Il presente studio è stato sostenuto da un Ministero spagnolo dell'economia e competitività (BFU2014-56692-R e BFU2017-82375-R) sovvenzioni.

Tutti i metodi descritti qui sono stati approvati dalla Commissione etica per la ricerca con gli animali e gli esseri umani (CEEAH) dell'Universitat Autònoma de Barcelona.
1. creazione e presentazione di stimoli visivi
<ol><li>Creare gli stimoli dei video secondo gli obiettivi desiderati.<ol>
<li>Decidere quali variabili sono di interesse per gli stimoli dei video. Nota: ad esempio, nella presente inchiesta, la principale variabile di interesse è lo stile di modifica.<ol>
<li>Decidere la durata, il contenuto e lo stile del video basato sull'interesse dell'esperimento. Per determinare di tutte queste variabili, è necessario considerare quanti video il partecipante sta a guardare e per quanto tempo il partecipante sarà a guardare lo schermo, valutare se la narrazione del video soddisfa l'interesse e decidere lo stile di visualizzazione del video.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Scrivere la sceneggiatura, prestando attenzione alle variabili selezionate.</li>
		<li>Registrare i video con una videocamera di alta qualità e modificare il video come necessario. Cercare un aiuto professionale, se necessario.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Progettare un contesto appropriato per la presentazione di stimoli.<ol>
<li>Decidere dove l'acquisizione dei dati si svolgerà e progettare uno spazio confortevole per visualizzare gli stimoli. I partecipanti dovrebbero sentirsi a proprio agio.</li>
		<li>Selezionare uno schermo di alta qualità per la presentazione del video. Maggiore è la qualità dello schermo, il migliore.</li>
		<li>Se ci sono dei video diversi film che sarà presentato, selezionare un metodo per la randomizzazione della loro presentazione. Nota: È conveniente randomizzare presentazione di stimoli attraverso i soggetti per evitare risultati inconcludenti a causa dell'ordine in cui i partecipanti percepiscono uno stimolo.</li>
		<li>Scegli un pacchetto di software per presentare i video. Nota: Ci sono varie opzioni che permettono al ricercatore di visualizzare diversi stimoli con temporizzatori Inter-trial e istruzioni o anche una presentazione randomizzata. Quando si sceglie il software, è fondamentale considerare la sua capacità per la sincronizzazione con dispositivi di acquisizione dati. Poiché questo protocollo analizza tasso eyeblink dei partecipanti, la sincronizzazione tra la presentazione visiva di stimoli visivi e il dispositivo di EEG è fondamentale.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. selezione dei partecipanti
<ol><li>Stabilire un criterio per scegliere i partecipanti. Quando una variabile specifica sta per essere analizzato, è necessario un gruppo di controllo. Annotare il criterio e consultarsi con i colleghi per migliorare il disegno di studio.</li>
	<li>Selezionare i partecipanti e chiedere l'approvazione da un comitato etico che segue regolamenti e linee guida pertinenti. Nota: La maggior parte delle università e centri di ricerca hanno un comitato etico. Per richiedere l'approvazione, sarà necessario comunicare loro gli obiettivi di indagine. Requisiti comuni includono spiegando i metodi di ricerca, i benefici dell'indagine alla società, come si otterranno il consenso informato, se i partecipanti saranno essere ricompensati finanziariamente, e come i dati raccolti dai partecipanti saranno gestiti. Prendere tempo per progettare questa richiesta. È molto importante ottenere l'approvazione di un comitato etico per condividere i risultati con la comunità scientifica. Alcuni documenti che possono essere utili a questo proposito sono la dichiarazione di Helsinki, il codice di Norimberga e il Belmont Report.</li>
	<li>Progettare un modulo di consenso informato per i partecipanti e seguire i criteri del comitato etico.</li>
	<li>Spiegare l'esperimento a tutti i potenziali partecipanti. Lasciate che il partecipante conoscere tutte le informazioni importanti, ma evitare di informazioni che non sono importante o può influenzare i risultati dell'esperimento. Nota: per esempio, in un protocollo di rilevamento del eyeblink, il partecipante non può essere detto che ammiccamento dell'occhio stanno per essere rilevato, come questo potrebbe modificare il tasso di eyeblink naturale. Chiedere per la loro approvazione a partecipare. Darà ogni partecipante il documento di consenso informato e consentire loro abbastanza tempo per leggerlo, per capire il testo e, infine, di firmarlo.</li>
	<li>Fissare un appuntamento con ogni partecipante per condurre l'esperimento. Dare al partecipante le seguenti istruzioni: per arrivare riposati e con recentemente lavato i capelli; prodotti chimici come lacca per capelli, ecc., dovrebbero essere evitati perché possono influenzare le registrazioni di EEG. Dare al partecipante tutte le necessarie informazioni di contatto.</li>
</ol>3. set-up preparazione
<ol><li>Preparare la sessione sperimentale ben prima dell'arrivo del partecipante. Provare la sessione con un collega. Nel caso in cui qualcosa di non corretto viene rilevato, apportare le modifiche corrispondenti alla sessione sperimentale.<ol>
