Bu da çalışmanın bir İspanyolca Ekonomi Bakanlığı ve rekabet (BFU2014-56692-R ve BFU2017-82375-R) hibe tarafından desteklenmiştir.

Tüm yöntem tanımlamak burada araştırma ile hayvan ve insanlar (CEEAH) Universitat Autònoma de Barcelona için Etik Komisyonu tarafından onaylanmış olması.
1. oluşturma ve görsel uyaranlara sunumu
<ol><li>İstenen hedeflere göre video uyaranlara oluşturmak.<ol>
<li>Hangi değişkenler için video uyaranlara ilgi karar verin. Not: Örneğin, şimdiki araştırmada, ana ilgi düzenleme tarzı değişkendir.<ol>
<li>Süresi içeriği ve deney faiz üzerinde merkezli video tarzı karar. Tüm bu değişkenler belirlemek için kaç videoları katılımcı izlemek ve ne kadar katılımcı video anlatı faiz karşılıyorsa, değerlendirmek ve video görsel stilini karar ekran izliyor olacak olacak düşünün.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Seçilen değişkenler dikkat komut dosyası yazın.</li>
		<li>Bir yüksek kaliteli video kamera ile video kayıt ve video gerektiği gibi düzenleyin. Profesyonel yardım isteyin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Uygun bir içeriği uyaranlara tanıtımı için tasarım.<ol>
<li>Burada veri toplama gerçekleşecek ve uyaranlara görüntülemek için rahat bir alan tasarım karar. Katılımcılar rahat hissetmeniz gerekir.</li>
		<li>Yüksek kaliteli ekran video sunumu için seçin. Ekran, daha iyi daha yüksek kalitesi.</li>
		<li>Sunulmak üzere birçok video film varsa, onların sunma randomizasyon için bir yöntem seçin. Not: Uyaranlara sunu katılımcılar bir uyarıcı algıladıkları sipariş nedeniyle sonuçsuz sonuçları önlemek için konular arasında rastgele uygundur.</li>
		<li>Videoları sunmak için bir yazılım paketi seçin. Not: Farklı uyaranlara arası deneme zamanlayıcılar ve yönergeler veya bile randomize bir sunum ile görüntülemek araştırmacı sağlayan çeşitli seçenekler vardır. Belgili tanımlık bilgisayar yazılımı seçerken, veri alma cihazları ile eşitleme için kapasitesini dikkate almak önemlidir. Beri bu protokolü katılımcıların eyeblink oranı analiz eder, görsel uyaranlara görsel sunum ve EEG aygıtı arasındaki eşitleme önemlidir.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. katılımcılar yelpazesi
<ol><li>Katılımcıları seçme için bir ölçüt oluşturmak. Belirli bir değişkenin çözümlenmesi için giderken, bir kontrol grubu gereklidir. Ölçüt yazmak ve çalışma tasarım geliştirmek için meslektaşları ile başvurabilirsiniz.</li>
	<li>Katılımcılar seçin ve ilgili kurallar ve düzenlemeler şöyle bir etik kurul onayını isteyin. Not: Çoğu üniversite ve araştırma merkezleri bir etik komitesi var. Onay için uygulamak için soruşturma gol bilgilendirmek amacıyla gerekli olacaktır. Araştırma yöntemleri açıklayan ortak gereksinimleri içerir, toplum, aydınlatılmış onam nasıl elde edilir, ister katılımcılar mali cezasını ve nasıl toplanan verileri katılımcılardan araştırmaya faydaları idare edilecek. Bu istek tasarım için zaman ayırın. Sonuçları bilimsel topluluk ile paylaşmak için bir etik kurul onay almak çok önemlidir. Bu bağlamda yararlı olabilir bazı belgeleri Helsinki Bildirgesi, Nürnberg kodu ve Belmont rapor olabilir.</li>
	<li>Katılımcılar için bir onam formu tasarlayın ve Etik Komitesi ölçütleri izleyin.</li>
	<li>Deney için olası her katılımcı açıklamak. Katılımcı izin tüm önemli bilgileri bilmek önemli değildir bilgileri önlemek ya da deney sonuçlarını etkileyebilir. Not: Örneğin, bir eyeblink Algılama Protokolü, katılımcı bu doğal eyeblink oranı değiştirirken eyeblinks algılanabilmesi için gidiyoruz anlatılması olamaz. Katılmak için kendi onay istiyoruz. Her katılımcı belgeyi onay için vermek ve onları metin okumayı yeterli zaman tanımak ve son olarak, imzalayacak.</li>
	<li>Deneme yapmak için her katılımcı bir randevu. Katılımcı aşağıdaki yönergeler verir: dinlenmiş ve son zamanlarda ile gelmesi yıkanmış saç; EEG kayıtları etkileyebileceğinden kimyasal ürünler saç spreyi, vb, gibi kaçınılmalıdır. Katılımcı tüm gerekli iletişim bilgileri vermek.</li>
