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요약

이 논문에서는 고밀도 EEG를 사용하여 복부 및 등쪽 네트워크의 자극을 통해 차동 피질 시각적 으로 잠재적인 형태학적 패턴을 불러일으킨 프로토콜을 제시합니다. 시간지터가 유무에 관계없이 시각적 개체 및 모션 자극 패러다임이 설명됩니다. 시각적으로 불러일으킨 잠재적 형태학적 분석도 설명되어 있습니다.

초록

이 논문은 128 채널 고밀도 뇌파 (EEG)를 사용하여 다양한 시각적 자극에 반응하여 피질 시각적 유발 전위 (CVEPs)의 기록 및 분석을위한 방법론을 제시한다. 기재된 자극 및 분석의 특정 목적은 복부 및 등중앙을 동시에 자극하도록 설계된 명백한 운동 자극에 의해 유도된 이전에 보고된 CVEP 형태학적 패턴을 복제하는 것이 가능한지 여부를 조사하는 것입니다. 시각 네트워크, 개별적으로 복부 및 등지 시각 피질 네트워크를 자극하도록 설계된 개체 및 모션 자극을 사용하여.  네 가지 시각적 패러다임이 제시됩니다 : 1. 일관된 시간적 프리젠 테이션을 가진 무작위 시각적 개체. 2. 일치하지 않는 시간 적 프리젠 테이션 (또는 지터)와 무작위 시각적 개체.  3. 지터없이 일관된 중앙 점 모션의 방사형 필드를 통한 시각적 모션.  4. 지터가있는 일관된 중앙 점 모션의 방사형 필드를 통한 시각적 모션.  이 네 가지 패러다임은 각 참가자에 대해 의사 무작위 순서로 표시됩니다.  지터는 가능한 예측 관련 효과가 개체 개시 및 모션 개시 CVEP 반응의 형태에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 보기 위해 도입됩니다.  EEG 데이터 분석은 신호 처리 플랫폼으로의 데이터 내보내기 및 가져오기 단계, 잘못된 채널 식별 및 제거, 아티팩트 거부, 평균화 및 평균 CVEP 형태학적 분류를 포함하여 자세히 설명됩니다. 구성 요소 피크의 대기 시간 범위를 기반으로 하는 패턴 형식입니다. 대표적인 데이터는 방법론적 접근법이 차동 개체 개시 및 운동 개시 CVEP 형태학적 패턴을 유도하는 데 참으로 민감하며, 따라서 더 큰 연구 목표를 해결하는 데 유용할 수 있음을 보여준다. EEG의 높은 시간적 분해능과 소스 국소화 분석에서 고밀도 EEG의 가능한 적용을 감안할 때, 이 프로토콜은 뚜렷한 CVEP 형태학적 패턴과 생성되는 기본 신경 메커니즘의 조사에 이상적입니다. 이러한 차등 응답.

서문

뇌전도 (EEG)는 기능적 자기 공명 영상 (fMRI), 양전자 방출과 같은 피질 평가 방법에 비해 특히, 피질 처리의 연구에 저렴하고 비침범성 접근을 제공하는 공구입니다 단층 촬영 (PET), 및 확산 텐서 이미징 (DTI)1. EEG는 또한 fMRI, PET 또는 DTI 2와 같은 측정값을 사용할 때달성할 수 없는 높은 시간적 해상도를 제공합니다. 높은 시간적 해상도는 특정 입력 또는 이벤트의 처리와 관련된 신경 생리학적 메커니즘의 밀리초 정밀도를 얻기 위해 중앙 측두기능을 검사할 때 매우 중요합니다.  중앙 시각 시스템에서, 피질 시각적 유발 잠재력 (CVEPs) 대뇌 피질에서 시간 잠긴 신경 프로세스를 공부에 인기있는 접근 방식이다.  CVEP 응답은 여러 이벤트 시험에 걸쳐 기록되고 평균화되어 특정 밀리초 간격으로 발생하는 피크 구성 요소(예: P1, N1, P2)를 초래합니다. 이러한 피크 신경 반응의 타이밍과 진폭은 피질 처리 속도 및 성숙뿐만 아니라 피질 기능3,4,5의적자에 관한 정보를 제공 할 수 있습니다.

