפי לגירויים רגשיים בין שתי האונות.

עוד יותר, מחקר זה בוחן באופן שיטתי מידות הערכי והן עוררות של הגירויים רגש מעבר גילויי מוקדם ומאוחר ל"י/נ. אלה מניפולציות גירוי בשילוב עם מצגות הגירוי CVF והן DVF הם ייחודיים לספרות, בכך שהם מאפשרים לבחינת שייחודי ואינטראקטיבי השפעות של ערכיות, גירוי האונה של עיבוד על הפצת ל"י/נ . ככזה, השפעת המיידיות לפעולה אותת על ידי לא נעים לעומת לגירויים נעימים, אשר באופן שונה צריך לעסוק תשומת לב מוטיבציה ובכך את ל"י/נ, ניתן לסייר.

Protocol

כל השיטות המתוארות כאן אושרו על ידי ועדת הבדיקה הפנימי עבור ניסויים בבני אדם ב אוניברסיטת קנזס, לורנס, KS.

1-בחירת המשתתפים

  1. שימוש המשתתפים ימני למחקר DVF. במקרים נדירים (10%), הם אנשים שמאליים lateralized עבור שפה עיבוד בהאונה הימנית, פעולה שעלולה להוביל רכיבים ERP מוקלטת הקרקפת עם הפצות הטופוגרפי שאינו אופייני.
  2. יש המשתתפים להשלים מלאי יד אדינבורו 9 כדי לקבוע right-handedness חזק. ציונים של שמונה ומעלה עולה חזק right-handedness.

