Hemisferik motive dikkat farklılıkları ölçmek için duygusal görüntüleri Merkezi ve bölünmüş görme alanı tanıtımı

Özet

Bu çalışma karşılaştırıldığında orta duygusal fotoğraf bölünmüş görme alanı sunumları karşı iki hemisferlerin arasında motive dikkat farklılıkları değerlendirmek için. Geç pozitif potansiyel (LPP) motive dikkat değerlendirmek için elektroansefalografi (EEG) ve olay-ilişkili potansiyeller (ERPs) yöntemleri kullanarak kaydedildi.

Özet

Duygusal bilgi lateralized işleme iki baskın teorileri literatürde adlı biri yok. Bir teoriye göre hoş duygular tarafından sol frontal bölgeler işlenirken hoş olmayan duygular şu frontal bölgeler tarafından işlenir manzara arz ediyor. Başka bir teori sağ hemisfer daha duygusal bilgi genel olarak, özellikle arka bölgelerde işlenmesi için özelleştirilmiş manzara arz ediyor.

Duygusal bilgi işleme serebral hemisferlerin farklı roller değerlendirmek için tüm bilim adamları erişilebilir veya uygun olmayan beyin görüntüleme yöntemleri kullanımı olmadan zor olabilir. Bölünmüş görme alanı sunum uyaranların beyin görüntüleme teknolojisi kullanmaya gerek kalmadan bilgi lateralized işleme soruşturma için izin verebilirsiniz.

Bu çalışma karşılaştırıldığında orta duygusal fotoğraf bölünmüş görme alanı sunumları karşı iki hemisferlerin arasında motive dikkat farklılıkları değerlendirmek için. Geç pozitif potansiyel (LPP) motive dikkat değerlendirmek için elektroansefalografi (EEG) ve olay-ilişkili potansiyeller (ERPs) yöntemleri kullanarak kaydedildi. Yapılacak çalışmalar bu paradigma davranışsal etkileri dikkatte fark üzerinde keşfetmek için daha aktif bir davranış görev ile eşleyin.

Giriş

Çeşitli teoriler lateralized işlem için iki serebral hemisferlerin oturtulması. Bunlar arasında duygusal işleme kuramları içerir. Valence modeli¹ sağ hemisfer için hoş olmayan duygular uzman iken sol hemisfer hoş duygular için özelleştirilmiş öneriyor. Sağ Yarımküre egemenlik hipotez² sağ hemisfer sol hemisfer karşılaştırıldığında tüm duygusal bilgi işlemek için özelleştirilmiş öneriyor. Son olarak, Circumplex teori³ valence için ön asimetriler yanı sıra tüm duygular yüksek uyandırmadan işlemek için sağ hemisfer arka bölgelerinde uzmanlaşmış olan öneriyor. Bu test için işleme kuramları lateralized, işlemleri iki hemisferlerin arasında ayırt edebilir yöntemleri kullanılmalıdır. Beyin görüntüleme teknikleri bu bilgiler sağlayabilir iken, onlar çoğu araştırma bilim adamı için kolayca erişilebilir değildir. Ayrıca, birçok standart bilişsel paradigmalar, beyin görüntüleme yöntemleri ile birleştiğinde bile her hemisphere içinde işlenen bilgi ayrı tutma. Bölünmüş görme alanı (DVF) metodolojisi işleme beyin görüntüleme teknikleri kullanmaya gerek kalmadan lateralized teorileri test etmek davranış ve psikofizyolojik bilim adamları için bir cadde sağlamak.