CVEP는 뷰어에 표시되는 시각적 입력 유형에 따라 다릅니다. CVEP 패러다임에서 특정 자극을 사용하여, 처리 형태 및 색상, 또는 세포 세포 및 매그노셀룰러 입력6,7,복부 스트림과 같은 별개의 시각 네트워크의 기능을 관찰할 수 있다. 8,및 등쪽 스트림, 이는 주로 모션 또는 마그노셀룰러 입력 9,10을처리한다. 이러한 네트워크에 의해 생성된 CVEPs는 일반적인 신경 생리학적 메커니즘을 더 잘 이해하는 데 유용할 뿐만 아니라 임상 집단에서 비정형 행동의 표적 치료에도 유용했습니다. 예를 들어, 등지 및 복부 네트워크 모두에서 지연된 CVEP 구성 요소는 난독증을 가진 어린이에게보고되었으며, 이는 개입 계획11을설계할 때 이러한 두 네트워크의 시각적 기능을 대상으로 해야 한다는 것을 시사한다.  따라서, EEG를 통해 기록된 CVEPs는 전형적이고 비정형적인 시각 프로세스를 모두 평가하는 강력한 임상 도구를 제공합니다.

최근 연구에서, 고밀도 EEG는 개발 전반에 걸쳐 가변 CVEP 응답 및 관련 시각적 피질 발생기를 검토하는 것을 목표로, 일반적으로 개발 아이들에 있는 명백한 운동 개시 CVEPs를 측정하기 위하여 이용되었습니다. 참가자는 수동적으로 보기 명백한 운동 자극12,13,14,15,모양 변경 및 운동으로 이루어져, 동시에 등쪽과 복부 스트림을 자극하도록 설계. 아이들의 약 절반이 CVEP 파형 형상, 즉 3개의 피크(P1-N1-P2, 패턴 A)로 구성된 형태로 반응하는 것으로 나타났다.  이러한 형태는 문헌 전반에 걸쳐 관찰된 고전적인 CVEP 반응이다. 대조적으로, 아이들의 나머지 반은 5개의 봉우리 (P1-N1a-P2a-N1b-P2b, 패턴 B)로 구성된 형태학적 패턴으로 제시되었다. 우리의 지식에, 이러한 형태 학적 패턴의 강력한 발생 및 비교는 이전에 어린이 또는 성인 인구 중 CVEP 문헌에서 논의되지 않은, 변수 형태는 명백한 운동과 모두에서 지적되었지만 모션 발병 CVEPs14,16. 더욱이, 이 형태학적 인 다름은 이 측정의 낮은 시간적인 해결책 때문에 fMRI 또는 PET와 같은 그밖 피질 기능 평가 방법을 사용하여 연구에서 명백하지 않았을 것입니다.

CVEP 패턴 A 및 B에서 각 피크의 피질 발생기를 결정하기 위해, CVEP 반응12,13에 관여하는 가장 가능성이 높은 피질 영역을 추정하는 데 사용되는 통계적 접근법인 소스 현지화 분석을 수행했습니다. . 각 피크에 대해, 형태학적 패턴에 관계없이, 1차 및 고차 시각적 코르티지는 CVEP 신호의 소스로서 확인되었다.  따라서, 명백한 운동에 의해 유도된 CVEP 형태학의 근본적인 주요 차이점은 패턴 B를 가진 사람들이 처리 중에 시각적 피질 영역을 추가로 활성화한다는 것입니다. 이러한 유형의 패턴은 문헌에서 이전에 확인되지 않았기 때문에 CVEP 패턴 B를 가진 패턴에서 추가적인 시각적 처리의 목적은 불분명합니다.  따라서, 연구의 이 선에 있는 다음 목표는 차등 CVEP 형태학의 원인및 그 같은 패턴이 전형적인 임상 인구 둘 다에 있는 시각적 행동에 관련될 수 있는지의 원인을 더 잘 이해하는 것입니다.