<li>Preparare le connessioni tra tutti i dispositivi che stanno per essere utilizzati e controllare la loro sincronizzazione (stimoli visivi presentazione e acquisizione dati). Nota: La connettività tra hardware e software è fondamentale. È opportuno eseguire prove per confermare la sincronizzazione. Discutere con il fabbricante o sviluppatore di software, se necessario.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Rendere i soggetti a sentirsi a proprio agio nella stanza sperimentale: Benvenuti al partecipante e preparare uno spazio per loro cose (borse e altri).</li>
	<li>Spiegare l'intero protocollo al partecipante: dove il partecipante sarà seduto, quanti stimoli visivi stanno per essere mostrato e la lunghezza della sessione. Spiegare che la cooperazione del partecipante è estremamente importante.</li>
	<li>Poiché un sistema di registrazione EEG wireless sta per essere utilizzato, di spiegare quanto sia difficile queste registrazioni sono e che al fine di ottenere adeguati segnali elettrofisiologici con artefatti Bassi, è possibile che il partecipante non deve muoversi inutilmente.</li>
</ol>4. acquisizione dati
<ol><li>Pulire la superficie della pelle del partecipante per rimuovere eventuali tracce di sporco o residui di prodotti per capelli.</li>
	<li>Misurare la testa del partecipante. Misurare la distanza tra il nasion e l'inion e segnare il punto a metà strada come un vertice.</li>
	<li>Preparare gli elettrodi nel tappo EEG utilizzando il sistema di 10-20.</li>
	<li>Mettere il tappo sul tema dopo il marchio in modo che corrisponda il vertice centrale punto zero (Cz) della PAC.</li>
	<li>Applicare il gel conduttivo con l'aiuto di una siringa per elettrodi; Assicurarsi che il tappo si adatta bene sulla testa del soggetto.</li>
	<li>Posizionare l'elettrodo di riferimento e l'elettrodo EOG sulla testa del soggetto.</li>
	<li>Assicurarsi che il partecipante è comodamente seduto e preparato per la sessione.</li>
	<li>Fuoco una videocamera HD sul fronte del partecipante in primo piano. Questo utilizzerà per rilevare manualmente ammiccamento dell'occhio dei partecipanti.</li>
	<li>Verifica che tutti i dispositivi siano sincronizzati.</li>
	<li>Verificare che la casella di controllo di EEG sia collegata correttamente al computer i dati di registrazione.</li>
	<li>Controllare che il segnale per ciascun elettrodo sia corretto; in caso contrario, verificare per l'elettrodo problematico. Nota: Alcuni motivi comuni per un segnale negativo da un elettrodo sono una mancanza di gel conduttivo dell'elettrodo, una cattiva posizione dell'elettrodo sulla testa, o una cattiva connessione del cavo dell'elettrodo con la sua scatola di controllo.</li>
	<li>Quando tutto è pronto, iniziare l'esperimento di registrazione (e la riproduzione del video).</li>
</ol>5. post-sperimentale sessione
<ol><li>Rimuovere il cappuccio dalla testa del partecipante e, se possibile, fornire al partecipante un questionario sugli argomenti di interesse.</li>
	<li>Salvare tutti i dati in un disco rigido esterno. Nota: Si raccomanda di eseguire il backup dei dati. Una buona opzione sarebbe quella di salvare i dati su due dischi rigidi esterni e conservarli in luoghi diversi. Nel progettare la procedura migliore, è importante considerare il protocollo per l'archiviazione di dati approvati dal comitato etico.</li>
	<li>Pulire gli elettrodi e il tappo; la maggior parte gli elettrodi devono essere puliti immediatamente dopo l'uso.<ol>
<li>Pulire gli elettrodi e tappo con abbondante acqua sotto un rubinetto e senza prodotto chimico (salvo altrimenti dal produttore del dispositivo). Asciugare accuratamente gli elettrodi per evitare la corrosione. Se questo protocollo non è sufficiente per pulire il coperchio, di solito può essere lavato in lavatrice (vedere le istruzioni del produttore).</li>
	</ol>
</li>
</ol>6. analisi dei dati
<ol><li>Organizzare i dati di rilevamento eyeblink.<ol>
<li>Importare il file di EEG in un pacchetto di software adatto per l'analisi dei dati.</li>
		<li>Selezionare l'area di EEG di interesse basato sui trigger di sincronizzazione utilizzati con il software di presentazione di stimoli visivi. Filtrare i dati e applicare un filtro eyeblink per vedere quante e quando vengono generati ammiccamento dell'occhio. Nota: Più i pacchetti di software libero e commerciale hanno filtri per rilevare ammiccamento dell'occhio in EEG.</li>
		<li>Selezionare il video HD dei volti dei partecipanti e abbinare manualmente ammiccamento dell'occhio con quelli che si trovano nei dati EEG.</li>
		<li>Creare una matrice di foglio di calcolo con l'elenco definitivo di ammiccamento dell'occhio di ogni partecipante e calcolare la tariffa al minuto, mentre il soggetto è stato a guardare gli stimoli.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Effettuare analisi statistiche.<ol>
<li>Consente di importare la matrice il corrispondente software per l'analisi statistica.</li>
		<li>In un programma di software statistico, progettare l'analisi desiderata a contrastare le ipotesi iniziali e completarle.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
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Gli autori non hanno nulla a rivelare.