2. גירויים

  1. בקשת מחקר עותק של הבינלאומי רגשית התמונות מערכת (IAPS) 10 באמצעות המרכז המחקר של רגש, תשומת לב ' s האתר 11. בחר גירויים IAPS בהתאם למפרטים בשלבים 2.2-2.4. IAPS מגיע עם קובץ תמונה עבור כל גירוי, קובץ טקסט מופרד באמצעות טאב המכיל את הרייטינג נורמי הערכי, עוררות עבור כל תמונה. תוכנית
    1. שימוש גיליון אלקטרוני כדי להציג את הנורמות ולבצע את הבחירות גירויים. לקבלת רשימה מלאה של הגירויים שנבחר עבור O ' הארנבת, Atchley ויאנג (ריו דה ז'ניירו) ראה טבלה 1-
      הערה: ההגדרה גירוי מספק נורמות ערכיות מדורג, עוררות של גירויים רגשיים. הנורמות של הגירויים נוצרו באמצעות דירוגים המשתתף על הערכה עצמית הבובה 10. מידה זו מתארת איור גרפי זה נע בין דמות חמורי, אומללה דמות חייכנית, שמחה על ערכיות, עם דמות רגועה, מנומנם על דמות נרגש, בעיניים קרועות לרווחה עבור עוררות. הדירוג הערכי הוא על סרגל likert 9 נקודות עם 1 שווה את הכי לא נעים (זועף, דמות אומללה) ו 9 שווה הכי נעימה (החיוכים, דמות שמחה). עוררות גם מדורג על 9 נקודות סרגל likert עם 1 שווה לפחות מעורר (נינוחה, ישנוני האיור) ו- 9 שווה מגרה ביותר (נרגש, בעיניים קרועות לרווחה הדמות). הרכיבים של כל תמונה לעורר תגובות רגשיות ממוקמים מרכזי לכל תמונה.
  2. ליצור שלוש קבוצות הערכי של תמונות עם תמונות 60 בכל קבוצה: לא נעים, נעים, נייטרלי, באמצעות הנורמות הניתנים ידני IAPS 12-
    1. לעשות זאת, למיין את התמונות IAPS על ידי דירוג ממוצע הערכי שלהם. גירויים לא נעימים בטווח דירוג ממוצע הערכי 1 3.99. מגוון גירויים ניטרליים דירוג ממוצע הערכי 4 6.99. גירויים נעימים בטווח דירוג ממוצע הערכי מ- 7 ל- 9. כל קבוצה הערכי חייב באופן משמעותי נבדלים אחד מהשני דירוג ממוצע הערכי עם מתפרות בטווחים שלהם.
    2. לאשר את ערכיות קבוצות באופן משמעותי נבדלים אחד מהשני באמצעות t-בדיקות דגימות עצמאית 13. התמונות מורכבות על פני הקבוצות התמונה לא נשלטת כפי מורכבות התמונה לא נמצאה להשפיע ל"י/נ 14.
  3. בתוך שני הגירויים ערכיות לא נעים, נעים ליצור גבוהה ותמונות עוררות בינונית תת-קבוצות של 30 אחד.
  4. בתוך הגירויים ערכיות ניטרלי ליצור תת-קבוצות עוררות בינוני ונמוך. עוררות גבוהה תת-קבוצות טווח עוררות ממוצע הדירוגים מ- 4.30 כדי 8.70 ואינם באופן משמעותי שונים אחד מהשני על דירוג ממוצע עוררות. עוררות בינונית תת-קבוצות טווח ברייטינג הממוצע עוררות של 2.40 על 7.29 ואינם באופן משמעותי שונים אחד מהשני על דירוג ממוצע עוררות. הטווחים קבוצת משנה של עוררות נמוכה ברייטינג הממוצע עוררות מ 1.4-5.44.
  5. ברגע הגירויים נבחרו, לבדוק אותם (באמצעות t-בדיקות) 13 כדי להבטיח גירויים הקבוצות נבדלות באופן אמין.
    הערה: כל אחד התעוררות קבוצות (גבוהה, בינונית, נמוכה) עליך באופן משמעותי נבדלים אחד מהשני עוררות ממוצע הדירוג, אבל עוררות תת-קבוצות בתוך קבוצת ערכיות לא משמעותית נבדלים אחד מהשני הערכי. מאפשר בחינת 1) הערכי אפקטים לבד, השפעות עוררות 2) לבד ואפקטים 3) אינטראקטיביים בין הערכי עוררות.
  6. באמצעות תוכנית תוכנה לעריכת תמונות, לשנות את גודל התמונות הסופי גירוי על מנת להבטיח כי הם יוצגו בכנס 17.06 10.85 ואופקיים אנכי מעלות זווית ויזואלית על המסך גירוי-מצגת-
    1. חישוב הזווית חזותי (V) תוך שימוש בנוסחה, V = 2arctan(S/2D) 15, שבו S = הגובה או הרוחב של אובייקט ויזואלי, D = המרחק בין הצופה ' s תלמידו אל האובייקט החזותי. הגודל של תמונות הגירוי יהיה תלוי במרחק בין המשתתף ' s תלמידים ובצג גירוי-מצגת (D).
  7. ליצור מסיכת לגירויים מיסוך לאחור של הגירויים התמונה. מסכת גירויים מורכבים של מערך של קווים נטויים אחורה (קרי, " / ") התואמים את הממדים המרחבי של התמונות. צור תיבת טקסט יש באותן המידות בפיקסלים הגירויים התמונה בתוכנית לעריכת תמונות תוכנה. הזן קווים נטויים אחורה לתוך הטקסט עד שימלאו את החלל כולו מבלי לשנות את הממדים שצוינו. להציל את הטקסט הזה בתור תמונה כדי ליצור את הגירוי מסיכת.
  8. התבנית DVF, צור תמונה-מצגת השקופיות שיש לטעון לתוך תוכנת המצגת הגירוי.
    1. בתוכנית תוכנה לעריכת תמונות, מרכז סימן קיבעון (" + ") באמצע התמונה. מקם את התמונה הגירוי הראשון הממורכז אנכית עם קצהו הימני 3° זווית ויזואלית משמאל הסימן קיבוע.
    2. ליצור מלבן חום באותן מידות כמו בתמונה גירוי ולמקם אותו גם הממורכז אנכית עם שלה השמאליים 3-מעלות זווית ויזואלית בצד ימין של הסימן קיבעון. שמירת הסדר זה המצגת שדה הראיה השמאלי של התמונה הגירוי.
    3. החלפת המיקום של התמונה גירוי ובמלבן חום ושמור הסדר זה המצגת שדה ראייה נכון את התמונה הגירוי. לעשות את זה גירוי לכל התמונות ( איור 1).
  9. התבנית DVF, צור מסכת-מצגת השקופיות כדי לטעון את תוכנת המצגת גירוי באותו אופן כפי שנעשה עבור התמונה-מצגת השקופיות. למקם את התמונה מסכת משני צידיו של הסימן קיבעון עם שני קצוות הפנימי 3-מעלות זווית ויזואלית מסימן קיבעון ( איור 2). שמירת הסדר זה הגירוי מסיכה על הפרדיגמה DVF.