왜 몇몇 개별이 1개의 CVEP 형태를 보여줄 수 있는지 이해에 있는 첫번째 단계는 이 응답이 본질적으로 본질적인 또는 외적인 인지 결정하기 위한 것입니다.  즉, 개인이 시각적 자극에 반응하여 하나의 패턴을 보여 준다면 모든 자극에 유사한 패턴으로 반응할 것인가?  또는 이 응답이 활성화된 시각적 네트워크 또는 네트워크에 따라 자극에 의존합니까?

이 질문에 답하기 위해 특정 시각적 네트워크를 별도로 활성화하기 위한 두 가지 수동적인 시각적 패러다임이 설계되었습니다. 초기 연구에서 제시된 자극은 등쪽 및 복부 스트림을 동시에 자극하도록 설계되었습니다. 따라서 하나 또는 두 개의 네트워크가 특정 파형 형태를 생성하는 데 관여했는지는 알 수 없습니다. 현재의 방법론적 접근법에서 복부 스트림을 자극하도록 설계된 패러다임은 객체 개시 CVEP를 유도하는 사각형과 원의 기본 모양의 고도로 식별 가능한 개체로 구성됩니다. 등지 스트림을 자극하도록 설계된 패러다임은 고정 지점을 향해 고정 된 속도로 일관된 중앙 점 모션 점의 방사형 필드를 통해 시각적 모션으로 구성되어 모션 발병 CVEP를 유도합니다.

초기 연구 결과로 일어난 두 번째 질문은 차등 VEP 형태가 다가오는 자극13의참가자 기대 때문일 수 있는지 여부였습니다. 예를 들어, 연구는 표적 자극 이전에 발생하는 하향식 피질 진동 활성이 어느 정도17,18,19에대한 후속 CVEP 및 행동 반응을 예측할 수 있음을 보여주었다. 첫 번째 연구에서 명백한 모션 패러다임은 600 ms의 일관된 상호 자극 간격 (ISI)을 가진 방사형 별과 원의 비 무작위 프레임을 사용했습니다.이 디자인은 다가오는 자극에 대한 기대와 예측을 장려했을 수 있습니다. 후속 CVEP 형태에 영향을 미치는 진동 활성12,13,19.

이 문제를 해결하기 위해 현재 프로토콜의 시각적 개체 및 모션 패러다임은 동일한 시간값의 일관된 ISI와 서로 다른 시간값(즉, 지터)을 가진 무작위 ISI로 설계되었습니다.  이 방법을 사용하면 시간적 변화가 고유한 시각적 네트워크 내에서 VEP 형태에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 확인할 수 있습니다. 전부, 기술된 프로토콜의 목적은 시각적 개체 및 운동 자극이 CVEP 형태학의 변화에 민감할 지 여부와 자극 프리젠테이션의 시간적 변화가 CVEP 반응의 특성에 영향을 미치는지 여부를 결정하는 것입니다. 피크 대기 시간, 진폭 및 형태를 포함합니다. 현재 논문의 목적을 위해, 목표는 방법론적 접근법의 타당성을 결정하는 것이다. 시각적 개체와 모션 모두 가설로 가설이 가설되어 가설이 가설을 세우고 가설은 가설로 가설을 세우고 가설을 세우며, (즉, 패턴 A와 B는 자극에 대한 응답으로 피사체 간에 관찰될 것임) 시간적 변화가 객체 발병 및 모션 발병 CVEP 구성 요소에 영향을 줄 것이라는 가설이 있습니다.

프로토콜

여기에 설명된 모든 방법은 오스틴에 있는 텍사스 대학에 인간 연구를 위한 기관 검토 위원회 (IRB)에 의해 승인되었습니다.

