מזמורים ותפילה הם בין המנהגים הדתיים הפופולריים ביותר. פרוטוקול זה יכול לעזור למדענים לבחון את התגובה הנוירו-פיזיולוגית של מזמורים דתיים חוזרים ונשנים תוך שימוש בפוטנציאלים הקשורים לאירועים. טכניקת ERP יכולה להבדיל בין עיבוד מידע עצבי בשלב מוקדם ומאוחר, תוך אנלוגי למחשבה הראשונה והשנייה של עיבוד המוח כפי שמוסבר בתורה הבודהיסטית.
בעקבות פרוטוקול זה, חוקרים יכולים לבחון את ההשפעה של מזמורים דתיים או מנהגים מסורתיים אחרים כדי לזהות דרכים גלויות כדי לעזור לאנשים לשפר את הסבל הרגשי שלהם. כדי להתחיל את המחקר הזה, לגייס משתתפים עם לפחות שנה אחת של ניסיון בקריאות שמו של אמיטאבהה בודהה. במהלך הניסוי, להקליט את נתוני EEG באמצעות מערכת EEG 128 ערוצים המורכב מגבר, תיבת ראש, כובע EEG, ושני מחשבים שולחניים ולהקליט את נתוני אק"ג באמצעות מערכת הקלטת נתונים פיזיולוגית.
להצגת תמונות נייטרליות ושליליות ממערכת התמונות האפקטיבית הבינלאומית, או IAPS. השתמש בתוכנת מצגת גירוי במחשב שולחני. הצג את התמונות על צג בגובה 75 ס"מ מעיניו של המשתתף, עם זוויות חזותיות של 15 מעלות אנכית ו-21 מעלות אופקית.
השתמש בעיצוב בלוק לניסוי, מכיוון שהוא עשוי להפיק ביעילות רבה יותר רכיבים הקשורים לרגש. ספק ריצת תרגול קצרה כדי לאפשר למשתתפים להכיר כל תנאי, ולהשתמש בצג וידאו כדי להבטיח שהמשתתפים לא יירדמו. התחל את הניסוי עם מצב המזמור הדתי.
בקשו מהמשתתפים לזמר ארבע דמויות בשם אמיטאבהה בודהה למשך 40 שניות תוך כדי דמיינו את אמיטאבהה בעקבות התסריט בבית הספר "ארץ טהורה". במהלך 20 השניות הראשונות, להראות למשתתפים את התמונה של אמיטאבהא-אמיטאבהא, אמיטאבהא. ובמשך 20 השניות הבאות, להראות להם את תמונות IAPS.
בקש מהמשתתפים לצפות בתמונות בקפידה. הצג כל תמונה למשך כ-1.8 עד 2.2 שניות, עם מרווח בין-גירויים של 0.4 עד 0.6 שניות. לאחר כל מפגש, אפשרו תקופת מנוחה של 20 שניות כדי להתמודד עם ההשפעות השיוריות הפוטנציאליות של שירה או צפייה בתמונות בהפעלה הבאה.
עבור מצב השירה הלא דתי, בקש מהמשתתפים לשיר ארבע דמויות בשם סנטה קלאוס במשך 40 שניות תוך כדי דמיון סנטה קלאוס. במהלך 20 השניות הראשונות, הראה למשתתפים את התמונה של סנטה קלאוס, ובמשך 20 השניות הבאות, הראה להם את תמונות ה- IAPS. לקבלת תנאי הבקרה, בקש מהמשתתפים לשמור על שתיקה למשך 40 שניות.
במהלך 20 השניות הראשונות, הצג למשתתפים תמונה ריקה ובמשך 20 השניות הבאות, הראה להם את תמונות ה- IAPS. כדי לעבד ולנתח את נתוני EEG, השתמש בתוכנת הקוד הפתוח EEGLAB. כדי לשמור על גודל קובץ נתונים סביר, השתמש בפונקציה EEGLAB pop_resample.
