Central e dividida campo Visual apresentação de imagens emocionais para medir diferenças hemisféricas em atenção motivada

Resumo

Este estudo comparado central contra apresentações dividida campo visual de imagens emocionais para avaliar as diferenças na atenção motivada entre os dois hemisférios. O potencial positivo final (LPP) foi gravado usando Eletroencefalografia (EEG) e potenciais relacionados ao evento (ERPs) metodologias para avaliar a atenção motivada.

Resumo

Existem duas teorias dominantes na lateralized processamento da informação emocional na literatura. Uma teoria postula que as emoções desagradáveis são processadas por regiões bem frontais, enquanto as emoções agradáveis são processadas por regiões frontais esquerdas. A outra teoria postula que o hemisfério direito é mais especializado para o processamento da informação emocional global, particularmente nas regiões posteriores.

Avaliar as diferentes funções dos hemisférios cerebral no processamento da informação emocional pode ser difícil sem o uso de metodologias de neuroimagem, que não são acessíveis ou a preços acessíveis para todos os cientistas. Dividida campo visual apresentação de estímulos pode permitir a investigação de lateralized processamento de informações sem o uso da tecnologia de neuroimagem.

Este estudo comparado central contra apresentações dividida campo visual de imagens emocionais para avaliar as diferenças na atenção motivada entre os dois hemisférios. O potencial positivo final (LPP) foi gravado usando Eletroencefalografia (EEG) e potenciais relacionados ao evento (ERPs) metodologias para avaliar a atenção motivada. Trabalho futuro será par este paradigma com uma tarefa comportamental mais ativa para explorar os impactos comportamentais sobre as atenção diferenças encontradas.

Introdução

Várias teorias sobre processamento lateralized tem sido postulou para os dois hemisférios cerebrais. Entre estas incluem-se as teorias de processamento emocional. O modelo de Valência¹ propõe que o hemisfério esquerdo é especializado para emoções agradáveis, enquanto o hemisfério direito é especializado para emoções desagradáveis. O de hipótese de dominância do hemisfério direito² propõe que o hemisfério direito é especializado para o processamento de todas as informações emocionais em relação ao hemisfério esquerdo. Finalmente, a teoria Circumplex³ propõe que além de assimetrias frontais para Valência, as regiões posteriores do hemisfério direito são especializadas para o processamento de todos os alto-despertando emoções. A fim de testar estas lateralized teorias de processamento, devem ser utilizadas metodologias que podem diferenciar o processamento entre os dois hemisférios. Enquanto técnicas de neuroimagem podem fornecer essas informações, muitas vezes não são facilmente acessíveis para a maioria dos cientistas de pesquisa. Além disso, muitos paradigmas cognitivas padrão, mesmo quando acoplado com metodologias de neuroimagem, não isolar informações processadas dentro de cada hemisfério. Metodologias de campo visual dividido (DVF) fornecem uma avenida para os cientistas comportamentais e psicofisiológicos testar teorias lateralized de processamento sem o uso de técnicas de neuroimagem.

DVF metodologias são baseadas no conhecimento de que um estímulo apresentado para um campo visual inicialmente é recebido e processado pelo hemisfério contralateral⁴. Metodologias DVF utilizam lateralized apresentações de estímulos em intervalos curtos para permitir que um hemisfério cerebral receber as informações antes dos outros⁵. Como tal, estímulos apresentados brevemente ao campo visual direito são processados contralaterally pelo hemisfério esquerdo, e estímulos apresentados para o campo visual esquerdo são processados pelo hemisfério direito. Desta forma, podem ser examinadas as diferenças no processamento inicial da informação em um único hemisfério. Por exemplo, está bem estabelecido que o hemisfério esquerdo é especializado para o processamento de informações linguísticas (para uma meta-análise consulte referência⁶). Pesquisa usando DVF paradigmas demonstram a velocidade de processamento aumentada quando palavras são apresentadas ao hemisfério esquerdo (i.e., exibido no campo visual direito) em comparação com quando apresentados ao hemisfério direito.