1. 자극 특성

  1. 표준화 된 자극은행 (BOSS)을 통해 사용할 수있는 오픈 소스 이미지를 사용하여 개체 자극을 만듭니다. 이 데이터베이스는 시각적 인지 실험 전반에 걸쳐 사용되는 표준화된 이미지로 구성됩니다.  식별비율이 높은 4개의 이미지(예: ball02, book01a, brick, button03)를 다운로드하여(75% 이상,20%,21)
  2. MATLAB을 통해 작동하는 오픈 소스 Psychtoolbox-3 함수 세트와 MATLAB에서 사용할 수 있는 동영상 기능(보충 파일 참조)을 통해 사용할 수 있는 DotDemo 스크립트의 수정된 버전을 사용하여 모션 자극을 만듭니다.
    1. 프레젠테이션 화면의 크기와 보기 거리에 따라 점 필드 매개 변수를 구성합니다.
    2. 동영상 프레임 수에 대해 3600을 입력합니다.
    3. 모니터 너비는 80(cm)을 입력합니다.
    4. 5 °s에서 도트 속도를 입력합니다.
    5. 0.05의 점 제한된 수명 분수를 입력합니다.
    6. 점 수에 대해 200을 입력합니다.
    7. 필드 무효의 최소 반경을 1°로 입력하고 최대 를 15°로 입력합니다.
    8. 각 점의 너비에 대해 0.2°를 입력합니다.
    9. 고정점의 반지름에 대해 0.35°를 입력합니다.
    10. 검은색 배경에 흰색 점이 사용되도록 지정합니다.
    11. 영화를 .avi 형식으로 내보냅니다.

2. 시각적 패러다임 디자인

  1. 자극-프레젠테이션 소프트웨어를 통해 패러다임을 만듭니다. Courier New size 18 글꼴, 굵게 및 프레젠테이션 화면 가운데에 고정 교차를 생성합니다.
  2. 500ms에 대해 제시된 흰색 배경에 검은색 고정 십자가를 만들고 공, 책, 벽돌 또는 단추의 네 가지 개체 중 하나를 임의로 표시하여 시간적 지터(즉, 일관된 ISI 값)가 없는 시각적 개체 패러다임을 디자인합니다.
    1. 600 ms (그림1A)에대 한 각 개체를 표시 합니다.  총 300번의 시험과 5.5분의 패러다임 지속 시간 동안 모든 오브젝트를 75번 표시합니다.
  3. 500 또는 1,000 ms의 기간 동안 표시된 다음 600 또는 1000 ms (그림 1B)에 대한 지속 네 개체 중 하나를 표시 흰색 배경에동일한 검은 고정 십자가로 구성되는 임시 지터와 시각 객체 패러다임을 디자인합니다.
    1. 자극 프리젠 테이션 소프트웨어를 사용하여 네 개의 시험을 만듭니다 : 500 ms의 지속 시간을 가진 고정 십자가, 600 ms에 대한 개체 다음; 500 ms의 기간으로 고정 십자가, 1,000 ms에 대한 개체 다음에; 1,000 ms의 기간으로 고정 크로스, 600 ms에 대한 개체 다음; 1,000 ms의 기간이 있는 고정 교차와 1,000ms에 대한 개체가 뒤따릅니다.
      1. 이러한 시험을 무작위화. 각 시험을 19회 제출하여 304번의 시험을 통해 약 7.85분의 시청 시간을 보습니다.
  4. 500ms 동안 지속되는 검은 색 배경을 중심으로 흰색 고정 크로스를 생성하여 시간적 지터 없이 시각적 모션 패러다임을 만들고, 약 1,000ms(그림2A)에 대해 표시되도록 잘린 비주얼 모션 동영상이 뒤따릅니다.
    1. 이 시퀀스를 총 300회 반복하여 약 7.5분의 시청 시간 동안 반복합니다.
  5. 500, 750 또는 1,000ms 간격으로 지속되는 동일한 고정 교차를 사용하여 임시 지터로 시각적 모션 패러다임을 만듭니다.
    1. 각 고정 교차 후, 약 600 또는 1,000 ms의 지속시간으로 시각적 모션 영상을 제시 (그림 2B).
    2. 여섯 시험 만들기 : 500 ms의 기간으로 고정 십자가, 600 ms의 영화, 750 ms의 지속 시간과 고정 십자가, 600 ms의 기간동안 영화, 1,000 ms의 지속 시간과 고정 십자가, 600 ms에 대한 영화 다음 , 500 ms의 지속 시간을 가진 고정 십자가 다음 1000 ms에 대한 영화, 1,000 ms의 기간동안 750 ms의 기간과 고정 십자가, 1,000 ms의 지속 시간으로 고정 십자가 및 1,000 ms에 대한 영화 다음.
      1. 이 시험을 무작위로, 각각 50 번 표시.  약 7.75분의 시청 기간 동안 총 300개의 시험을 제시합니다.