</ol>3. Kurulum hazırlama
<ol><li>Katılımcının varış öncesinde de deneysel oturum hazırlayın. Oturum bir meslektaşı ile prova. Yanlış bir şey algılanır diye, deneysel oturumuna karşılık gelen değişiklikleri yapın.<ol>
<li>Kullanılması ve kendi eşitleme (görsel uyaranlara sunu ve veri edinme) kontrol olacak tüm cihazlar arasında bağlantı hazırlayın. Not: Donanım ve yazılım arasında bağlantı önemlidir. Bu eşitleme onaylamak için testleri gerçekleştirmek için arzu edilir. Üretici veya yazılım geliştiricisi, gerekirse tartışın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Konular deneysel odaya rahat olun: katılımcı edilir ve eşyalarını (çanta ve diğerleri) için bir yer hazırlamak.</li>
	<li>Tüm iletişim kuralı için katılımcı açıklamak: katılımcı oturmuş nerede, kaç görsel uyaranlara yerini almak için gidiyoruz ve oturum uzunluğu. Açıklamak katılımcının işbirliği son derece önemlidir.</li>
	<li>Kablosuz bir EEG kayıt sistemi gidiyor beri kullanılan, bu kayıtları ne kadar zordur ve bu düşük eserler ile uygun elektrofizyolojik sinyalleri almak için açıklamak için katılımcı gereksiz yere taşımamalısınız.</li>
</ol>4. veri toplama
<ol><li>Herhangi bir iz kir veya saç ürünleri kalıntıları kaldırmak için katılımcının cilt yüzeyini temizlemek.</li>
	<li>Katılımcı Başkanı ölçmek. Nasion ve Trinitron arasındaki mesafeyi ölçmek ve yarım noktası bir köşe olarak işaretleyin.</li>
	<li>Elektrotları EEG şapkalı 10-20 sistemini kullanarak hazırlayın.</li>
	<li>Kap koymak böylece izdüşümü Merkez işaretinden konuda sıfır (Cz) nokta Cap.</li>
	<li>Bir şırınga yardımıyla iletken jel elektrotlar için geçerlidir; cap de konunun kafasına uygun olduğundan emin olun.</li>
	<li>Referans elektrot ve EOG elektrot ilgilinin başının üstüne yerleştirin.</li>
	<li>Katılımcı rahatça oturan ve oturum için hazırlanan emin olun.</li>
	<li>Bir HD video kamera yakın çekim katılımcının yüzüne odaklan. Bu el ile katılımcıların eyeblinks algılamak için kullanılır.</li>
	<li>Tüm aygıtları senkronize kontrol edin.</li>
	<li>EEG denetim kutusunu veri kayıt bilgisayara düzgün bağlanmış olduğunu kontrol edin.</li>
	<li>Elektroda işaretimi doğru olup olmadığını denetleyin; Eğer değilse, sorunlu elektrot için kontrol edin. Not: Elektrot elektrot kafasına zor bir duruma, ya bir denetim kutusu ile elektrot kablo iletken jel eksikliği bir elektrot kötü bir sinyal için bazı genel nedenleri şunlardır.</li>
	<li>Her şey hazır olduğunda başla deneme kayıt (ve iskambil belgili tanımlık video).</li>
</ol>5. sonrası deneysel oturum
<ol><li>Katılımcının başından kapağını çıkarın ve mümkünse, ilgi konular ile ilgili bir soru formu katılımcı vermek.</li>
	<li>Tüm verileri bir dış sabit sürücüye kaydedin. Not: Verileri yedeklemek için tavsiye ediyoruz. Verileri kaydetmek için iki dış sabit diskler ve farklı yerlerde depolamak için iyi bir seçenek olurdu. En iyi yordamı tasarlarken, etiği Komitesi tarafından onaylanmış veri depolama için protokol dikkate almak önemlidir.</li>
	<li>Temiz elektrotlar ve kap; çoğu elektrotlar kullanımdan hemen sonra temizlenmesi gerekiyor.<ol>
<li>Elektrotlar temiz ve bol suyla musluk altında ve kimyasal ürün olmadan kap (belirtilmedikçe aygıt üreticisi tarafından aksi takdirde). Dikkatle korozyonu önlemek için elektrotlar kuru. Bu iletişim kuralı kap temizlemek yeterli değilse, bu genellikle bir çamaşır makinesinde yıkanabilir (üretici yönergelerine bakın).</li>
	</ol>
</li>
</ol>6. veri analizi
<ol><li>Eyeblink algılama verileri düzenlemek.<ol>
<li>EEG dosya veri analizi için uygun yazılım paketi alın.</li>
		<li>Görsel uyaranlara sunu yazılımı ile kullanılan eşitleme Tetikleyiciler temel ilgi EEG alanı seçin. Verilere filtre uygulama ve görmek için bir eyeblink filtre uygulamak ne kadar ve ne zaman eyeblinks oluşturulur. Not: Eyeblinks EEG içinde algılamak için filtreler en ticari ve ücretsiz yazılım paketleri var.</li>