Un metodo per analizzare la percezione visiva del contenuto multimediale con la creazione di video appositamente è descritto qui. Molti altri studi tentano di analizzare la percezione di contenuti multimediali in contesti narrativi con film pre-esistenti. Il presente metodo si propone di creare contenuti visivi con una costruzione narrativa seguendo i criteri di interesse e si basa sul suggerimento che il tasso di eyeblink è collegato al attenzione9 dello spettatore. Per questo motivo, lo studio...

Lo scopo di questo metodo
Questo metodo propone un doppio protocollo per la rilevazione di ammiccamento dell'occhio. L'obiettivo è quello di analizzare la percezione visiva di visualizzatori di contenuto multimediale, creato appositamente per questa indagine, utilizzando sistemi di registrazione video HD e le registrazioni di EEG.
La spiegazione razionale dietro lo sviluppo e/o utilizzo di questo metodo
Ogni eyeblink nasconde flusso visivo per 150-400 ms1,2. Lampeggia significa che è fisiologica3,4,5 e psicologico6,7 funzioni. La connessione tra tasso di attenzione ed eyeblink è stata studiata e dimostrata in diversi studi8. Un maggiore livello di attenzione diminuisce eyeblink tasso e secondo studi precedenti, gli esseri umani condividono un meccanismo per controllare i tempi di lampeggi che cerca il momento migliore per evitare la perdita di informazioni visive importanti9. Così, analizzando eyeblink comportamento degli spettatori quando guardando schermi potrebbe fornire informazioni per quanto riguarda il livello di attenzione per i contenuti multimediali.
Un metodo per la rilevazione del tasso spontaneo eyeblink è utilizzando elettrodi EEG per registrare l'attività elettrica. Ammiccamento dell'occhio possa essere facilmente individuati da prefrontale ed electrooculogram elettrodi collegati ad un sistema di registrazione EEG. Nella maggior parte delle analisi EEG, ammiccamento dell'occhio è considerati artefatti. Per questo motivo, molti pacchetti di software progettati per l'analisi dei dati EEG hanno eyeblink rilevatori10. Il vantaggio dell'utilizzo di EEG per la rilevazione di ammiccamento dell'occhio è l'alta risoluzione temporale (nell'ordine di millisecondi) e la possibilità di registrare effetti cervello delle diverse narrazioni e tagli nei film sincronizzati con quelli ammiccamento dell'occhio - una questione aperta per ulteriori Studio. Registrazione volti dei partecipanti con una telecamera HD può essere anche utile per corrispondenza/contrasto scopi9.
I vantaggi rispetto ai metodi alternativi con riferimenti a studi pertinenti
Esistono diversi metodi per il conteggio degli occhi lampeggia. Alcuni strumenti dedicati per la rilevazione lampeggia sono bobine magnetiche, fasci di luce a infrarossi (IR), rilevatori di movimento optoelettronici con analisi del movimento dell'occhio come tecniche di eye tracking e diverse tecniche basate su segnali bioelettrici, ad es., elettrooculografia (EOG), elettromiografia (EMG) ed EEG. Un'altra opzione più precisa, ma che richiede tempo manualmente conta lampeggia da una registrazione video frame-by-frame11. Le tecnologie oggi possono essere classificate in due gruppi: a) contatto privo di registrazione che include due modalità, la rilevazione di lampeggio diretto utilizzando computer vision e rilevamento blink non in linea utilizzando eye tracking e b) contatto-base registrazione utilizzando segnali biologici attraverso EOG ed EEG dispositivi12,13.
Il sistema di eye tracking è una tecnologia ampiamente utilizzata, che vanno dal tradizionale design passivo basato su immagine agli approcci vicino-infrarosso-base attivi pricipalmente usati oggi con una fotocamera ad alta risoluzione. Quest'ultimo sfrutta le proprietà riflettenti della pupilla sotto illuminazione IR14. Il concetto alla base di metodi moderni di eye tracking è allievo centro corneale riflessione (PCCR), che coinvolge una fotocamera il centro della pupilla, dove la luce si riflette dalla cornea di verifica. Tuttavia, c'è una mancanza di algoritmi di rilevamento blink pubblicato per protocolli di eye tracking. Inoltre, anche se i diversi modelli di eye tracking sul mercato forniscono software integrato con blink detection, il codice sorgente non è sempre fornito dai produttori, che lo rende difficile da modificare o sapere come gli algoritmi di lavoro12. Inoltre, durante gli esperimenti con eye tracking ci sono eventi che causano perdita di dati, come il tracking ritardi e significativo testa o lo sguardo di movimenti. La zona degli occhi è molto piccola in cattura video, che è un problema per il calcolo della durata del batter, e che a volte presenta vari tipi di artefatti15.