A fim de avaliar as diferenças de tratamento entre os dois hemisférios, mede com melhor resolução temporal de tempos de reação comportamentais pode ser necessária. Potenciais relacionados a eventos (ERPs), derivados de dados humanos Eletroencefalografia (EEG) tem uma resolução temporal da ordem de milissegundos (ms). Como tal, usando técnicas ERP em concerto com metodologias DVF permite uma avaliação refinada de processar as diferenças entre os dois hemisférios. Inicialmente, o campo visual central (CVF) apresentações de estímulos podem ser usadas para replicar efeitos ERP estabelecidos. Em seguida, apresentações de DVF dos estímulos podem ser usadas para examinar as contribuições exclusivas de cada hemisfério à propagação destes efeitos de ERP. De particular interesse para o estudo atual⁷, o potencial positivo final (LPP) foi identificado como um componente ERP sensível para a excitação emocional de um estímulo de⁸. Curiosamente, não foi encontrado o LPP consistentemente diferenciar estímulos agradáveis e desagradáveis, mas ao contrário, responde estímulos igualmente a emocional em relação a estímulos neutros. Este estudo foi projetado para testar o processamento lateralized das teorias de emoção usando o LPP como um índice de atenção motivado em direção a estímulos emocionais entre os dois hemisférios.

Ainda mais, este estudo examina sistematicamente dimensões a Valência e a excitação dos estímulos emoção através de manifestações cedo e tarde do LPP. Estas manipulações de estímulo em combinação com apresentações de estímulo tanto CVF e DVF são exclusivas para a literatura, já que permitem examinar que o exclusivo e interativo influenciam de Valência, excitação e hemisfério de processamento a propagação do LPP . Como tal, a influência do imediatismo para ação sinalizado pelo desagradável comparado a estímulos agradáveis, que devem se engajar diferencialmente atenção motivada e, portanto, a LPP, podem ser exploradas.

Protocolo

todos os métodos descritos aqui foram aprovados pelo Conselho de revisão interna para a investigação do sujeito humano na Universidade de Kansas, Lawrence, KS.

1. selecionando participantes

1. uso destros participantes para pesquisa DVF. Em casos raros (10%), os indivíduos canhotos são lateralized para processamento no hemisfério direito, o que resultaria no couro cabeludo-gravado componentes ERP com distribuições topográficas não-típicas de linguagem.
2. Ter participantes concluir o inventário de lateralidade de Edimburgo ⁹ para determinar right-handedness forte. Marca de oito ou mais elevados indica forte right-handedness.