3. ציוד ניסיוני

  1. כלוריד שימוש כסף-כסף (Ag-AgCl) פעיל-אלקטרודות או אחרים אלקטרודות EEG לרשומה EEG של הקרקפת עמדות לפי הבינלאומי 10-20 מערכת 16. אלקטרודה נוספת אחת עמדה מעל ועוד מתחת העין הימנית כדי תנועות עיניים אנכי שיא.
  2. שימוש האא ג רכישת תוכנה עבור רכישת נתונים עם קצב הדגימה של 250-500 הרץ, בהתאם למפרטי ציוד. לעיון מפורט של EEG פרמטרים לרכישת לראות מזל (2014) 17 .
  3. סנט
  4. מתנהimuli via גירוי-מצגת תוכנה חבילת 18 במחשב עם גביש נוזלי גירוי 24 אינץ שיקוף-מצגת הצגת צג (1,920 x 1,200 רזולוציה) הנמצא נפרדת, סוכך חשמלי, וסאונד חדר הקלוש. המקום רק לצג משוקף בתוך החדר מוגן, תוך שמירה על המחשב מחוץ לחדר ניסיוני מפחית רעש חשמלי. הנחתה קול מפחיתה את המופע של פוטנציאל שמיעתי עורר בנתוני ה-EEG. חבילת התוכנה גירוי-מצגת לאפשר למשתמשים להגדיר את המשכים המצגת לבין מסך מיקומים של גירויים-

4. הכנת המשתתף

  1. יש משתתפים מלאה מושכלת, בכתב הסכמה לפני מתן נתונים.
  2. יש המשתתפים להשלים סקר דמוגרפי לספק יחסי מין, גיל, יד, שפת האם, חזון והיסטוריה נוירולוגיות. לאסוף מין וגיל על דיווח של המחקר הסופי הפצתו. להשתמש בכל מידע דמוגרפי אחר כדי לקבוע אם המשתתף עונה על הקריטריונים להכללה במחקר: ימני (מוערך באמצעות המלאי יד אדינבורו), דובר אנגלית שנאספו באמצעות דיווח עצמי (או ילידי השפה המשמשת בהוראות המחקר), חזון נורמלי או לתקן-כדי-רגילה, ולא היסטוריה של טראומה נוירולוגית.
  3. אלקטרודות EEG להחיל על המשתתף. כל מונטאז EEG המכסה העורף דופני אזורי הקרקפת מתאים להקלטת התגובה ל"י/נ.
  4. חדר צליל-הקלוש
  5. משתתפי המושב אפל, חשמלית-ממוגן. השתמש מנוחה הסנטר כדי לייצב את הראש ולצמצם את התנועה. מיקום השאר הסנטר במרחק הנכון מהצג גירוי-מצגת כדי לשמור על המשתנה D להשתמש בחישובים זווית ויזואלית. שמים המשתתף לאוסף תגובה באמצעות ידם הימנית מקלדת (או תיבת התגובה).
  6. בדיקת הנתונים אות כדי להבטיח כי כל ערוץ impedances kiloohms פחות מ-50 17.
  7. Instruct למשתתפים פסיבי הצג את הגירויים התמונה ללא הסטה עיניהם מהמרכז של המסך. הצגת סימן קיבעון (" + ") במרכז המסך כדי לסייע למשתתפים שמלמדות 17. להורות המשתתף כי יהיו חידון זיהוי בעקבות כל בלוק של תמונות, לכן חשוב כי הם משלמים תשומת לב. כל משתתף רק משלים את CVF או את התבנית DVF, יצירת עיצוב בין נושאים.
    הערה: שתי פרדיגמות CVF, DVF יכול להתבצע על המשתתף אותו כדי ליצור עיצוב בתוך הנושאים. אם זה נעשה, מאוזנים שסדר הפארדיגמות שני כדי לשלוט על תופעות היכרות עם הגירויים.