In questo esperimento, vengono utilizzati metodi EEG ed EOG. EEG non è solitamente utilizzato da solo per rilevare ammiccamento dell'occhio. Tuttavia, analizzando ammiccamento dell'occhio registrato con elettrodi EEG è una procedura standard per lo studio degli spostamenti della palpebra. Questa procedura consente ai ricercatori di avere informazioni di esattamente quando ammiccamento dell'occhio si svolgono. Il modello più comune di segnale per la rilevazione lampeggia è quella dei punti di picco, che rappresenta le risposte di movimento verticale. Ci sono parecchi picco rilevamento algoritmi applicabili a crudo EEG, dominio del tempo, o segnali di frequenza-dominio. Processi coinvolti nella identificazione del picco sono rilevamento di picco, estrazione di caratteristiche e classificazione. Ammiccamento dell'occhio hanno un notevole effetto sui canali frontali del segnale EEG. In genere, ammiccamento dell'occhio è rilevati in EEG utilizzando una soglia di ampiezza pre-determinato16. Gli algoritmi del software di analisi utilizzati in questo esperimento si basano sulla deviazione standard dei segnali e quadratico medio (RMS) del segnale EEG pre-filtrato; sono open source e disponibile per la comunità scientifica17. Tuttavia, alcuni movimenti di occhio non comportino ammiccamento dell'occhio possono provocare l'attività elettrica che può essere fonte di confusione. Per questo motivo, un secondo metodo - registrazione facce degli spettatori con una videocamera HD - permette ai ricercatori di abbinare ammiccamento dell'occhio contando manualmente. Con tale metodo doppia, l'investigatore realizza una matrice di ammiccamento dell'occhio che possa essere facilmente analizzati con strumenti statistici.
Di conseguenza, il metodo proposto esegue una triangolazione di dati con due diverse fonti per convalidare l'ammiccamento dell'occhio rilevati. Questo metodo si basa su Nakano et al indicazioni9 per conferma. Allo stesso tempo, permette anche ai ricercatori di raccogliere informazioni di attività cerebrale e la banda di frequenza per ulteriori analisi. L'esperimento descritto qui è parte di una più ampia indagine futura gli effetti dei tagli di stile di editing su aree prefrontali e occipital del cervello.
Determinare che se il metodo è appropriato per un'indagine
Questo protocollo sperimentale consente ammiccamento dell'occhio degli spettatori, mentre la visione di contenuti video per essere studiato sotto tre condizioni sperimentali. In primo luogo, tasso di eyeblink viene rilevata utilizzando due tecniche complementari: EEG e video HD registrati. Qui, usiamo un EEG wireless con 20 canali. In secondo luogo, specifici stimoli adattati all'esperimento vengono creati, cosicché il ricercatore può gestire tutte le variabili del contenuto visivo. Qui, tre video con lo stesso stile di editing video narrativo, ma diverso sono stati creati. La narrazione ha consistito di un uomo che entrato in una stanza, seduti a una scrivania, manipolato con tre palle, aperto un computer portatile, visto le informazioni in alcuni libri, digitato qualcosa sul computer portatile, chiuso, mangiato una mela, visto direttamente nella fotocamera e uscì dalla stanza. Gli stimoli dei video tre ultimi 198 s ciascuno. Il primo era un film One-Shot; il secondo è stato modificato secondo le regole classiche di stile hollywoodiano con 33 diversi colpi; e il terzo è stato modificato seguendo le regole di MTV-stile con 79 colpi. Uno stimolo di quarto è stato anche presentato in cui la narrazione era identica, ma il formato è una rappresentazione reale con un attore invece di un video. Questo stimolo non video quarto non è stato utilizzato in uno studio iniziale delle differenze di stile di editing, ma è stato utilizzato in un'indagine per diversa per confrontare eyeblink-tasso differenze tra rappresentazione reale e schermato media8. In terzo luogo, diversi gruppi di partecipanti sono selezionati a seconda della loro precedente esperienza nell'analisi visiva dei video. Lo scopo è quello di determinare le differenze nei tassi di eyeblink di gruppi tematici guardando gli stessi stimoli visivi. In questo caso, 40 soggetti hanno preso parte all'inchiesta. Metà di loro erano professionisti dei media (16 maschi e 4 femmine; età 30-56 anni, con un'età media di 44,15 ±7.15 anni) e il resto erano professionisti non multimediale (15 maschi e 5 femmine; età 28-56 anni, con un'età media di ± 43.25 8,59 anni). Professionisti dei media sono stati scelti con il criterio di più di 6 anni di esperienza nel prendere le decisioni relative al editing di contenuti multimediali nel loro lavoro quotidiano.