DVF metodolojileri bir görme alanı için sunulan bir uyarıcı başlangıçta alınan ve kontralateral Yarımküre⁴tarafından işlenen bilgi temel alır. DVF metodolojileri uyaranların lateralized sunumlar kısa aralıklarla bir serebral hemisfer daha önce diğer⁵bilgi almak izin vermek için kullanır. Bu nedenle, kısaca doğru görme alanı için sunulan bir çekim gücü contralaterally sol hemisfer tarafından işlenir ve sol görme alanı için sunulan bir çekim gücü Sağ Yarımküre tarafından işlenir. Bu şekilde, tek bir Yarımküre bilgilerin ilk işlem farklılıkları incelenebilir. Örneğin, de sol hemisfer dil bilgi işlemek için özelleştirilmiş oluşturulduktan (bir meta-analiz için bkz: başvuru⁶). DVF kullanarak araştırma paradigmalar göstermek kelime sol hemisfer (doğru görsel alanda görüntülenenYani) görüntülendiğinde artan işlem hızı ile karşılaştırıldığında sağ hemisfer görüntülendiğinde.

İki hemisferlerin işleme farklılıkları değerlendirmek için davranışsal tepki süreleri gerekli olabilir daha ince zamansal çözünürlük ile ölçer. Olay-ilişkili potansiyeller (ERPs) insan elektroansefalografi (EEG) verilerinden elde edilen milisaniye (ms) sırasına zamansal bir çözünürlüğe sahip. Bu nedenle, DVF metodolojileri ile uyum içinde ERP teknikleri kullanarak iki hemisferlerin arasında farklılıklar işleme rafine bir değerlendirmesi için sağlar. Başlangıçta, Merkezi görme alanı (CVF) sunumlar uyaranların kurulan ERP etkileri çoğaltmak için kullanılabilir. Daha sonra DVF sunumlar uyaranların her hemisphere bu ERP efektleri yayılması için benzersiz katkılarıyla incelemek için kullanılabilir. Geçerli çalışma⁷için özel ilgi, geç pozitif potansiyel (LPP) bir uyarıcı⁸duygusal uyarılma için hassas bir ERP bileşeni olarak belirlenmiştir. İlginçtir, LPP sürekli olarak nötr uyaran göre eşit için duygusal uyaranlara daha doğrusu, yanıt verir ama hoş olmayan ve hoş uyaranlara birbirinden ayırmak için bulunamadı. Bu çalışmada lateralized işleme gibi bir dizin iki hemisferlerin arasında duygusal uyaranlara karşı motive ilgi LPP kullanarak duygu teorileri test etmek için tasarlanmıştır.

Ayrıca, bu çalışmada sistematik LPP erken ve geç belirtileri arasında duygu uyaranların valence ve uyarılma boyutlarını inceliyor. Onlar değerlik, uyarılma ve işleme LPP yaymayı hemisfer benzersiz ve interaktif etkiler incelenmesi için izin olarak bu uyarıcı manipülasyonlar CVF ve DVF uyarıcı sunumlar ile birlikte edebiyat için benzersiz . Bu nedenle, eylem için yakınlık etkisi tarafından hoş olmayan differentially motive ilgi ve böylece LPP meşgul olmalıdır, hoş uyaranlara kıyasla sinyal keşfedilmeyi olabilir.

Protokol

Tüm yöntem tanımlamak burada insan konu araştırma Kansas Üniversitesi, Lawrence, KS için iç inceleme Kurulu tarafından onaylanan.

1. seçme katılımcılar

1. kullanım sağ elini kullanan katılımcılar DVF araştırma için. Nadir durumlarda (% 10), sol elli kişiler için dil kafa derisi kaydedilen ERP bileşenleri tipik olmayan topografik dağıtımları ile sonuçlanır sağ hemisfer işleme lateralized.
2. Var katılımcılar tamamlamak güçlü right-handedness belirlemek için Edinburgh el kullanımı stok ⁹. Sekiz veya daha yüksek puanları gösterir güçlü right-handedness.