3. 참가자 동의, 사례 내역 및 시력 검진

  1. 도착 시 참가자를 맞이합니다. 연구 양식에 참여하기 위한 동의서를 참가자에게 제시하여 정보에 입각한 동의를 얻습니다. 참가자에게 동의서를 설명하고 발생하는 질문에 답하십시오.
  2. 참가자가 모국어, 손아귀, 청력 상태, 시력 상태 및 참가자가 가질 수 있는 기타 진단(예: 심리적 및 신경학적)에 대한 정보가 포함된 사례 기록 양식을 작성합니다. 외상성 뇌 손상과 같은 청력 손실 및/또는 신경 학적 진단을 보고하는 참가자를 제외합니다.  다른 모든 참가자를 포함합니다.
  3. 실험실에서 참가자를 에스코트하여 시력을 결정하기 위해 Snellen 차트를 사용하여 시력 검사를 완료합니다. 참가자가 차트에서 20피트 떨어진 곳에 서서 왼쪽 눈을 가리고 오른쪽 눈 시력을 결정한 다음 눈을 전환하여 왼쪽 눈 시력을 결정하게 합니다. 참가자가 총 문자 수의 절반 이상을 반복할 수 있는 가장 작은 텍스트 줄을 기반으로 시력을 계산합니다.
    참고: 예를 들어 참가자가 20/20 줄에 있는 8글자 중 5를 반복하면 시력은 해당 눈의 20/20으로 계산됩니다.
  4. 참가자를 EEG 녹음실로 에스코트합니다. 참가자가 이중 벽의 자기 차폐 방음 부스 중앙에 지정된 의자에 앉게하십시오.

4. 뇌파 준비

  1. 참가자의 머리 둘레를 센티미터로 측정하고 적절한 EEG 그물 크기를 선택합니다. 기준 전극의 배치에 대한 두피의 중간점(나시온/이니전과 좌우 유족 사이의 중간점)을 측정하고 표시합니다.
  2. 베이비 샴푸(5mL)와 염화칼륨(11 g/10 cc)과 혼합된 따뜻한 물(1L)을 준비하여 전극과 두피 사이의 전기 전도도를 증가시켜 전압 이완을 낮추고 신호 대 잡음 비율을 높입니다.
  3. 용액에 EEG 그물을 놓습니다. 참가자의 두피에 놓기 전에 그물을 5 분 동안 용액에 담가 둡니다.
  4. 자극-프리젠테이션 컴퓨터와 EEG 획득 컴퓨터를 켭니다.
  5. 용액이 옷에 떨어지는 것을 방지하기 위해 수건이나 기타 흡수성 물질을 참가자의 목에 두는다.
  6. EEG 그물을 앰프에 연결합니다. 참가자에게 EEG 그물을 착용할 때 용액이 눈에 떨어지는 것을 방지하도록 지시합니다.
  7. 두 손으로 EEG 그물을 단단히 잡고 참가자의 머리에 제자리에 펴놓습니다. 그물을 측정된 두피 중간선 지점에서 기준 전극과 함께 두피 헤드에 대칭으로 배치되었는지 확인합니다. 두피와 전극 사이의 안전한 연결을 보장하기 위해 턱과 안구 그물 라인을 조입니다. 참가자에게 자신이 편하고 조정해야 할 것이 있는지 물어본다.
  8. 평균 목표가 10kΩ인 적절한 전극 임피던스 값을 확인합니다.
  9. 전극 그물의 배치 에 따라 임피던스 값을 줄이려면 1 mL 파이펫을 사용하여 임피던스가 높은 두피/전극에 염화칼륨 용액을 적용합니다. 전극 전반에 걸쳐 적절한 임피던스 값이 달성될 때까지 이 프로세스를 계속합니다.