<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

Questo articolo Esplora un metodo per rilevare le differenze nella percezione visiva in esseri umani. Il metodo utilizzato è basato sulla funzione psicologica (o "cognitiva") di ammiccamento dell'occhio. Ammiccamento dell'occhio dei partecipanti vengono rilevati e acquisito durante la visione di video appositamente creati per l'indagine. La rilevazione e l'acquisizione di ammiccamento dell'occhio sono effettuati con l'aiuto di un dispositivo 20 canali elettroencefalografiche (EEG) wireless. L'international che System di 10-20 per il posizionamento dell'elettrodo è seguito. Una telecamera di video ad alta definizione (HD) viene utilizzata per registrare le espressioni facciali dei partecipanti, per finalità di contrasto. Invece di utilizzare pre-esistente di contenuti multimediali, contenuti video appositamente sono stato creato seguendo criteri specifici di interesse per questa indagine, con stimoli consentendo i ricercatori di gestire i parametri precisi di interesse. In caso contrario, i risultati potrebbero essere contaminati con variabili incontrollate. La sincronizzazione della presentazione di stimoli dei video con le registrazioni di EEG deve essere fatto in millisecondi. Analisi dei dati raccolti viene effettuata con software robusto per lavorare con matrici di grande. Differenze statisticamente significative nel tasso di eyeblink legate alla professionalizzazione di media e di stile di modifica sono trovate con le procedure sperimentali segnalate.