2. Estímulos

1. pedido uma pesquisa copiar do sistema de imagens afetivas internacional (IAPS) ¹⁰ através do centro para o estudo da emoção e atenção ' site de s ¹¹. Selecione o IAPS de acordo com as especificações em passos 2.2-2.4 estímulos. Os IAPS vem com um arquivo de imagem para cada estímulo e um arquivo de texto delimitado por tabulação contendo as classificações versor de valence e excitação para cada imagem. Programa de
   1. uso uma planilha para visualizar as normas e faça as seleções de estímulos. Para obter uma lista completa dos estímulos selecionados para O ' lebre, Atchley e Young (2016) consulte a tabela 1.
      Nota: Este conjunto de estímulo prevê normas a Valência avaliada e excitação de estímulos emocionais. As normas para os estímulos foram criadas através de classificações participantes no manequim de autoavaliação ¹⁰. Esta escala retrata uma figura gráfica que varia de uma figura carrancuda, infeliz para uma figura sorridente, feliz para Valência e relaxada, com sono para uma figura de uma figura, de olhos arregalada para excitação. Valência é avaliada em uma escala de Likert de 9 pontos com 1, igualando o mais desagradável (franzindo a testa, figura infeliz) e 9 igualando o mais agradável (sorrindo, feliz figura). Excitação é também classificada em uma escala de Likert de 9 pontos com 1 igualando a menos excitante (relaxada e sonolenta figura) e 9 igualando a mais excitante (animada, olhos arregalada figura). Os componentes de cada imagem que evocam respostas emocionais estão localizados centralmente em cada imagem.
2. Criar três grupos de Valência de imagens com 60 imagens em cada grupo: desagradável, agradável e neutra, usando as normas fornecidas no manual IAPS ¹².
   1. Para fazer isso, classificar as imagens IAPS por sua classificação média de Valência. Gama de estímulos desagradáveis na classificação de Valência média de 1 para 3,99. Gama de estímulos neutros na classificação de Valência média de 4 para 6,99. Gama de estímulos agradáveis na classificação de Valência média de 7 a 9. Cada grupo de Valência deve significativamente diferem entre si na classificação média Valência com nenhuma sobreposição em suas escalas.
   2. Confirmar essa Valência grupos diferem significativamente entre si usando amostras independentes t-testes ¹³. Complexidade de imagens através dos grupos de imagem não é controlada como a complexidade da imagem não foi encontrada para influenciar o LPP ¹⁴.
3. Dentro de ambos os estímulos desagradáveis e agradável de Valência, criar alta e subgrupos de excitação médio de 30 imagens de cada um.
4. Dentro dos estímulos de Valência neutra, criar subgrupos de excitação de média e baixa. Alta excitação subgrupos variam nas avaliações de excitação média de 4,30 para 8,70 e não significativamente diferem entre si na classificação média excitação. Excitação média subgrupos variam nas avaliações de excitação médio de 2,40 para 7,29 e não significativamente diferem entre si na classificação média excitação. Os intervalos de subgrupo de excitação baixa nas avaliações de excitação médio de 1,4-5,44.
5. , Uma vez que os estímulos foram selecionados, testá-las (através de testes t) ¹³ para garantir os grupos de estímulos são confiantemente diferente.
   Nota: Cada um dos subgrupos (altos, médios e baixos) devem significativamente diferem entre si na classificação média excitação, mas subgrupos de excitação dentro de um grupo de Valência a excitação não significativamente diferem entre si em valence. Isso permite que para efeitos de exame de 1) valence sozinho, 2) excitação sozinho e 3) interativos efeitos entre Valência e excitação.
6. Usando um programa de software de edição de imagem, redimensionar as imagens de estímulo final para garantir que serão apresentados a 17,06 graus verticais horizontais e 10,85 de ângulo visual no monitor estímulo-apresentação.
   1. Calcular o ângulo visual (V) usando a fórmula, V = 2arctan(S/2D) ¹⁵, onde S = a altura ou a largura de um objeto visual e D = a distância a partir do visualizador ' aluno de s para o objeto visual. O tamanho das imagens estímulo dependerá da distância entre o participante ' o monitor de estímulo-apresentação (D) e alunos de s.
7. Criar estímulos de máscara para mascaramento com versões anteriores de estímulos a imagem. Máscara estímulos consistem de uma matriz de barras para trás (ou seja, " \ ") correspondem as dimensões espaciais das imagens. Crie uma caixa de texto que tem as mesmas dimensões em pixels, como os estímulos de imagem em um programa de software de edição de imagem. Insira barras para trás na caixa de texto até que enchem todo o espaço sem alterar as dimensões especificadas. Salve esta caixa de texto como uma imagem para criar o estímulo de máscara.
8. Para o paradigma DVF, criar os slides de apresentação de imagem para ser carregado para o software de apresentação do estímulo.
   1. Dentro de um programa de software de edição de imagem, centro de uma marca de fixação (" + ") no meio da imagem. Coloque sua imagem de estímulo primeira centralizada verticalmente com a borda direita 3° de ângulo visual à esquerda da marca fixação.
   2. Crie um retângulo marrom com as mesmas dimensões que a imagem de estímulo e colocá-lo também centrado verticalmente com suas borda esquerda 3-graus de ângulo visual à direita da marca de fixação. Salve este arranjo como a apresentação de esquerda campo visual desta imagem estímulo.
   3. Mudar a localização da imagem o estímulo e o retângulo marrom e salvar este arranjo como a apresentação de certo campo visual desta imagem de estímulo. Fazer isso para todas as imagens de estímulo ( Figura 1).
9. Para o paradigma DVF, criar os slides de apresentação-máscara para ser carregado no software de apresentação do estímulo da mesma forma como foi feito para os slides da apresentação-imagem. Coloque a imagem de máscara em ambos os lados da marca de fixação com ambas as arestas interiores 3-graus de ângulo visual das marcas de fixação ( Figura 2). Salve este arranjo como o estímulo de máscara para o paradigma DVF.