5. הפרדיגמה המרכזית של שדה הראיה (CVF)

הערה: פרדיגמה ב CVF, גירויים באופן אקראי נוכח התמונה במרכז המסך. בכל ניסוי מורכב אובססיה המרכזית 500 ms (" + ") ואחריו מצגת 150 מילישניות הגירוי, ואחריו מסכה לאחור שמשתנה באופן אקראי משך המצגת בין 2,000 ל-4,000 גב' Jittered משך המצגת עבור משמש המסכה להפחית את תגובות ERP כמניח על תחילת המשפט הבא 20-

  1. כדי לציין את המצגת משכים ומיקומי גירויים ליצור שקופיות מצגת נפרד את הקיבעון, הדימויים גירוי של הגירוי מסכת בתוכנה גירוי-המצגת שלך.
    1. עבור המצגת של הסימן קיבעון, לציין את המצגת של הסימן פלוס (" + ") ממורכז שניהם אנכית או אופקית והגדר המשך 500 גב' ניתן לבצע זאת באמצעות המאפיינים עבור שקופית זו.
    2. עבור המצגת הגירוי, הזן את שמות הקובץ של תמונה עבור הגירויים לעצם מטריקס או רשימה.
    3. בשקופית התמונה-מצגת, למקם אובייקט תמונה ממורכזת אופקית ואנכית, לקשר אובייקט זה הרשימה של שמות קובץ התמונה כדי לטעון תמונה הגירויים. הגדר האובייקט מטריקס או רשימה עם התמונה שמות קבצים כדי לבחור באקראי מתוך הרשימה ללא החלפה של גירויים שנבחרו כבר. הגדר את משך הזמן של השקופית תמונה-מצגת גב' 150
    4. עבור השקופית מסכת-מצגת, שוב המקום אובייקט תמונה ממורכזת שניהם אנכית או אופקית. אובייקט זה ניתן לקשר ישירות על-ידי הקלדת שם הקובץ במאפיינים שלו לקובץ התמונה מסיכה. הגדר את משך הזמן של השקופית מסכת-מצגת כדי להשתנות באופן אקראי בין 2,000 ל-4,000 גברת
  2. להציג תמונה גירויים ארבעה בלוקים ניסיוני של ניסויים 45 כל (180 ניסויים סה כ). כל בלוק יש מספר שווה של גירויים מן התנאים ערכיות/עוררות. זה יכול להתבצע על-ידי יצירת ארבעה מטריצות נפרד או רשימת אובייקטים עם שמות קובץ תמונה, שכל אחד מהם מכיל 7-8 תמונות מכל קבוצה הערכי-התעוררות (למשל, ברשימת 1 יכול להיות 7 תמונות לא נעימות עירור גבוהה וניתן ברשימה שם 2 8 עירור גבוהה לא נעים תמונות). המשתתפים פסיבי הצג את הגירויים התמונה בכל ניסוי.
  3. בעקבות כל בלוק, לתת מבחן 10-פריט זיהוי כדי להבטיח המשתתפים תשומת לב במהלך החלק צפייה פסיבית של המחקר. הצגת פריטים 6 במבחן זיהוי של הבלוק הקודם ופריטים ארבעה חדשים. בחר פריטים אלה שש כך הם ייצגו כל הקטגוריות של ערכיות, עוררות. יש למשתתפים להגיב באמצעות מקש באמצעות ידם הימנית המציין אילו גירויים הם הוצגו קודם לכן.