לחץ על כלים ואחריו שנה קצב דגימה כדי לדגום מחדש את הנתונים מ 1000 הרץ ל 250 הרץ. לאחר מכן, סנן את הנתונים באמצעות הפונקציה EEGLAB pop_eegfiltnew. לחץ על כלים ואחריו סנן את הנתונים, ולאחר מכן בחר מסנן FIR בסיסי חדש, ברירת המחדל כדי לסנן את הנתונים עם מסנן תגובת דחף סופי עם רצועת מעבר 0.1 עד 100 הרץ.
כדי להפחית את הרעש מהזרם המתחלף, לחץ על כלים ואחריו סנן את הנתונים ובחר Notch סנן את הנתונים במקום רצועת מעבר. לאחר מכן, סנן את הנתונים באמצעות מסנן תגובת דחף לא ליניארי עם רצועת עצירה של 47 עד 53 הרץ. לאחר מכן, לחץ על Plot ולאחר מכן ערוץ נתונים לגלול כדי לבדוק חזותית את הנתונים ולהסיר חפצים חזקים שנוצרו על ידי תנועות עיניים ושרירים.
לאחר מכן, לחץ על כלים, אינטרפולציה אלקטרודות, ובחר מתוך ערוצי הנתונים כדי לשחזר את הערוצים הרעים באמצעות אינטרפולציה כדורית. לאחר מכן, לחץ על כלים והפעל ICA כדי להפעיל ניתוח רכיבים עצמאי עם אלגוריתם הקוד הפתוח runica. לאחר מכן, לחץ שוב על כלים, ואחריו דחה נתונים באמצעות רכיבי ICA ודחה לפי מפה כדי להסיר את הרכיבים העצמאיים המתאימים לתנועות עיניים, מצמוצים, תנועת שרירים ורעש קו.
כדי לשחזר את הנתונים באמצעות הרכיבים העצמאיים הנותרים, לחץ על כלים ולאחר מכן הסר רכיבים. לאחר מכן, לחץ על כלים ואחריו סנן את הנתונים ובחר מסנן FIR בסיסי חדש, ברירת מחדל לסנן את הנתונים עם מסנן 30 הרץ נמוך לעבור. לאחר מכן, לחץ על כלים ואחריו חלץ תקופות כדי לקבל נתוני ERP על ידי חילוץ וממוצע תקופות נעולות זמן עבור כל תנאי עם חלון זמן של מינוס 200 עד אפס אלפיות שניה כמו הבסיס, ואפס עד 800 אלפיות השנייה כמו ERP.
לאחר מכן, לחץ על כלים ואחריו הפניה מחדש כדי להפנות מחדש את נתוני ERP עם הממוצע של ערוצי mastoid שמאל וימין. לאחר חזרה על השלבים לעיל עבור ערכות הנתונים מכל המשתתפים, הגדר חלונות זמן עבור N1 ופוטנציאל חיובי מאוחר, או LPP, בהתבסס על תיאוריות מבוססות והנתונים הנוכחיים. לאחר מכן, באמצעות בדיקת T משויכת, מצא את הפרש התמונה הניטרלי לעומת השלילי ברכיב N1 וברכיב LPP בין שלושת התנאים.
לאחר מכן, בצע ניתוח אזור מעניין ברכיבי N1 ו- LPP על-ידי ממוצע של ערוצים רלוונטיים כדי לייצג אזור. לאחר מכן, השווה את ההפרש ב- N1 וב- LPP בנפרד באמצעות אמצעים חוזרים ונשנים, ANOVA וסטטיסטיקה פוסט-הוק בתוכנת ניתוח סטטיסטית. השתמש בתוכנת הקוד הפתוח של SPM כדי לבצע את ניתוח מקור ה- ERP.