3. Equipamento experimental

1. uso prata-cloreto de prata (Ag-AgCl) ativo-eletrodos ou outros eletrodos de EEG para registro de EEG do couro cabeludo posiciona de acordo com o international de sistema 10-20 ¹⁶. Posição um eletrodo adicional acima e outro abaixo do olho direito para movimentos oculares verticais registro.
2. Software de aquisição de EEG de utilização para aquisição de dados com uma taxa de amostragem de 250 a 500 Hz, dependendo em cima de especificações de equipamento. Para uma consideração detalhada de EEG parâmetros de aquisição ver sorte (2014) ¹⁷ _.
St
3. presenteimuli através de um estímulo-apresentação software pacote ¹⁸ em um computador com um estímulo de 24 polegadas espelhado-apresentação líquido Cristal exibir monitor (resolução de 1.920 x 1.200), o que está em um separado, blindado eletricamente e som quarto atenuado. Coloque apenas o monitor espelhado dentro do quarto blindado, enquanto manter o computador fora da sala experimental reduz o ruído elétrico. Atenuação de som reduz a ocorrência de potenciais evocados auditivos nos dados de EEG. O pacote de software de estímulo-apresentação deve permitir usuários definir a duração da apresentação e locais de estímulos de tela.

4. Preparar o participante

1. tem participantes completo consentimento informado, por escrito antes de fornecer quaisquer dados.
2. Ter participantes concluir um estudo demográfico para fornecer o sexo, idade, lateralidade, língua nativa, visão e história neurológica. Recolha o sexo e idade para relatórios no final do estudo difusão. Usar todas as outras informações demográficas para determinar se o participante cumpre os critérios de inclusão no estudo: destro (avaliados através do inventário de lateralidade de Edimburgo), falante nativo de inglês coletados através do auto-relato (ou nativo para o idioma usado nas instruções de estudo), visão normal ou corrigir-para-normal e sem histórico de trauma neurológico.
3. Eletrodos de EEG se aplicam para o participante. Qualquer montagem de EEG que cobre as regiões occipital-parietal do couro cabeludo é apropriada para a gravação a resposta LPP.
4. Participantes do assento em um escuro, eletricamente blindado, sala de som-atenuado. Use um descanso de queixo para estabilizar a cabeça e minimizar o movimento. Posição o resto de queixo a distância correta do monitor de estímulo-apresentação para manter a variável D utilizada nos cálculos de ângulo visual. Coloque um teclado (ou caixa de resposta) na frente do participante para a coleção de resposta via sua mão direita.
5. Cheque os dados do sinal para garantir que todas as impedâncias de canal são menos de 50 kiloohms ¹⁷.
6. Instruir os participantes para ver passivamente os estímulos de imagem sem mudar seus olhos longe do centro da tela. Exibir uma marca de fixação (" + ") no centro da tela para ajudar os participantes a se fixam ¹⁷. Instrua o participante que vai haver um teste de reconhecimento após cada bloco de imagens, por isso é importante que pagam a atenção. Cada participante só conclui a CVF ou o paradigma DVF, criando um design entre assuntos.
   Nota: Os dois paradigmas CVF e DVF podem efectuar-se o mesmo participante para criar um projeto dentro de temas. Se isso for feito, contrabalançar a ordem dos dois paradigmas de controle para quaisquer efeitos de familiaridade com os estímulos.

5. Paradigma de campo Visual (CVF) central

Nota: paradigma em the CVF, aleatoriamente presentes estímulos de imagem no centro da tela. Cada julgamento consiste de uma fixação central de 500 ms (" + ") seguido de uma apresentação de 150 ms do estímulo, seguido de uma máscara para trás que varia aleatoriamente na duração de apresentação entre 2.000-4.000 MS. Jittered duração de apresentação para a máscara serve para reduzir qualquer resposta antecipatória de ERP para o início do próximo julgamento ²⁰.

1. Para especificar a apresentação durações e estímulos locais criar slides de apresentação separada para a fixação, as imagens de estímulo e o estímulo de máscara em seu software de estímulo-apresentação.
   1. Para a apresentação da marca de fixação, especificar a apresentação do símbolo de sinal de adição (" + ") ambos centrado verticalmente e horizontalmente e definir a duração de 500 ms. isto pode ser feito por meio de propriedades para este slide.
   2. Para a apresentação do estímulo, digite os nomes de arquivo de imagem para os estímulos em um objeto de matriz ou lista.
   3. Do slide de apresentação de imagem, coloque um objeto de imagem centrado tanto verticalmente e horizontalmente e vincular esse objeto à lista de nomes de arquivo de imagem para carregar os estímulos de imagem. Defina o objeto de uma matriz ou lista com a imagem nomes de arquivo para selecionar aleatoriamente da lista sem substituição de estímulos já selecionados. Definir a duração do slide imagem-apresentação de 150 ms.
   4. para o slide de apresentação-máscara, novo lugar um objeto de imagem centrado tanto verticalmente e horizontalmente. Este objeto pode ser diretamente vinculado ao arquivo de imagem de máscara digitando o nome do arquivo em suas propriedades. Definir a duração do slide para variar aleatoriamente entre 2.000-4.000 MS. máscara-apresentação
2. apresentar estímulos de imagem em quatro blocos experimentais de 45 testes de cada (180 ensaios totais). Cada bloco tem um número igual de estímulos das condições de Valência/excitação. Isto pode ser conseguido através da criação de quatro matrizes separadas ou objetos de lista com os nomes de arquivo de imagem, cada um contendo imagens de 7-8 de cada grupo de Valência-excitação (por exemplo, na lista 1 lá pode ser 7 alto-despertando imagens desagradáveis e na lista 2 pode haver 8 alta-despertando imagens desagradáveis). Os participantes ver passivamente os estímulos a imagem em cada tentativa.
3. Após cada bloco, dar um teste de reconhecimento de 10 itens para garantir que os participantes prestem atenção durante a parte de visualização passiva do estudo. Exibir seis itens no teste de reconhecimento do bloco anterior e quatro itens que são novo. Selecione esses seis itens para que eles representaram todas as categorias de valence e excitação. Têm os participantes respondem através do pressionamento de tecla usando sua mão direita indicando quais estímulos que anteriormente vistos.

6. Dividiu o campo Visual (DVF) paradigma

Nota: DVF o paradigma é idêntica ao paradigma da CVF, incluindo o tamanho dos estímulos imagem, exceto apresentar cada estímulo de imagem lateralmente, à esquerda ou à direita da marca de fixação usando o slides de apresentação de imagem criados na etapa 2.7 (ver Figura 3). ⁴.

1. Presente cada imagem uma vez no campo visual esquerdo e uma vez no mesmo campo visual. Apresentar todos os estímulos em uma ordem totalmente aleatória.
2. Como cada estímulo é apresentado duas vezes, dobrar o número (8) dos blocos experimentais e testes de reconhecimento para um total de 360 ensaios.
3. Par cada estímulo de imagem com a apresentação simultânea de um sólido marrom retângulo idêntico em dimensões de estímulo no lado oposto da fixação. Isso é feito para reduzir os saques reflexivos ao estímulo. Além disso, a duração da apresentação de 150 ms é menor do que a maioria saccade latências ²¹, significa que se o participante desloca seu olhos para o estímulo, ele será mascarado antes que o participante pode se fixam nele ²².
4. apresentar cada estímulo e 3 ° de ângulo visual da fixação de borda de seu retângulo marrom emparelhado com o seu interior. Isso é feito para assegurar que os estímulos cair inteiramente dentro de regiões de retinas são processadas pelo único hemisfério ⁴.
5. Máscara para trás tanto o estímulo e o retângulo marrom usando os mesmos critérios e o procedimento como foi feito no CVF paradigma ²⁰.

7. Análise de dados

1. remover qualquer participante pontuação inferior a 50 por cento (hipótese) sobre o teste de reconhecimento de dados, como isso não é possível garantir que ele/ela estava prestando atenção aos estímulos.
2. Preprocess e analisar dados de EEG, usando um software de EEG pacote ²³. Filtro de dados off-line com um contínuo 0,01-30 Hz bandpass, marcam dados flutuando 200 μv dentro de uma janela de tempo de 100 ms, como artefatos de piscar de olho mau, correto usando um modelo médio gerado a partir de cada participante individual, manualmente remover olho horizontal turnos a partir dos dados de inspeção visual e dados de rereference usando o comando a seguirseg média rereference ^{24 , 25}.
3. Calcular épocas de 1.000 ms após o início dos estímulos de acordo com um pre-estímulo linha de base de 200 ms ²⁶.
4. Uso visualmente as formas de onda e a literatura ERP para determinar a topografia da LPP ²⁷. Neste estudo, a LPP centrado no canal CPz. Neste caso, média canais CPz, Pz, Cz, CP1 e CP2 juntos para criar uma representação do LPP.
Dados de
5. em the DVF, conduzir uma análise de lateralidade comparando a amplitude LPP através de canais da esquerda occipital-parietal e occipital-parietal direita para garantir que as apresentações de DVF não mudar a topografia típica do componente LPP. Realizar testes t emparelhado-amostras entre pares de canal CP1 e CP2, CP3 e CP4, C1 e C2, C3 e C4, P1 e P2, P3 e P4 respectivamente para garantir que eles não significativamente diferem entre si em média amplitude.
6. Como o LPP é um componente de tempo, sustentado, extrato de duas épocas diferentes de LPP: (400-700 ms pós estímulo precoce) e (700-1.000 ms pós-estímulo início tardio).
7. Analisar os dados de CVF LPP através de um 3 (Valence: agradável, desagradável e neutra) por 2 (Epoch: precoce e tardia) análise de variância (ANOVA) para garantir que o efeito típico de LPP de estímulos emocionais, gerando respostas LPP maiores do que o estímulo neutro dentro de grupos está presente. Esta análise é feita para afirmar que os estímulos foram processados normalmente.
8. Para examinar os efeitos interativos de valence e excitação sobre o LPP conduzir um 2 (Valence: desagradável e agradável) por 2 (excitação: alto e baixo) por 2 (Epoch: precoce e tardia) dentro de grupos ANOVA os dados de CVF LPP.
9. Para examinar os efeitos do hemisfério de apresentação, conduzir a ANOVA especificada na secção 7.8 com o fator adicional do hemisfério: esquerda e direita nos dados DVF LPP.

Resultados

Para replicar a pesquisa anterior sobre o LPP, ambas as respostas LPP para imagens desagradáveis e agradáveis devem ser maiores do que respostas LPP para imagens neutras. Isto é confirmado pela análise de CVF, que encontra o LPP na época do início para ser significativamente maior a desagradável (M = μv 1,90) e agradável (M = μv 1,71) imagens em comparação com imagens neutras (M = 0,72 μv), mas desagradável e agradável imagens não são encontrada...

Discussão

Neste estudo, manipulações de Valência de estímulo e excitação foram usadas com o paradigma DVF para testar teorias de lateralized processamento de emoção, como eles se aplicam à rede de atenção motivado. No entanto, metodologias DVF podem ser usadas para explorar qualquer lateralized processamento da informação visual. O que é crítico quando usando paradigmas DVF é o controle da apresentação de estímulos para garantir que a informação seja isolada de um hemisfério para o processamento inicial. Exis...

Materiais

Name	Company	Catalog Number	Comments
64-channel Ag-AgCl active electrodes	Cortech Solutions	DA-AT-ESP32102064A/DA-AT-ESP32102064B	EEG electrodes for data collection
ActiveTwo Base System	Cortech Solutions	DA-AT-BCBS	Digitizes and ampliphies EEG data at 500 Hz
E-Prime Professional 2.0	Psychology Software Tools	NA	Stimulus presentation software, available at https://www.pstnet.com/eprime.cfm
CURRY 7.0	Compumedics Neuroscan	NA	EEG/ERP data processing and analysis, available at http://compumedicsneuroscan.com/products/by-name/curry/