6. לחלק שדה הראיה (DVF) הפרדיגמה

הערה: DVF הפרדיגמה זהה על הדוגמא CVF, כולל הגודל של הגירויים התמונה אלא להציג כל גירוי תמונה רוחבית, משמאל או מימין את מארק קיבוע באמצעות תמונות-מצגת שקופיות שנוצר בשלב (ראה איור 3) 2.7 4.

תמונה
  1. מתנה בכל פעם בשדה הראייה השמאלי ופעם בשדה הראייה הנכונה. להציג גירויים כל סדר אקראי לגמרי.
  2. כמו כל גירוי מוצג פעמיים, להכפיל את המספר (8) רחובות ניסיוני של בדיקות זיהוי עבור סכום כולל של ניסויים 360.
  3. זוג כל גירוי תמונה עם המצגת סימולטני של מלבן חום אחיד זהים בממדים גירוי בצד הנגדי של הקיבעון. זה נעשה כדי לצמצם את saccades רפלקסיבי הגירוי. בנוסף, משך המצגת 150 מילישניות הוא קצר יותר מאשר רוב saccade השהיות 21, כלומר כי אם המשתתף משמרות העיניים שלו/שלה כדי הגירוי, זה להיות רעולי פנים לפני המשתתף יכול תתקבע עליה 22.
  4. להציג כל גירוי, שלה מלבן חום מזווג עם המרגל שלהם קצוות 3 ° זווית ויזואלית מ הקיבעון. זה נעשה כדי להבטיח הגירויים ליפול לחלוטין בתוך האזורים של באדמומיות המעובדות על-ידי האונה אחד בלבד 4.
  5. אחורה להסוות את הגירוי וגם המלבן חום באמצעות קריטריונים ונהלים אותו כפי שנעשה את הפרדיגמה CVF 20-

7. ניתוח נתונים

  1. להסיר כל משתתף ניקוד פחות מ 50 אחוז (סיכוי) במבחן זיהוי מן הנתונים, זה לא יכול להיות סמוך ובטוח כי הוא שם לב לגירויים.
  2. Preprocess ולנתח נתוני EEG באמצעות חבילת תוכנה של EEG 23. לסנן נתונים במצב לא מקוון עם bandpass הרץ 0.01-30 רציפה, סמן נתונים יציבים μv 200 בתוך חלון הזמן 100 ms כמו חפצים מצמוץ עין רעה, נכון באמצעות תבנית הממוצע המופקים לכל משתתף בודדים להסיר באופן ידני את העין אופקי משמרות מן הנתונים בעקבות בדיקה ויזואלית, rereference נתונים באמצעות comמון ממוצע rereference 24 , 25-
  3. לחשב שהשרתים של ms 1000 לאחר תחילתה של הגירויים על פי גירוי מקדים בסיסית 200 ms 26.
  4. שימוש בדיקה ויזואלית את ואת ואת הספרות ERP כדי לקבוע את הטופוגרפיה של ל"י/נ 27. במחקר זה, מתמקדת LPP ערוץ CPz. במקרה זה, ממוצע בערוצים CPz, Pz, Cz, CP1 ו- CP2 ביחד כדי ליצור ייצוג של ל"י/נ.
  5. נתונים
  6. ב DVF, לבצע ניתוח laterality משווה את משרעת LPP ברחבי ערוצי העורף דופני שמאלה, נכון העורף דופני ערוצים כדי להבטיח כי המצגות DVF שינוי הטופוגרפיה טיפוסי של רכיב ה-LPP. לנהל מדגמים מזווגים t-בדיקות בין ערוץ זוגות CP1, CP2, CP3 CP4, C1, C2, C3, C4, P1, P2, ו P3 ואת P4 בהתאמה כדי להבטיח כי הם לא משמעותית נבדלים אחד מהשני בממוצע משרעת.
  7. כמו LPP היא מרכיב ארוך, ממושך, לחלץ שתי תקופות שונות ל"י/נ: מוקדם (400-700 ms גירוי שלאחר תחילת) ואת מאוחר (700-1, 000 ms גירוי שלאחר תחילת).
  8. לנתח את הנתונים CVF ל"י/נ דרך 3 (הערכי: לא נעים, נעימה נייטרלי) ב- 2 (אפוק: מוקדמות ומאוחרות) השונות (ANOVA) כדי להבטיח כי השפעת LPP אופייניות לגירויים רגשיים יוצר תגובות LPP גדול יותר מאשר גירויים ניטרליים בתוך קבוצות קיים. ניתוח זה נעשה כדי לאשר את הגירויים עובדו בדרך כלל.
  9. לבחון ההשפעות אינטראקטיבי של ערכיות עוררות-LPP התנהלות 2 (הערכי: לא נעים, נעים) ב- 2 (עוררות: גבוה ונמוך) ב- 2 (אפוק: מוקדמות ומאוחרות) בתוך קבוצות ANOVA על הנתונים CVF ל"י/נ.
  10. כדי לבחון את ההשפעה של הכדור של המצגת, לנהל מקרה ANOVA שצוין בסעיף 7.8 עם המקדם של האונה: שמאלה וימינה על הנתונים DVF ל"י/נ.