קשר את מערכת הקואורדינטות של חיישן כובע EEG לזו של תמונת MRI מבנית סטנדרטית על ידי רישום משותף מבוסס ציון דרך. ב- SPM, לחץ על אצווה ולאחר מכן על SPM, M/EEG, שחזור מקור ומפרט דגם הראש. לאחר מכן, בצע חישוב קדימה כדי לחשב את ההשפעה של כל דיפול על רשת קליפת המוח המוטלת על חיישני ה- EEG.
תחת אותו עורך אצווה, לחץ על SPM, ולאחר מכן M/EEG, שחזור מקור והיפוך מקור. כדי לבצע את השחזור ההופכי, השתמש באלגוריתם הרשעות קודמות מרובות דליל המבוסס על חיפוש חמדן בשלב השלישי. בחר MSP/GS עבור סוג היפוך בחלון היפוך מקור.
קבע את ההבדל בין תנאים באמצעות מידול ליניארי כללי ב- SPM. לאחר הגדרת רמת המשמעות ל- P 0.05, תחת עורך אצווה, לחץ על SPM ולאחר מכן על סטטיסטיקות ומפרט עיצוב מחולל. כדי לעבד ולנתח את נתוני האק"ג, השתמש בתוכנה פיזיולוגית ועיבוד נתונים.
כדי לחשב את הציונים הממוצעים עבור כל תנאי ב- EEGLAB, לחץ על כלים ואחריו כלי FMRIB ולזהות אירועי QRS. לניתוח הערכה התנהגותית, בקש מהמשתתפים לדרג את אמונתם ביעילות של מזמור שם הנושא בסולם של אחד עד תשעה, שבו אחד נחשב החלש ביותר, ותשעה, החזק ביותר. תוצאות האמונה של המשתתפים בשירת חשפו ציון ממוצע של 8.16 עבור בודהה אמיטאבהה, 3.26 עבור סנטה קלאוס, ו 1.95 עבור מצב השליטה הריק.
הערוץ היציג של האונה הקודקודית הדגים כי לתנאי המזמור היו השפעות שונות על העיבוד המוקדם והמאוחר של תמונות נייטרליות ושליליות, המציגות את חלון הזמן של N1 ו- LPP, בהתאמה. תוצאות ERP הראו N1 מוגבר בעת צפייה בתמונות המפחידות בשלושת תנאי המזמורים. התמונות השליליות גרמו לפעילות מוחית מרכזית חזקה יותר מאשר תמונות נייטרליות, והעליות דומות בשלושת התנאים.
ה- ERP הפגין גם LPP מוגבר בשירים הלא דתיים וללא תנאי מזמורים. עם זאת, LPP המושרה על ידי תמונות מפחידות בקושי נראה כאשר המשתתפים מזמרים את שמו של אמיטאבהה בודהה. ניתוח אזור עניין גילה כי ההבדלים ברכיב N1 היו דומים על פני שלושת התנאים.
עם זאת, ההבדל ברכיב LPP קטן בהרבה במצב המזמור הדתי מאשר במצב המזמור הלא דתי ובתנאי הצפייה השקטה. ניתוח המקור גילה כי בהשוואה לתמונות נייטרליות, תמונות שליליות גרמו להפעלה קודקודית יותר במצב המזמור הלא דתי וללא מצב מזמורים. לעומת זאת, הפעלה שלילית זו המושרה על ידי תמונה נעלמת במידה רבה במצב של מזמורים דתיים.
שינוי משמעותי בקצב הלב התגלה בין התמונות המפחידות והנייטרליות במצב הלא דתי וללא מזמורים. עם זאת, לא נמצא הבדל כזה במצב המזמור הדתי. אותו פרוטוקול יכול לשמש גם במחקרים פונקציונליים של הדמיית מוח כדי לחשוף ביתר דיוק את אזורי המוח המעורבים בשירים דתיים.
מחקר זה מדגים שיטה לבחינת האופן שבו מזמורים דתיים חוזרים ונשנים ופרקטיקה דומה אחרת יכולים להשפיע על התגובה הנוירופיזיולוגית ולהפחית את הסבל הנגרמת על ידי גירויים שליליים.