2. Bir çekim gücü

duygu çalışma ve ilgi için

1. yolu ile Merkez Uluslararası duygusal resim sistemi (IAPS) ¹⁰ isteği bir araştırma kopyalamak ' s Web sitesi ¹¹. Bir çekim gücü IAPS adımda 2.2-2.4 belirtimlerine göre seçin. Her uyarıcı için bir görüntü dosyası ve değerlik ve her görüntü için uyarılma Normlaştırılmış değerlendirmesi içeren sekmeyle ayrılmış metin dosyası ile IAPS gelir.
   1. Kullanımı bir elektronik tablo programı normları görüntülemek ve uyaranlara seçimleri yapmak için. O için seçili uyaranlara tam bir listesi için ' Hare, Atchley ve genç (2016) bkz: Tablo 1.
      Not: Bu uyarıcı normları oy alan değerlik ve uyarılma duygusal uyaranlara için içerir. Normlar uyaranlara için Katılımcı özdeğerlendirme manken ¹⁰ puana yoluyla oluşturulmuştur. Bu ölçekte bir papatyanın, mutsuz rakam bir gülümseyen, mutlu rakam valence için aralıkları bir grafik şekil ve heyecanlı, geniş gözlü şekil uyarılma için rahat, uykulu bir şekle gösteriyor. Valence 9 maddelik Likert ölçeği 1 eşit hoş olmayan (çatık, mutsuz rakam) ve 9 eşit en keyifli (gülen, mutlu şekil) ile derecelendirilmiştir. Uyarılma de az tahrik edici (rahat, uykulu rakam) ve 9 en tahrik edici (heyecanlı, geniş gözlü rakam) eşit eşit 1 ile 9 maddelik Likert ölçeği üzerinde derecelendirilmiştir. Duygusal tepki uyandırmak bileşenleri her görüntünün merkezi olarak her görüntüde bulunan.
2. Her grupta 60 görüntülerle görüntülerin üç değerlik grupları oluşturma: hoş olmayan, keyifli ve tarafsız, IAPS el ile ¹² ' sağlanan normları kullanarak. Bunu yapmak için IAPS görüntüleri onların ortalama değerlik derecelendirme sıralamak için
   1. . Hoş olmayan uyarıcılara aralığında 1 ortalama değerlik reytigi 3.99. Nötr uyaran aralığında 4 ortalama değerlik reytigi 6,99. 7 ortalama değerlik reytigi 9 aralıkta keyifli bir çekim gücü. Her değerlik grup önemli ölçüde birbirinden ortalama değerlik derecelendirme onların aralıklardaki hiçbir çakışma ile farklı olmalıdır.
   2. Değerlik grupları önemli ölçüde birbirinden bağımsız örnekler t-testleri ¹³ kullanarak farklı onayla. Yansıma grupları arasında resim karmaşıklık LPP ¹⁴ etkilemek için görüntü karmaşıklık bulunamadı gibi kontrol edilmez.
3. Her iki hoş olmayan ve hoş değerlik uyaranlara içinde yüksek oluşturabilir ve 30 orta uyarılma alt gruplar her görüntüleri.
4. Tarafsız değerlik uyaranlara içinde orta ve düşük uyarılma alt gruplar oluşturun. Alt gruplar ortalama uyarılma derecelendirme 4,30 8,70 değişmektedir ve önemli ölçüde yok yüksek uyarılma ortalama uyarılma derecelendirmesine birbirinden farklı. Alt gruplar ortalama uyarılma derecelendirme 2,40 7,29 değişmektedir ve önemli ölçüde yok orta uyarılma ortalama uyarılma derecelendirmesine birbirinden farklı. 1.4-5,44 derecelendirmelerini ortalama uyarılma düşük uyarılma alt grubu aralıklardaki.
Onları test uyaranlara seçtikten sonra
5. (yolu ile t-testleri) ¹³ uyaranlara grupları sağlamak için güvenilir bir şekilde farklı.
   Not: Her alt grupları (yüksek, orta ve düşük) önemli ölçüde ortalama uyarılma derecelendirme, ama değerlik gruptaki bir uyarılma alt gruplar birbirinden farklı olmalıdır uyarılma değil önemli ölçüde farklı--dan her diğer değerlik içinde. 1) değerlik incelenmesi yalnız, etkileri 2) uyarılma etkileri yalnız ve değerlik ve uyarılma arasında 3) etkileşimli efektleri sağlar.
6. Bir görüntü düzenleme yazılım programı kullanarak onlar uyarıcı-sunum monitörde görüş açısı 17,06 yatay ve 10.85 dikey derece sunulacak emin olmak için son uyarıcı görüntüleri yeniden boyutlandırmak.
   1. Hesaplama formülü, V kullanarak görüş açısı (V) = 2arctan(S/2D) ¹⁵, nerede S = yükseklik veya genişliğini görsel bir nesne ve D = mesafe Görüntüleyicisi'nden ' s öğrenci görsel nesne için. Uyarıcı görüntülerin boyutunu katılımcı arasındaki mesafe üzerine bağlıdır ' s öğrenciler ve uyarıcı-sunum monitör (D).
7. Görüntü uyaranların geriye dönük maskeleme için maske çekim gücü oluşturmak. Maske uyaranlara geriye eğik çizgi dizisi oluşur (örneğin, " \ ") görüntülerin mekansal boyutları maç. Piksel cinsinden bir görüntü düzenleme yazılım programı görüntü uyaranların aynı boyutlara sahip bir metin kutusu oluşturun. Belirtilen boyutlarını değiştirmeden alanın tamamını doldurana kadar geriye eğik çizgi metin kutusuna girin. Bu metin kutusu maskesi uyarıcı oluşturmak için bir resim olarak kaydet.
8. DVF paradigma için uyarıcı sunu yazılımı yüklenecek görüntü-sunum slayt oluşturmak.
   1. Bir görüntü düzenleme yazılım programında, bir fiksasyon işareti Merkezi (" + ") görüntünün ortasında. Dikey olarak sağ kenarını fiksasyon işareti sol görüş açısı 3 ° ile merkezli ilk uyarıcı görüntünüzü yerleştirin.
   2. Uyarıcı resmi olarak aynı boyutlara sahip kahverengi bir dikdörtgen oluşturmak ve aynı zamanda dikey olarak onun sol kenarı 3-derece fiksasyon işareti sağında görüş açısı ile merkezli yerleştirin. Bu düzenleme bu uyarıcı görüntü sol görme alanı sunusu olarak kaydetmek.
   3. Uyarıcı görüntü ve kahverengi dikdörtgen konumunu geçin ve bu düzenleme bu uyarıcı görüntü doğru görme alanı sunusu olarak kaydetmek. Bunu yapmak için tüm uyarıcı görüntüleri ( şekil 1).
9. DVF paradigma için uyarıcı sunu yazılımı görüntü sunma kaymak için olduğu gibi aynı şekilde yüklenmesi için maske-sunum slayt oluşturmak. Her iki iç kenarları 3-derece fiksasyon Mark ( Şekil 2) görüş açısı ile fiksasyon işareti her iki tarafında maskesi görüntüyü yerleştirin. Bu düzenleme DVF paradigma için maske uyarıcı olarak kaydedin.