5. 뇌파 기록

  1. 참가자에게 모니터에 나타날 시각적 자극에 집중하도록 지시한다. 관람 거리는 약 65 인치입니다.
  2. 의사 난수 생성기를 사용하여 네 가지 시각적 패러다임에 대한 프레젠테이션 순서를 결정합니다.
  3. 시각적 작업 및 EEG 기록을 시작합니다.
  4. 필요에 따라 EEG 기록을 모니터링합니다. 진행 중인 EEG가 높은 근진성 또는 60Hz 활성을 보이는 경우 실험을 일시 중지하여 전극-두피 연결을 다시 확인합니다.
  5. 시각 객체 패러다임, 시간지터 패러다임을 가진 시각적 개체, 시각 모션 패러다임을 반복하고, 시간적 지터 패러다임을 가진 시각적 모션을 반복합니다.
  6. 실험이 끝나면 참가자에게 그물을 제거 할 때 용액이 눈에 들어가지 않도록 눈을 감아 달라고 지시하십시오. 먼저 턱과 안구 그물 라인을 풀고, 참가자의 머리 위로 턱 끈을 부드럽게 당겨 그물을 제거하여 참가자의 머리카락에 그물이 얽히지 않도록 천천히 당깁니다.
  7. 앰프에서 EEG 그물을 분리합니다. EEG 캡을 물로 채워진 양동이안팎으로 넣고 수도꼭지 밑으로 헹구어 소독 과정을 시작합니다. 그런 다음 소독용액에 약 2l의 물을 소독통에 넣고 15 ml의 소독제를 물과 혼합하여 소독용액을 생성합니다.
  8. 센서 끝을 소독제에 담급전시. 타이머를 10분 으로 설정합니다. 처음 2 분 동안, 지속적으로 위아래로 그물을 급락. 10 분 의 나머지 부분에 대한 그물을 담그고 둡니다.
  9. 소독용액에서 EEG 그물을 제거합니다. EEG 그물을 물로 채워진 전극 양동이 안팎으로 놓고 흐르는 물에 헹구어 놓습니다. 네 번 반복합니다.  그물을 공기 건조시키십시오.

6. 뇌파 분석

  1. 1Hz 하이패스 필터를 사용하여 EEGLAB 툴박스를 통해 MATLAB에서 분석을 위해 EEG 파일을 내보내면 100ms 의 사전 자극 및 500ms 의 전자극 기간의 각 시험(또는 이벤트) 주위의 세분화가 가능합니다.
  2. EEGLAB 도구 상자를 사용하여 데이터를 가져옵니다.
    1. 드롭다운 메뉴에서 파일 옵션을 선택하고 데이터가져오기를 클릭합니다.  메뉴에서 EEGLAB 기능 및 플러그인을 사용하여 선택합니다.  다음 에 클릭 해당 내보내기 파일 형식.
  3. 드롭다운 메뉴에서 편집을 선택하고 채널 위치를선택하여 사용되는 전극 몽타주 유형에 따라 채널 위치를 다시 할당합니다.  locs를 찾아보고 타원을 선택하여 관심 있는 전극 몽타주 파일의 경로를 찾습니다.
  4. 시동 전과 후 시간을 시기 시작 및 종료 시간에 할당합니다. 시작 시간 상자에 -0.1초값을 입력합니다.
  5. 사전 자극 간격에 따라 기준선 올바른 데이터.
  6. 2.5의 Z 점수 임계값에서 확률을 사용하여 불량 채널을 식별하고 제거합니다.
    1. 모든 전극을 플롯하여 불량 채널을 성공적으로 식별하고 제거했는지 확인합니다. 평균 전압 진폭이 +/- 30μV 범위를 벗어난 채널을 수동으로 제거합니다.
  7. -100 μV 및 +100 μV의 값을 입력하여 아티팩트 거부를 수행합니다.
    참고     :이 방법은 안구 전극 (126, 127)에서 기록 된 안구 활성의 제거에 효과적입니다. 그러나 특정 참가자에 대해 작은 전압 진폭(즉, +/- 100 μV 범위 내에서)에서 발생하는 아티팩트가 있는 시험을 수동으로 제거해야 할 수도 있습니다.
    1. 전체 세그먼트(예: +/-100 μV 범위 밖의 전압)에 대해 불량하고 빨간색으로 강조 표시된 채널을 기록해 둡니다. 거부된 재판의 60% 이상을 구성하는 경우 이러한 불량 채널을 수동으로 제거합니다. 이 단계를 필요한 횟수만큼 반복합니다.
    2. 앞서 설명한 대로 아티팩트 제거 단계를 따릅니다. 최소 100개의 스윕이 허용되는지 확인합니다. 거부로 표시된 평가판을 제거합니다.
  8. 플롯 채널 75(Oz와 동일) 또는 관심 있는 채널은 형태학적 패턴을 분류합니다. 이 채널을 플로팅하기 전에 자극 전 기준선 보정을 수행해야 합니다.
  9. CVEP 형태가 약 100-115 ms (P1)에서 큰 양극 피크를 특징으로하는 경우 패턴 A를 선택하고 약 140-180 ms (N1)에서 음수 피크와 약 165-240 ms (P2)에서 양극 피크를 특징으로합니다.
  10. CVEP 형태가 약 100-115 ms (P1)에서 큰 양수 피크를 특징으로하는 경우 패턴 B를 선택하고 약 140-180 ms (N1a)에서 음수 피크를 한 다음 약 180-240 ms (P2a)에서 양수 피크를 선택한 다음 약에서 음수 피크를 선택하십시오. 230-280 ms (N1b) 및 약 260-350 ms (P2b)에서 양성 피크.
  11. 그룹 평균을 만들기 위해 시각적으로 관찰된 형태학적 패턴에 따라 개별 데이터 집합을 함께 부화합니다. 새로 병합된 데이터 집합 파일의 이름을 지정하고 저장합니다.
  12. 관심 있는 채널을 플로팅하여 추가된 파일을 평균으로 봅니다.