תוצאות

כדי לשכפל מחקרים קודמים על ל"י/נ, שתי התגובות LPP תמונות לא נעימות, נעים להיות גדול יותר LPP תגובות לתמונות נייטרלי. זה אושר על ידי הניתוח של CVF, אשר מוצא את LPP לא נעים התקופה המוקדמת יהיה גדול יותר באופן משמעותי (M = 1.90 μv) ונעים (M = 1.71 μv) תמונות לעומת תמונות נייטרלי (M

Discussion

במחקר זה, שימשו מניפולציות של ערכיות גירוי, גירוי עם הפרדיגמה DVF לבחון תיאוריות של עיבוד lateralized של רגש כפי שהם חלות על הרשת מוטיבציה תשומת לב. עם זאת, DVF מתודולוגיות יכול לשמש כדי לחקור כל עיבוד lateralized של מידע חזותי. מה זה קריטי כשמשתמשים DVF פרדיגמות הוא השליטה של המצגת גירויים על מנת להבטיח כי...

Disclosures

המחברים אין לחשוף.

Acknowledgements

. לא-

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
64-channel Ag-AgCl active electrodesCortech SolutionsDA-AT-ESP32102064A/DA-AT-ESP32102064BEEG electrodes for data collection
ActiveTwo Base SystemCortech SolutionsDA-AT-BCBSDigitizes and ampliphies EEG data at 500 Hz
E-Prime Professional 2.0Psychology Software ToolsNAStimulus presentation software, available at https://www.pstnet.com/eprime.cfm
CURRY 7.0Compumedics NeuroscanNAEEG/ERP data processing and analysis, available at http://compumedicsneuroscan.com/products/by-name/curry/