3. Deneysel ekipman

1. Kullanım gümüş-gümüş klorür (Ag-AgCl) aktif-elektrotlar veya diğer EEG elektrotları EEG kaydı için kafa derisi konumlandırır uluslararası göre 10-20 sistemi ¹⁶. Pozisyon bir ek elektrot yukarıda ve aşağıda kayıt dikey göz hareketleri için sağ gözü başka bir.
2. Kullanım EEG edinme yazılım veri toplama 250-500 Hz, ekipman özellikleri bağlı olarak bir örnekleme oranı ile. EEG detaylı bir göz için bkz: edinme parametreleri şans (2014) ¹⁷ _.
3. Hediye stimuli bulunan bir bilgisayarda yansıtılmış 24 inç uyarıcı-sunum sıvı kristal bir uyarıcı-sunum yazılım paketi ¹⁸ üzerinden görüntülemek ayrı bir, elektrikle korumalı ve ses monitör (1920 x 1200 çözünürlük) zayıflatılmış Oda. Yer yalnızca yansıtılmış monitör deneysel odadan bilgisayar tutarken korumalı oda içinde elektrik paraziti azaltır. Ses zayıflama işitsel uyarılmış potansiyeller EEG veri azaltır. Uyarıcı-sunum yazılım paketi sunu sürelerini ayarlayın ve uyaranlara yerlerini ekran kullanıcıları için izin vermesi gerekir.