Utilizzando la procedura presentata qui, il tasso di eyeblink 40 partecipanti mentre guardando tre diversi film video è stato analizzato. Per un'analisi comparativa su professionalizzazione di media, la metà dei partecipanti sono stati i professionisti dei media. Essi sono stati selezionati sulla base del criterio di almeno 6 anni di esperienza di lavoro nel prendere le decisioni relative al editing di contenuti multimediali e audiovisivi tagli. Per un'analisi comparativa su modifica gl...

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

Utilizzando misure di elettroencefalografia e registrazione Video di alta qualità per l'analisi di percezione visiva del contenuto multimediale

Vi presentiamo il rilevamento, acquisizione e analisi dei tassi di eyeblink durante la visione di contenuti multimediali.

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 Views.  Universitat Autónoma de Barcelona. Vi presentiamo il rilevamento, acquisizione e analisi dei tassi di eyeblink durante la visione di contenuti multimediali.

Video: 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.

Corticale Fonte Analisi di alta densità EEG registrazioni nei bambini

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

Ricerca

Comportamento

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.

Computer Game-Based combinando esperimenti comportamentali ad alta densità tracking Gaze EEG e infrarossi

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

Neuroscienze

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.

Valutare le molteplici dimensioni di ingaggio per caratterizzare Learning: una prospettiva neurofisiologica

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.

Utilizzando Elettroencefalografia Misure per il confronto della Task-specifici neurali efficienze: compiti spaziali Intelligenza

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.

Indagare Cognizione sociale nei neonati e adulti Utilizzando Elettroencefalografia Dense Array ( 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.

Applicazioni di EEG dati Neuroimmagine: potenziali evento-correlati, spettrale di potenza, e multiscala 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.

Indagare la funzione di Deep corticale e strutture sottocorticali Usando stereotassica Elettroencefalografia: gli insegnamenti della corteccia cingolata anteriore

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;

Modelli morfologici potenziali evocati di tempo evocati da corticali specifici dello stimolo

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>Registrazioni EEG topografiche dei potenziali evocati visivi nei topi utilizzando elettrodi a film sottile multicanale

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.

Registrazioni EEG topografiche dei potenziali evocati visivi nei topi utilizzando elettrodi a film sottile multicanale

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

Utilizzando misure di elettroencefalografia e registrazione Video di alta qualità per l'analisi di percezione visiva del contenuto multimediale

Riepilogo

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Corticale Fonte Analisi di alta densità EEG registrazioni nei bambini

Computer Game-Based combinando esperimenti comportamentali ad alta densità tracking Gaze EEG e infrarossi

Valutare le molteplici dimensioni di ingaggio per caratterizzare Learning: una prospettiva neurofisiologica

Utilizzando Elettroencefalografia Misure per il confronto della Task-specifici neurali efficienze: compiti spaziali Intelligenza

Indagare Cognizione sociale nei neonati e adulti Utilizzando Elettroencefalografia Dense Array (_D EEG)

Applicazioni di EEG dati Neuroimmagine: potenziali evento-correlati, spettrale di potenza, e multiscala Entropy

Indagare la funzione di Deep corticale e strutture sottocorticali Usando stereotassica Elettroencefalografia: gli insegnamenti della corteccia cingolata anteriore

Modelli morfologici potenziali evocati di tempo evocati da corticali specifici dello stimolo

Registrazioni EEG topografiche dei potenziali evocati visivi nei topi utilizzando elettrodi a film sottile multicanale

Registrazioni EEG topografiche dei potenziali evocati visivi nei topi utilizzando elettrodi a film sottile multicanale