References

  1. Ali, N., Cimino, C. R. Hemispheric lateralization of perception and memory for emotional verbal stimuli in normal individuals. Neuropsychology. 11 (1), 114-125 (1997).
  2. Cacioppo, J. T., Crites, S., Gardner, W. L. Attitudes to the right: evaluative processing is associated with lateralized late positive event-related brain potentials. Pers Soc Psycho B. 22 (12), 1205-1219 (1996).
  3. Heller, W., Nitschke, J. B., Miller, G. A. Lateralization in emotion and emotional disorders. Curr Dir in Psychol Sci. 7 (1), 26-32 (1998).
  4. Beaumont, J. G., Young, A. W. Functions of the right cerebral hemisphere. Methods for studying cerebral hemispheric function. , 114-146 (1983).
  5. Bourne, V. J. The divided visual field paradigm: methodological considerations. Laterality. 11 (4), 373-393 (2006).
  6. Vigneau, M. Meta-analyzing left hemisphere language areas: phonology, semantics, and sentence processing. NeuroImage. 30, 1414-1432 (2006).
  7. O'Hare, A. J., Atchley, R. A., Young, K. M. Valence and arousal influence the late positive potential during central and lateralized presentation of images. Laterality. , 1-19 (2016).
  8. Olofsson, J. K., Nordin, S., Sequeira, H., Polich, J. Affective picture processing: an integrative review of ERP findings. Biol Psychol. 77 (3), 247-265 (2008).
  9. Oldfield, R. C. The assessment and analysis of handedness: The Edinburgh inventory. Neuropsychologia. 9, 97-113 (1971).
  10. Lang, P. J., Bradley, M. M., Cuthbert, B. N., Lang, P. J., Simons, . R. F., Balaban, M., Simons, R. Motivated attention: affect, activations, and action. Attention and orienting: Sensory and motivational processes. , 97-135 (1997).
  11. Lang, P. J., Bradley, M. M., Cuthbert, B. N. International affective picture system (IAPS): affective ratings of pictures and instruction manual. Technical Report A-8. , (2008).
  12. Nolan, S. A., Heinzen, T. E. Hypothesis testing with t tests: comparing two groups. Statistics for the Behavioral Sciences. , 382-421 (2008).
  13. Bradley, M. M., Hamby, S., Low, A., Lang, P. J. Brain potentials in perception: picture complexity and emotional arousal. Psychophysiology. 44, 364-373 (2007).
  14. Mccready, D. On size, distance, and visual angle perception. Percept Psychophys. 37 (4), 323-334 (1985).
  15. Jasper, H. H. Report of the committee on methods of clinical examination in electroencephalography: 1957. Electroen Clin Neuro. 10 (2), 370-375 (1958).
  16. Luck, S. J. . Basic principles of ERP recording. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , 147-184 (2014).
  17. Luck, S. J. The design of ERP experiments. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , 119-146 (2014).
  18. Woodman, G. F. A brief introduction to the use of event-related potentials (ERPs) in studies of perception and attention. Atten Percept Psychophys. 72 (8), 2031-2046 (2010).
  19. Carpenter, R. H. S. . Movements of the eyes. , (1988).
  20. Young, K. M., Atchley, R. A., Atchley, P. Offset masking in a divided visual field study. Laterality. 14 (5), 473-494 (2009).
  21. Compumedics Neuroscan. . CURRY 7 [computer software]. , (2008).
  22. Luck, S. J. Artifact rejection and correction. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , 185-218 (2014).
  23. Luck, S. J. Baseline correction, averaging, and time-frequency analysis. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , 249-282 (2014).
  24. Kappenman, E. S., Luck, S. J., Luck, S. J., Kappenman, E. S. ERP components: the ups and downs of brainwave recordings. The Oxford Handbook of Event-Related Potential Components. , 3-30 (2012).
  25. Hajcak, G., Weinberg, A., MacNamara, A., Foti, D., Luck, S. J., Kappenman, E. S. ERPs and the study of emotion. The Oxford Handbook of Event-Related Potential Components. , 441-474 (2012).
  26. Hugdahl, K. Lateralization of cognitive processes in the brain. Acta Psychol. 105 (2-3), 211-235 (2000).
  27. Kayser, J. Neuronal generator patterns at scalp elicited by lateralized aversive pictures reveal consecutive stages of motivated attention. NeuroImage. 142 (15), 337-350 (2016).
  28. Kayser, J. Event-Related Potential (ERP) asymmetries to emotional stimuli in a visual half-field paradigm. Psychophysiology. 34, 414-426 (1997).
  29. Smith, E. R., Chenery, H. J., Angwin, A. J., Copland, D. A. Hemispheric contributions to semantic activation: a divided visual field and event-related potential investigation of time-course. Brain Res. 1284, 125-144 (2009).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

129

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved