Семантической грунтование событий-потенциал (ERP) задачи, связанной с учиться лексико семантических и зрительно семантической обработки в аутизм Спектр расстройство

Резюме

Этот документ описывает семантической грунтование ERP задачи с использованием в рамках механизма пар изображений и слов расследовать семантической обработки людей с аутистическими расстройство (ASD).

Аннотация

Лица с аутизмом спектра расстройства (ASD) имеют характерные дефицита в понимании смысла в языке, или семантической обработки. Однако некоторые свидетельства указывает, что семантической обработки нелингвистических раздражителей нетронутыми, предполагая, что семантическая дефицита может быть конкретного языка. Надлежащим образом характеризовать семантической обработки дефицита в индивидуалах с ASD, сравнение механизма внутри-лингвистической (например, написанных слов) и нелингвистических стимулы (например, фотографии) не требуется. Этот документ описывает такой методологии, что делает использование семантической грунтование парадигмы во время параллельной записи электроэнцефалографических (ЭЭГ) данных. ЭЭГ обеспечивает динамическое измерение активности мозга, которая хорошо подходит для характеристики тонкие различия в семантической обработки, которые могут быть не наблюдаемый на уровне поведения. Семантический грунтовка парадигма представляет премьер изображение или слова (например, собака) следуют целевой картинку или слово, которое является либо связанных (например, кошка) или не связанных с (например, карандаш) премьер. Эта парадигма может использоваться таким образом для оценки семантической обработки через различные механизмы и сравнить лексико семантических и зрительно семантической обработки способности лиц с ASD и как они могут отличаться от ТД лиц. Обсуждаются конкретные шаги, участвующих в создании стимулов, выполняя тестирование EEG и анализа данных ЭЭГ. Представитель результаты показывают, как компонент N400 потенциал связанных событий (ERP) является снижение следующие семантически связанных премьер целевой пары по сравнению с несвязанными пар. Сравнения N400 между условиями, условия и групп могут предоставить оценки успеха семантической обработки и таким образом может использоваться для характеристики семантической дефицита в лица с ASD или других клинических групп населения.

Введение

Исследователи в когнитивной психологии уже давно заинтересован в как люди понимают смысл языка. Язык обработки включает в себя последовательность шагов возрастающей сложности, от буквы и слова признания, для семантической обработки, для синтаксического разбора. Семантической обработки относится к доступу к смысл стимул, будь то слово, изображение или звук. После ранних стадиях начального слова признания, доступ к смысли слова, или семантики, представляет собой решающий шаг в обработки языка. Семантической интеграции относится к процессу интеграции смысл стимулы, чтобы понять их отношения и имеет решающее значение для более высокого уровня обработки таких приговоров понимания языка. Не только ли значение каждого слова в предложении должны быть доступны, но смысли каждое отдельное слово, должны быть интегрированы в форме согласованного понимания смысла предложения, или «суть».

Лица с аутизмом спектра расстройства (ASD) часто имеют значительный дефицит в понимание языка¹. Существует некоторые свидетельства о том, что эти трудности обусловлены дефицитом в семантической обработки и интеграции^2,3,4. Однако другие исследования показали, что люди с ASD не показать семантической обработки дефицита, когда материалы представлены в нелингвистических (например, визуальный или звуковой) условия^3,5,6 . Такие выводы показывают, что дефицит семантической обработки в ASD может ограничиваться лингвистической (т.е., написанные или поговорено) формы. Таким образом подходы, которые контрастируют различных механизмов может обеспечить понимание степени семантической обработки дефицита доменный или свидетельствуют о широко распространенной обработке стиля. Цель этого документа заключается в описать методологию для сравнения семантической обработки между различными формами с помощью семантических грунтование задачи во время параллельных электрофизиологических записи.

Семантический грунтование парадигма имеет долгую историю исследования расследовать как семантической обработки влияний низкого уровня слова признания^7,8. В традиционной семантической грунтование задач, представлен премьер слово (например, кошка) следуют цель слово, которое является либо семантически связанных (например, собака) или не связанных (например, книга) к премьер. Такие задачи часто делается в контексте лексическое решение задачи, таким образом, что участники должны определить, является ли целевое слово слово или нет. Другие парадигмы могут иметь участников выполнить задачу семантическая классификация на целевое слово, или судья ли два стимулы связаны или нет. Независимо от конкретной задачи Десятилетия доказательств установили, что время реакции (РТС) быстрее целевые слова, которые семантически связанных с премьер, по сравнению с теми, которые не связаны.

Этот «семантической грунтование эффект» приписывается ряд механизмов в теоретической счета^7,,⁸. Один, что грунтовка эффект благодаря автоматической активации распространяется через семантической сети, таким образом, что извлечение значения слова премьер активирует смысл других семантически связанных слов, включая целевое слово. Это затем уменьшает время, необходимое для семантической активации целевой слова. Второй механизм теоретические заключается в продолжительности, которая утверждает, что увидев премьер слово, участники создавать набор ожидаемых потенциальных целей. Целевые слова, которые включены в этот набор затем признаются более быстро. Наконец другие постулировали существование механизма после лексические семантического соответствия, который определяет наличие семантическое отношение между премьер и целевой слово. Независимо от конкретного механизма, лежащие в основе эффект семантические грунтование может быть полезным индекс семантической обработки и интеграции. Эта парадигма также не ограничивается лексические стимулы и может также использоваться для расследования семантической грунтовки-язык раздражителей как фотографии⁹ , а также кросс Модал семантической грунтовки (например, между словами и фотографии)³.

Семантический грунтовки эффекты были хорошо изучена в Психолингвистические литературе и исследованы в отношении тип отношений премьер цель, сроки представления премьер и целевых и многих других манипуляций⁸. Электрофизиологические коррелирует этот эффект также были хорошо изученных¹⁰. Электроэнцефалография (ЭЭГ) — это метод записи нейронной активности через изменения в электрической активности измеряется на волосистой части головы. ЭЭГ – это полезный выбор методологии для семантической грунтование парадигмы потому, что он имеет очень хорошие временное разрешение (порядка миллисекунд, МС) и таким образом может обеспечить тонкие различия между условиями или группы даже в отсутствие в семантической обработки поведенческие эффекты или ответы.

Связанные с событиями потенциалов (ФПЗ) являются к морю времени изменения в ЭЭГ, которые возникают в ответ на конкретный раздражитель или поведение. В зависимости от сроков и полярность ответа различные компоненты ERP являются отражением различных аспектов когнитивной обработки. N400 компонент является устоявшейся маркером семантической обработки и семантической интеграции^11,12 (хотя несколько других толкований существуют^10,13). N400 амплитуда уменьшается, когда семантической интеграции легче (например, когда премьер и цели в парадигме семантической грунтование семантически связанных) по сравнению с когда семантической интеграции является более сложным (например, когда два слова связаны). Важно отметить, что амплитуда различие между связанными и несвязанными условиях (т.е., «N400 эффект») не конкретного языка. N400 эффекты также наблюдаются в non языка условия, такие как в ответ на пар семантически связанных и несвязанных рисунки или звуки окружающей среды^14,,1516,17. N400 таким образом является полезным компонентом ERP для целей текущей парадигмы потому, что он может использоваться в качестве механизма независимые оценки возможностей семантической обработки и интеграции.

Лица с ASD шоу снижена или отсутствует семантической грунтовки эффекты и эффекты N400 в ответ на языке раздражители^2,3,4, предлагая нарушениями в семантической обработки. Такие эффекты были обнаружены в ответ на зрительно семантический и аудио семантической раздражители^3,5,6, оказывая поддержку претензии что семантической обработки избирательно нарушается для языка раздражителей. Однако большинство предыдущих исследования, сравнивающие методы использовали кросс Модал грунтовки, таким образом, что пара премьер-целевого объекта содержит лексический стимул. Учитывая предложение, что люди с ASD имеют дефицит в семантической обработки языка раздражители, такие стимулы кросс модальные возможно повлияли на результаты. Поистине расследовать, ли семантической обработки языка выборочно нарушена у лиц с ASD, должны использоваться в рамках механизма пар лексические и лексико не раздражителей. В недавнем исследовании, Кодерра и др. ⁶ предоставил первый прямого сравнения в рамках механизма слова и изображения семантической грунтование расследовать семантической обработки дефицита в взрослых (в возрасте 18-68) с ASD. С ASD и обычно развивающихся участников (TD) показано пары изображений и слов и было предложено судить ли стимулы были связаны или нет. Во время этой задачи семантического грунтовки активность их мозга был записан с помощью ЭЭГ. Сравнивая N400 эффекты между группами и условий, эта парадигма предоставляет проницательность в природу семантической обработки людей с ASD.

Целью настоящего документа является описание семантической грунтование ERP методологии Кодерра et al. ⁶. Хотя эта парадигма был первоначально реализован для изучения семантической обработки в взрослых с ASD, он может оказаться полезным для любой экспериментаторов, желающих изучить нейронные корреляты лексико семантических и зрительно семантической обработки, либо в TD лица или в конкретных клинических групп населения.

протокол

Все методы, описанные здесь были одобрены организационного обзора Совет из университета Джонса Хопкинса, где оригинальные исследования⁶ была выполнена.

1. создание стимулов

1. Создайте первоначальный перечень конкретных существительных, от которых будет производиться премьер целевой пар.
   1. Выбранный корпус как Subtlex¹⁹выберите примерно 500 конкретные существительные и получить переменные, представляющие интерес (например, частота, длина, конкретность, imageability и т.д.) для каждого слова.
      Примечание: Другие корпусов, например Совет медицинских исследований (СМИ) Психолингвистические базы данных¹⁸ или²⁰корпус современного американского английского, могут также использоваться. Subtlex был использован в первоначальном исследовании, потому что эта база данных является просто большой файл Excel и таким образом легко позволяет для поиска стимул поколения. Другие корпусов имеют различные графические интерфейсы и может потребовать от пользователя ввода строку определенного текста в поле ввода и проверки переменных интерес запрашивается.
2. Выполните латентно-семантический анализ (LSA) между стимулы для создания семантической родство
   1. Выберите метод НУА или инструмент. Полезные онлайн инструмент обеспечивается университета Колорадо Боулдер (http://lsa.colorado.edu/).
      1. Основные посадки на сайте нажмите на Матрица сравнения.
      2. Введите отдельные слова для сравнения, разделенных пустой строкой.
      3. Нажмите кнопку отправить тексты.
   2. С помощью таблицы, создание матрицы НУА значений между каждое слово и каждый другой.
3. Разделите раздражителей связанных и несвязанных условия, основанные на LSA (рис. 1A).
   1. Вручную выберите 200 пар слов с высокими значениями LSA (примерно 0,5 или выше) для «похожие» состояние.
   2. Вручную выберите 200 пар слов с низкими значениями LSA (около 0,1 или ниже) для «несвязанных» состояние.
      Примечание: Экспериментатора может понадобиться вручную проверить слово пар, чтобы обеспечить, что Семантическая связь имеет смысл для категории. Некоторые пары слов могут иметь высокие рейтинги НУА, но семантической родство не могут быть очевидными для участников. Аналогично некоторые могут иметь низкие рейтинги НУА, но могут быть семантически связанных с другими способами.
   3. При создании связанных и несвязанных пар, вручную сопоставлять слова на частоты, Длина и любые другие переменные, что было отмечено в литературе (например, направление ассоциации^,78) или которые имеют интерес для конкретного исследования. Слова максимально на переменные, представляющие интерес (например, в течение 1-2log10 частота единиц; в течение 1-2 букв и слогов).
4. Разделите раздражителей в слова и изображения формы (рис. 1A).
   1. В файле стимул в электронной таблице добавьте еще один столбец «состояние».
   2. В столбце «Состояние» ярлык 100 связанных пар и 100 пар несвязанных как условие «картину». Метки других оставшихся раздражителей как условие «слово».
5. Получите изображение раздражителей.
   Примечание: Изображение стимулы могут быть получены из источников в Интернете (например, Поиск изображения Google) или из других источников, доступных для экспериментатора.
   1. Выберите 2-3 фотографии для представления каждого слова.
   2. Выполнение первоначального экспериментального тестирования, имея один или более независимых рейтинговых агентств (например, студентов, научных сотрудников, которые не были вовлечены в стимул развития) решить, какой лучший рисунок представляет концепцию.
      1. Открыть все потенциальные файлов изображений, используя программу просмотра фото, а затем прочитать слово вслух и спросить вещь выбрать наиболее представительных картинку. Запишите ответы каждую вещь для каждого слова.
      2. Для каждого слова определите картину, что большинство рейтинговых агентств как Лучший представляющий концепцию и использовать этот файл как стимул для этого слова. Если не большинство, выберите другой массив фотографий и повторите шаг 1.5.
   3. С помощью GIMP (или другой фото редактирования программы по выбору), масштаб изображения для всех быть одного размера (примерно 400 пикселей или 3-5 дюймов высота или ширина).
      Примечание: Точный размер фотографии может отличаться в зависимости от размера монитора, что стимулы будут представлены на. Горизонтальные и визуальный угол стимулов должно быть между 7 и 13 °.
6. Выполните пилотное тестирование
   1. Пилотные испытания слова и изображения пар, задавая 3 – 4 независимых рейтинговых агентств (например, студентов, научных сотрудников, которые не были вовлечены в стимул развития) оценить каждой пары связанных или несвязанных.
      1. Программа эксперимент в E-Prime (или другой программе презентации стимул выбора) представить оба слова на экране одновременно, либо один над другим или бок о бок. Попросите участников оценить как связанных или несвязанных слов, нажав на кнопку (например, 1 для связанных, 2 для несвязанные). Увидеть E-Prime ручной²¹ для подробной информации о том, как программировать эксперимент в этот пакет программного обеспечения.
         Примечание: Пилотного тестирования может иметь место в лаборатории, где будет проходить экспериментальное тестирование, или на любом компьютере под управлением стимул презентация программы. Без специальных обслуживание не требуется.
      2. Фотографии получены с надежной оценки связанных и несвязанных и повторите набор слов пилотного тестирования (с новых независимых рейтинговых агентств, которые не видели раздражители). Получите в общей сложности 100 пар похожие слова, 100 пар несвязанных слов, 100 пар связанные изображения и 100 несвязанных картина пар.
         Примечание: Предполагается, что следователи, используя компонент N400 расследовать познания в клинической популяциях собрать минимум 40 полезная испытаний на суда типа для получения надежного эффекта²². Предвидя, что некоторые судебные процессы будут потеряны во время процесса очистки данных, следует увеличить число испытаний, включённых в парадигме. В предварительной работе с использованием этой конкретной парадигмы ⁶, 100 испытания каждого судебного типа было более чем достаточно для обеспечения надежной N400 эффекты на обоих индивидуальной и групповой основе. Потому что N400 компонент похож между словами и фотографии¹⁰, это по оценкам, количество судебных типов рекомендуется сохранить согласованность между условий.
      3. Сохранить дополнительные 8 пар (4 слова, 4 изображения) для сеанса практики (см. шаг 2.2.1below)

2. задачи программирования

1. Создайте списки раздражителей.
   1. С окончательный набор стимулов сортировка раздражителей в 8 блоков. Модальности (картинка/слово) должен быть заблокирован (по 4 блоков).
   2. В рамках каждого блока обеспечить равное количество связанных и несвязанных раздражителей.
   3. Вручную псевдо-рандомизировать презентации списки в рамках каждого блока, что есть не более чем 5 связанных или несвязанных раздражителей подряд, и семантически пар рядом друг с другом не связаны. Избегайте испытания таких «морковь брокколи», «яблоко груша» сразу же рядом друг с другом.
2. Программа задачу, используя E-Prime, или другие стимулы презентация программного обеспечения по выбору.
   Примечание: Шаги, описанные здесь являются специфическими для E-Prime и NetStation и будет отличаться, если другой стимул презентация программного обеспечения или ЭЭГ приобретение программного обеспечения используется. Пожалуйста, смотрите E-Prime ручной²¹ и E-Prime расширения для NetStation учебник²³ более конкретные сведения о как программа эксперимент ЭЭГ в этот пакет программного обеспечения и для обеспечения связи между E-Prime и NetStation.
   1. Программа два практических занятия для изображение и слово блоков (4 пары каждый) быть выполнены до начала экспериментальных испытаний.
   2. Программа на экране инструкции в начале сессии практику следующим образом: «вы увидите два слова, представлены на экране один за другим. Пожалуйста, попробуйте сидеть неподвижно, как возможно и не мигает, пока слова представлены. После пары, вы увидите черный крест на экране. Когда вы видите черный крест, просьба укажите, если слова были связаны или нет. Нажмите кнопку 1, если слова связаны. Нажмите кнопку 2, если слова не связаны. Нажмите любую клавишу для запуска сессии практике.»
   3. Для каждого слова раздражителей дважды щелкните текстовый иконки в структуре эксперимента. Щелкните значок "Свойства" в левом верхнем углу. На вкладке Шрифт выберите размер шрифта Courier New 28. На вкладке Общие выберите ForeColor как черный и BackColor как белый представить слова в черный шрифт на белом фоне.
      Примечание: Размер определенного шрифта может потребоваться быть изменены в зависимости от размера и разрешения монитора, используемые для его представления. Горизонтальный угол слов должно быть между 1 и 6 °.
   4. Для каждого изображения раздражителей дважды щелкните на иконку слайд в структуре эксперимента. Щелкните значок "Свойства" в левом верхнем углу. На вкладке Общие выберите BackColor в качестве белого представить фотографии на белом фоне.
   5. Программа каждого разбирательства представить следующие стимулы в следующем порядке: красный предварительного фиксации крест (400 мс); стимул-1 (1000 мс); interstimulus интервал (пустой белый экран 300 мс); стимул 2 (1000 мс); пустой экран (400 мс); intertrial интервал (черный фиксации крест; случайно jittered между ms 1000 – 1400 в 100 мс интервалами, в среднем 1200 ms); Смотрите Рисунок 1B. Чтобы задать длительность, дважды щелкните текстовый или слайд иконы в структуре эксперимента и нажмите кнопку Свойства на верхней левой части окна. Задание длительности на вкладке продолжительность ввода.
      Примечание: Пустой экран включен перед intertrial интервал обеспечить визуальный разрыв между второй стимул и черный крест и предоставлять тонкий приглашение для решения предстоящих семантической родство.
   6. Программа текстовый объект, называемый «Перерыв» после завершения каждого блока говоря «конец блока, пожалуйста сделайте перерыв»
3. Включить параметры для связи между E-Prime и NetStation. Увидеть E-Prime расширения для NetStation ручной²³ конкретные инструкции о том, как включить эту информацию.
   1. Для каждого объекта отображения текста «word1» или «слово2» выберите объект в структуре эксперимента. В окне «Свойства» задайте тег как «WRD1» или «WRD2», соответственно.
   2. Для каждого объекта слайд «Картина1» или «Картина2» установите тег как «PIC1» или «Рис2», соответственно.
   3. Под «неиспользуемых E-объектов», создайте новый список с названием «CellList». Введите числа клеток как: 1 = фотография связанных; 2 = фотография не связаны; 3 = слово, родственное; 4 = слово не связаны. В рамках пробной списка для каждого блока включают столбец под названием «CellNumber» и введите соответствующие номера ячейки для каждого разбирательства согласно условий и механизма.

3. ЭЭГ тестирование

Примечание: Конкретные процедуры, описанные здесь, для системы EGI. Процедуры могут отличаться, если используются другие системы.

1. Подготовка к тестированию ЭЭГ.
   1. Смешайте 2 чайные ложки (10 g) хлорида калия с 1 кварта (1 Л) воды и 1 столовую ложку (15 мл) детского шампуня в прозрачные пластиковые ведра для создания раствор электролита
   2. Мера окружности головы участника, проходя через ИНИОН и Насьон, чтобы определить соответствующий размер чистой. Выберите соответствующего размера сети по окружности головы участника.
   3. Погружать электродов в электролит решения, обеспечивая, чтобы все губки полностью погружен и пусть впитаться в течение по крайней мере 5 минут.
2. Примените ЭЭГ чистой.
   1. У участника сидеть комфортно в кресле, стоящих перед экспериментатор. Объясните к участнику, что вы будете положить в сети сейчас, потом будет настроить его и проверить сигнал перед началом теста.
   2. Место полотенца вокруг плеч участника. Поручить участник закрыть глаза, а затем применить net участника голову. Настройте сеть и затяните связи для обеспечения прилегания к голове участника.
   3. Работа через все электроды в место их против волосистой части головы. Используйте широкие движения с электродом отойти волос. Белгосэкспертизы губки с помощью пипетки, при необходимости.
   4. После того, как все электроды были сидящих, проверьте импедансов. Переустановите или Белгосэкспертизы любые электроды с импедансов выше 50 kiloohms (kΩ).
3. Запуск семантического грунтование эксперимента во время записи ЭЭГ.
   1. После того, как применяется чистая, сопротивления были проверены, и участник готов начать, начните задача семантического грунтовки.
   2. Вновь инструкции для участников до начала испытания. Проинструктируйте участников судить ли слово или изображение раздражителей связанных или не связанных, нажав кнопку на клавиатуре или кнопку флажок. Чтобы избежать мотор артефакты, смешение сигнала ЭЭГ, проинструктируйте участников ждать, чтобы сделать их ответ, пока второй стимул исчез с экрана и появился черный крест.
   3. Запустите на практике сессии по крайней мере один раз обеспечить, чтобы участники понимали задачи.
   4. После каждого 2 блоков, во время перерыва Белгосэкспертизы электродов и перепроверять импедансов.

4. ЭЭГ предварительной обработки

1. Инструменты открытого NetStation.
   Примечание: Шаги, описанные здесь являются специфическими для предварительной обработки в NetStation 5. Посмотреть руководство пользователя 5 NetStation²⁴ для получения более подробной информации о том, как пользоваться инструментами NetStation. Другие предварительной обработки пакеты могут включать EEGlab, ERPlab, экскурсия или другого программного обеспечения по выбору экспериментатора. Обратите внимание, что предпочитаемый порядок шаги предварительной обработки могут отличаться между пакетами программного обеспечения. Наблюдение за N400, эффект не должен отличаться на основе выбора пакета анализа.
2. Фильтрация данных.
   1. В нижней части окна NetStation инструменты создайте новый инструмент фильтрации, выбрав «Фильтрация» в раскрывающемся меню «Создать». Соответствующим образом переименуйте инструмент.
   2. Установите фильтр фильтр 0.1 Герц (Гц) и фильтр нижних частот 50 Гц.
      Примечание: Фильтр фильтр может быть меньше, чем 0.1 Гц, но не рекомендуется превышать этот среза, чтобы избежать риска введения паразитные эффекты²⁵. Можно использовать фильтр нижних частот, как низко как 30 Гц.
   3. Сохраните инструмент, а затем перетащите исходный файл записи ЭЭГ в поле «Ввод файлы» в верхней левой части окна и нажмите «Запустить».
3. Сегмент данных в испытаниях.
   1. Создайте новый инструмент «Сегментация» и назовите его соответствующим образом.
   2. Категории «создать» нажмите знак «плюс», чтобы создать новую категорию и переименовать его «связанные изображения». Перетащите значок «Код» в поле «Создать категории, основанные на критериях» и установить его в качестве «Код является PIC1» для упора время для представления стимул 1. Перетащите значок «Ключ кодекс» в поле «Создать категорию» и установить его как «ключ код чел # 1».
      1. Включить только правильный испытания, перетащите значок другой «ключ кодекс» в поле «Создать категорию» и задать его как «Ключ код eval – 1».
   3. В нижней части окна установите длину сегмента «Расширить сегмент 100 мс до и после 2300 ms».
      Примечание: Сегменты могут быть заблокированы время до наступления первого или второго стимула. Если закрывается на первый раздражитель, сегментов следует расширить 100 мс до 2300 МС после (в том числе продолжительность презентации обоих раздражителей (по 1000 мс) плюс интервал между стимулом (МСИ) время (300 мс)). Если на второй раздражитель, сегменты должны распространяться 100 мс до 1000 мс после.
   4. Клонировать категории, нажав кнопку «Клон» и переименуйте его «несвязанные картину». Задайте код PIC1 и чел ключ код # 2.
   5. Клонировать категории и переименовать его «связанные слова». Задайте код WRD1 и чел ключ код # 3.
   6. Клонировать категории и переименовать его «несвязанные слово». Задайте код WRD1 и чел ключ код # 4.
   7. Сохраните инструмент, а затем перетащите последний предварительно обработанного файла в поле «Ввод файлы» в верхней левой части окна и нажмите «Запустить».
4. Выполните обнаружение артефакт.
   1. Создайте новый инструмент «Артефакт обнаружения» и назовите его соответствующим образом.
   2. В разделе «Настройки обнаружения артефакт» нажмите знак «плюс» в нижней части окна, чтобы добавить новый параметр. Выберите «Плохие каналы» из раскрывающегося меню «Операции». Оставьте все параметры по умолчанию (Макс мин > 200 микровольт (МКВ); Весь сегмент; Скользящее среднее 80 мс).
   3. Добавьте новый параметр и выберите «Мигание глаз» из раскрывающегося меню «Операции». Оставьте все параметры по умолчанию (Макс мин > 140 мкВ; размер окна 640 ms скользящее среднее 80 мс).
   4. Добавьте новый параметр и выберите «Движения глаз» из раскрывающегося меню «Операции». Оставьте все параметры по умолчанию (Макс мин > 55 мкВ; размер окна 640 ms скользящее среднее 80 мс).
   5. Сохраните инструмент, а затем перетащите последний предварительно обработанного файла в поле «Ввод файлы» в верхней левой части окна и нажмите «Запустить».
   6. Откройте полученный файл в NetStation обзор и прокрутки через каждое испытание, нажав кнопку со стрелкой под меню «Категории» на панели справа. Марк испытания как хорошие или плохие, нажав зеленую или красную кругах, соответственно. Когда это сделано, закройте файл для сохранения результатов.
5. Выполните замену плохой канал.
   1. Создайте новый инструмент «Плохой канал замены» и назовите его соответствующим образом. Незачем параметров пользователем для этого инструмента, так что сохранить инструмент, а затем перетащите последний предварительно обработанного файла в поле «Ввод файлы» в верхней левой части окна и нажмите «Запустить».
6. Выполнение одному предмету в среднем к краху на испытания.
   1. Создайте новый инструмент «Усреднение» и назовите его соответствующим образом. Параметры «усреднение», выберите «обрабатывать исходные файлы: вместе» и «обрабатывать предметы: отдельно».
   2. Сохраните инструмент, а затем перетащите последний предварительно обработанного файла в поле «Ввод файлы» в верхней левой части окна и нажмите «Запустить».
7. Справочные данные в среднем ссылка²⁶.
   Примечание: Средняя ссылка используется здесь, потому что EGI обеспечивает плотный массив ЭЭГ (128 и 256 каналов). Было высказано предположение о том, что ссылку на среднем использоваться с плотной массив запись системы²⁶; другие исследования ERP семантической грунтовки с помощью 128-канал или 256-канал сеток использовали средний ссылка^6,27,28. Другие ссылки выбор включают в среднем право и левая сосцевидные отростки, носа или мочку уха²⁹. Существует не оптимальный выбор электрод сравнения, и экспериментатор должен отметить, что выбор электрод сравнения могут влиять на результирующие ERP сигналов^26,29.
   1. Создайте новый инструмент «Монтаж операций» и назовите его соответствующим образом.
   2. Выберите соответствующую сеть из раскрывающегося меню в разделе «Список композиция для датчика макет». Выберите «Средний ссылку» и убедитесь, что установлен флажок «Исключить плохие каналы из ссылки». Сохраните инструмент, а затем перетащите последний предварительно обработанного файла в поле «Ввод файлы» в верхней левой части окна и нажмите «Запустить».
8. Коррекция базовой линии выполнять, используя первые 100 мс сегмента^{10 , 28}.
   Примечание: Базовый период 200 мс также может быть использоваться²⁹.
   1. Создайте новый инструмент «Коррекция базовой линии» и назовите его соответствующим образом.
   2. В разделе «Базовые коррекции настройки», выберите «Выбрать базовые части сегмента», «выбор базового сегмента времени = 0» и «базовые начинается 100 мс до времени нуля и 100 мс долго».
   3. Сохраните инструмент, а затем перетащите последний предварительно обработанного файла в поле «Ввод файлы» в верхней левой части окна и нажмите «Запустить».

Рисунок 1 : Экспериментальная примеры и временная. (A) примеры изображения и слова раздражителей. (B) график представления стимул. Эта цифра была перепечатана с разрешения Кодерра и др. ⁶ Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Результаты

Если стимулы были надлежащим образом отсортированы в связанных и несвязанных условий, должны соблюдаться эффект N400 для слова и изображения раздражителей (рис. 2). Это как более негативные амплитуды в несвязанных условий по сравнению с соответствующих ?...

Обсуждение

Настоящий документ сообщил важнейшие шаги в развитии ERP парадигмы семантической грунтовки с изображение и слово стимулы для изучения семантической обработки дефицита в индивидуалах с ASD. Основные шаги включают создание стимулов, задачи программирования и ЭЭГ тестирования и анализа. Н...

Материалы

Name	Company	Catalog Number	Comments
EEG system	Electrical Geodesics, Inc. (EGI)		Geodesic EEG system (GES) 400 system: Net Amps 400 amplifier, NetStation 5.3, 128-channel HydroCel Geodesic Sensor nets
Potassium chloride	Electrical Geodesics, Inc. (EGI)
Plastic bucket	Electrical Geodesics, Inc. (EGI)		EGI provides a plastic bucket for mixing electrolyte but any clean container can be used
Baby shampoo	Johnson's
GNU Image Manipulation Program (GIMP)