4. Katılımcı hazırlık

1. herhangi bir veri sağlayan önce katılımcılar tam bilgili, yazılı onay veriyor.
2. Var katılımcıların cinsiyet, yaş, el kullanımı, Anadil, vizyon ve nörolojik geçmiş sağlamak için demografik bir anket tamamlamak. Cinsiyet ve yaş son çalışma yayılmasında bildirdiği için toplamak. Katılımcının çalışma dizinde kapsanmak ölçütlere uyup uymadığını belirlemek için diğer demografik bilgileri kullanın: sağ elini (Edinburgh el kullanımı stok yolu ile değerlendirilen), ana diliniz İngilizce toplanan kendi kendine rapor (veya yerel kullanılan dile çalışma talimatları), normal veya normal için düzeltmek vizyon ve nörolojik travma öyküsü.
3. EEG geçerli elektrotları katılımcı üzerine. Kafa derisi oksipital Paryetal bölgeleri kapsayan herhangi bir EEG montaj için kayıt LPP yanıt uygundur.
4. Koltuk katılımcılar, elektrikli-korumalı, karanlık oda ses zayıflatılmış. Çene biraz kafa dengelemek ve hareketi en aza indirmek için kullanın. Pozisyon çene gerisi uyarıcı-sunum ekranın görüş açısı hesaplamalarda kullanılan D değişken korumak için doğru mesafede. Bir klavye (veya yanıt kutusu) katılımcı için yanıt toplama yolu ile onların sağ önünde yerleştirin.
5. Veri sinyal tüm kanal impedances 50'den az kiloohms ¹⁷ olduğundan emin olmak için onay.
6. Instruct katılımcılar gözlerini ekranın ortasında uzak kayması olmadan görüntü uyaranlara pasif görüntülemek için. Fiksasyon işareti (" + ") ¹⁷ bağlayacaktın katılımcılar yardım için ekranın ortasına. Katılımcı onlar ödemek dikkat önemlidir bu yüzden görüntüleri, her bloğu takip bir tanıma sınav olacak talimat. Her katılımcı sadece CVF veya DVF paradigma konular arasında tasarımı oluşturma tamamlar.
   Not: Her ikisi de CVF ve DVF paradigmalar konular içinde tasarım oluşturmak için aynı katılımcı üzerinde yürütülen. Bu yapılırsa, herhangi bir aşinalık etkisi ile uyaranlara için denetlemek için iki paradigmalar düzenini dengelemek.

5. Merkezi görme alanı (CVF) paradigma

Not: ın CVF paradigma, rastgele mevcut görüntü uyaranlara ekranın ortasına. Her 500 ms Merkezi fiksasyonu oluşur (" + ") için maske hizmet için rasgele sunum süresi 2000-4000 Bayan Jittered sunum süresi arasında değişen bir geriye maske ardından uyarıcı, 150 ms sunumu ardından Sonraki deneme ²⁰ başlangıcı için geçmemenin herhangi bir ERP yanıt azaltmak.

1. Süreleri ve uyaranlara konumları sunu belirtmek için uyarıcı-sunum yazılımınızda fiksasyonun, uyarıcı görüntüleri ve maske uyarıcı için ayrı sunum slaytlar oluşturmak.
   1. Fiksasyon işareti tanıtımı için artı işareti sembol tanıtımı belirtin (" + ") hem de dikey ve yatay olarak ortalanmış ve süresi 500 Bayan bu-ebilmek kılınmak bu slayt için özellikleri ayarlayın.
   2. Uyarıcı tanıtımı için resim dosyası adlarını uyaranlara için bir matris veya liste nesnesine girin.
   3. Görüntü-sunum slayt hem dikey hem de yatay olarak ortalanmış bir resim nesnesi yerleştirin ve bu görüntü uyaranlara yüklemek için resim dosya adları listesine bağlamak. Görüntü matris veya listesi nesnesiyle rasgele zaten seçili uyaranların yerine koymadan listeden seçmek için dosya adlarını ayarlayın. Görüntü sununun slayt süresi 150 Bayan için ayarla
   4. maskesi-sunum slayt için tekrar yere bir resim nesnesi hem de dikey ve yatay olarak ortalanmış. Bu nesne, özelliklerinde dosya adını girerek maske yansıma dosyasına doğrudan bağlanabilir. 2000-4000 Bayan arasında rastgele değiştirmek için maske-sunum slayt süresini ayarla
2. görüntü uyaranlara 45 denemeler dört deneysel bloklar halinde her (180 denemeler toplam) mevcut. Her blok uyaranlara değerlik/uyarılma koşullar eşit sayıda vardır. Bu dört ayrı matrisler veya liste nesneleri resim dosyası adları ile her 7-8 fotoğraf her değerlik-uyarılma grubundan içeren oluşturarak gerçekleştirilebilir (örneğin, listesinde 1 orada-ebilmek var olmak yüksek uyandırmadan 7 hoş olmayan görüntüler ve listesinde 8 2 orada olabilir hoş olmayan görüntüler) yüksek uyandırmadan. Katılımcılar her duruşmada pasif görüntü uyaranlara göster.
3. Her blok, aşağıdaki katılımcılar çalışma pasif görüntüleme bölümü sırasında dikkat emin olmak için 10 maddelik tanıma testi vermek. Tanıma testi önceki blok ve yeni dört öğe üzerindeki altı öğeleri görüntüler. Valence ve uyarılma tüm kategorilerini temsil ettikleri bu altı öğeleri seçin. Katılımcılar kendi sağ onlar önceden görüntülediğiniz hangi uyaranlara gösteren kullanarak anahtar basın yolu ile yanıt.

6. Görme alanı (DVF) paradigma bölünmüş

Not: DVF paradigma her görüntü uyarıcı yanal, solunda veya sağında fiksasyon işareti kullanarak sunmak dışında görüntü uyaranlara büyüklüğü gibi CVF paradigma için aynıdır 2.7 (bkz. şekil 3) ⁴. adımda oluşturulan görüntü sunma kaymak.

1. Hediye her görüntü bir kez sol görme alanı ve bir kez doğru görme alanı. Tüm uyaranlara tamamen rasgele bir sırada sunmak.
2. Her uyarıcı iki kez sunulan deneysel blokları ve tanıma testleri olmak üzere toplam 360 denemelerin sayısı (8) çift.
3. Her görüntü uyarıcı bir dolu kahverengi dikdörtgen aynı uyarıcı boyutlu fiksasyonun karşı tarafta aynı anda sunumu ile eşleyin. Bu yansımalı saccades için uyarıcı azaltmak için yapılır. Ayrıca, 150 ms sunum süresi katılımcı seçtiğin bu kullanıcı gözler için uyarıcı vardiya, katılımcı üzerinde yapıştırmak önce bu maskelenmiş ki anlam çoğu saccade gecikmeleri ²¹, daha kısadır ²².
4. her uyarıcı sunmak ve onların iç ile eşleştirilmiş, kahverengi dikdörtgen kenar fiksasyonun görsel açıdan 3 °. Bu uyaranlara tamamen içinde sadece bir Yarımküre ⁴ tarafından işlenir retina bölgelerinde sonbahar sağlamak için yapılır.
5. Geriye doğru uyarıcı ve kahverengi dikdörtgen CVF paradigma ²⁰ yılında yapıldığı gibi aynı ölçütleri ve yordamı kullanarak maske.

7. Veri analizi

1. o uyarıcılara dikkat ödüyordu garanti edilemez gibi herhangi bir katılımcı tanıma testi verilerden, yüzde 50'den az (şans) puanlama kaldırmak.
2. Preprocess ve bir EEG yazılım paketi ²³ kullanarak EEG veri analiz. Filtre veri çevrimdışı sürekli 0,01-30 Hz bant ile kötü, doğru göz yanıp sönme eserler tek tek her katılımcıdan oluşturulan ortalama bir şablonu kullanarak el ile kaldırmak gibi yatay göz vardiya bir 100 ms zaman penceresi içinde 200 μv dalgalanıyor verileri işaretleyin. Aşağıdaki görsel muayene ve rereference verileri kullanarak com verilerdenMon ortalama rereference ^{24 , 25}.
3. Hesaplamak dönemini 1000 MS sonra 200 ms öncesi uyarıcı temel ²⁶ göre uyaranlara başlangıcı.
4. Dalga biçimleri ve topografya LPP ²⁷ belirlemek için ERP edebiyat kullanım görsel denetleme. Bu çalışmada, kanal CPz merkezli LPP. Bu durumda, kanal CPz, Pz, Cz, CP1 ve CP2 birlikte LPP bir gösterimini oluşturmak için ortalama.
5. İçinde DVF veri, LPP genlik sol oksipital Paryetal kanalları ve DVF sunumlar LPP bileşen tipik topografya değiştirme yapmamam emin olmak için şu oksipital Paryetal kanalları arasında karşılaştırma laterality analiz yapmak. Eşleştirilmiş örnekleri t-testleri arasında kanal çiftleri CP1 ve CP2, CP3 ve CP4, C1 ve C2, C3 ve C4, P1 ve P2 ve P3 ve P4 sırasıyla onlar önemli ölçüde birbirinden ortalama genlik farklı, değil mi olduğunu emin olmak için yapmak.
6. Olarak LPP uzun, sürekli bileşeni, iki farklı LPP dönemini ayıklamak: erken (400-700 ms sonrası uyarıcı başlangıçlı) ve geç (700-1000 ms sonrası uyarıcı başlangıçlı).
7. Bir 3 üzerinden CVF LPP veri analiz (Valence: hoş olmayan, keyifli ve nötr) 2 (dönem: erken ve geç) gruplar içinde Varyans analizi (ANOVA) tipik LPP etkisi duygusal uyaranların tarafsız uyaranlara daha büyük LPP yanıt-e doğru oluşturmak emin olmak için mevcuttur. Bu analiz uyaranlara normalde işlendi teyit için yapılır.
8. İncelemek için bir 2 değerlik ve uyarılma LPP üzerinde etkileşimli etkileri yapmak (Valence: hoş olmayan ve hoş) 2 (uyarılma: yüksek ve alçak) 2 (dönem: erken ve geç) içinde-ANOVA CVF LPP veri grupları.
9. Sunu hemisfer etkilerini incelemek için kuralları bölümünde Yarımküre 7,8 ek faktör ile belirtilen ANOVA: sol ve sağ tarafta DVF LPP veri.

Sonuçlar

LPP önceki araştırma çoğaltmak için her iki LPP yanıt için hoş olmayan ve hoş görüntüler LPP yanıt nötr görüntüleri daha büyük olmalıdır. Bu LPP erken dönem içinde önemli ölçüde daha büyük olmak için tatsız bulur CVF analiz tarafından doğrulanır (M 1.90 μv =) ve hoş (M 1,71 μv =) tarafsız resimlere göre görüntüleri (M = 0,72 μv), ama hoş olmayan ve hoş görüntüler birbirinden önemli ölçüde farklı olduğu tespi...

Tartışmalar

Bu çalışmada, manipülasyonlar uyarıcı valence ve uyarılma DVF paradigma ile motive dikkat sistemi uygularken duygu lateralized işleme teorileri test etmek için kullanılmıştır. Ancak, DVF metodolojisi lateralized herhangi bir işleme görsel bilgi keşfetmek için kullanılabilir. Ne DVF paradigmalar kullanırken kritik bilgileri ilk işlem için bir Yarımküre için yalıtılmış olmasını sağlamak için bir çekim gücü sununun denetimini olmasıdır. Bu yönüyle araştırma katkıda DVF paradigma iç...

Malzemeler

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/