결과

그림 3 및 그림 4는 각 시각적 패러다임을 수동적으로 본 19-24세의 5명의 참가자의 대표적인 개체 개시 및 모션 발병 CVEP 결과를 보여줍니다. 이 설계를 통해 각 조건에 따라 피사체 내 및 피사체 에 걸쳐 시각적 개체(지터 유무에 관계없이)와 시각적 모션(지터 유무에 관계없이)에 의해 유도된 CVEP 응답을 관찰할 수 있었습니다.  참가자 CVEPs는 시각적 자?...

토론

이 방법론 보고서의 목적은 수동 보기 작업에서 복부 및 등쪽 스트림을 별도로 자극하도록 특별히 설계된 시각적 개체 및 동작 자극을 사용하여 차등 CVEP 형태를 기록하는 데 있어서의 타당성을 평가하는 것이었습니다6 ,7,8, 모두 ISI (지터)19의변화없이 . 조건은 직접 비교하도록 설계되지 않았습니다, 오히려...

공개

저자는 공개 할 것이 없다.

감사의 말

이 연구는 오스틴 무디 커뮤니케이션 그랜트 준비 상에서 텍사스 대학과 연구 특별 연구 그랜트의 부사장의 오스틴 사무실에서 텍사스 대학에 의해 지원되었다.

자료

NameCompanyCatalog NumberComments
E-Prime 2.0Psychology Software Tools, IncUsed in data acquisition
Net Amps 400Electrical Geodesics, IncUsed in data acquisition
Net Station Acquisition V5.2.0.2Electrical Geodesics, IncUsed in data acqusition
iMac (27-inch)AppleUsed in data acquisition
Optiplex 7020 ComputerDellStimulus computer
HydroCel GSN EEG netElectrical Geodesics, IncUsed in data acqusition
1 ml pipetteElectrical Geodesics, IncUsed to lower impedances
Johnson's Baby ShampooJohnson & JohnsonUsed in impedance solution
Potassium Chloride (dry)Electrical Geodesics, IncUsed in impedance solution
Control III Disinfectant GermicideControl IIIUsed in disinfectant solution
32-inch LCD monitor VizioUsed to present stimuli
Matlab (R2016b)MathWorksUsed in data analysis
EEGlab v14.1.2Swartz Center for Computational Neuroscience, University of California, San Diegohttps://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.phpUsed in data analysis
BOSS DatabaseBank of Standardized Stimulihttps://sites.google.com/site/bosstimuli/Used in generation of visual object stimuli 
Psychtoolbox-3Psychophysics Toolbox Version 3 (PTB-3)http://psychtoolbox.org/Used in generation of visual motion stimuli

참고문헌

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