		<li>Katılımcıların yüzler HD video seçin ve el ile bu EEG verilerde bulunan eyeblinks maç.</li>
		<li>Her katılımcının eyeblinks son liste ile bir elektronik tablo matris oluşturmak ve konu uyaranlara izlerken dakika başına oranı hesaplamak.</li>
	</ol>
</li>
	<li>İstatistiksel çözümleme gerçekleştirme.<ol>
<li>Matrix istatistiksel analiz için karşılık gelen yazılım alın.</li>
		<li>İstatistiksel yazılım programında ilk hipotezler kontrast ve bunları tamamlamak için istenen analiz tasarım.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
	<li>Shapiro, K. L., Raymond, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+attentional+blink:+temporal+constraints+on+consciousness.">The attentional blink: temporal constraints on consciousness.</a> Attention and Time. , 35-48 (2008).</li><li>VanderWerf, F., Brassinga, P., Reits, D., Aramideh, M., Ongerboer de Visser, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Eyelid+movements:+behavioral+studies+of+blinking+in+humans+under+different+stimulus+conditions.">Eyelid movements: behavioral studies of blinking in humans under different stimulus conditions.</a> Journal of Neurophysiology. 89 (5), 2784-2796 (2003).</li><li>Andreu-S&#225;nchez, C., Mart&#237;n-Pascual, M. &. #. 1. 9. 3. ;., Gruart, A., Delgado-Garc&#237;a, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Eyeblink+rate+watching+classical+Hollywood+and+post-classical+MTV+editing+styles,+in+media+and+non-media+professionals.">Eyeblink rate watching classical Hollywood and post-classical MTV editing styles, in media and non-media professionals.</a> Scientific Reports. 7, 43267 (2017).</li><li>Bour, L. J., Aramideh, M., de Visser, B. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neurophysiological+aspects+of+eye+and+eyelid+movements+during+blinking+in+humans.">Neurophysiological aspects of eye and eyelid movements during blinking in humans.</a> Journal of Neurophysiology. 83 (1), 166-176 (2000).</li><li>Delgado-Garc&#237;a, J. M., Gruart, A., M&#250;nera, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+organization+of+eyelid+responses.">Neural organization of eyelid responses.</a> Movement disorders: official journal of the Movement Disorder Society. 17 Suppl 2, S33-S36 (2002).</li><li>Wiseman, R., Nakano, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Blink+and+you'll+miss+it:+the+role+of+blinking+in+the+perception+of+magic+tricks.">Blink and you'll miss it: the role of blinking in the perception of magic tricks.</a> PeerJ. (4), e1873 (2016).</li><li>Fogarty, C., Stern, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Eye+movements+and+blinks:+their+relationship+to+higher+cognitive+processes.">Eye movements and blinks: their relationship to higher cognitive processes.</a> International Journal of Psychophysiology official journal of the International Organization of Psychophysiology. 8, 35-42 (1989).</li><li>Andreu-S&#225;nchez, C., Mart&#237;n-Pascual, M. &. #. 1. 9. 3. ;., Gruart, A., Delgado-Garc&#237;a, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Looking+at+reality+versus+watching+screens:+Media+professionalization+effects+on+the+spontaneous+eyeblink+rate.">Looking at reality versus watching screens: Media professionalization effects on the spontaneous eyeblink rate.</a> PLoS ONE. 12 (5), (2017).</li><li>Nakano, T., Yamamoto, Y., Kitajo, K., Takahashi, T., Kitazawa, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synchronization+of+spontaneous+eyeblinks+while+viewing+video+stories.">Synchronization of spontaneous eyeblinks while viewing video stories.</a> Proceedings. Biological sciences / The Royal Society. 276, 3635-3644 (2009).</li><li>Tadel, F., Bock, E., Mosher, J. C., Baillet, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Detect and remove artifacts. , (2015).</li><li>Jiang, X., Tien, G., Huang, D., Zheng, B., Atkins, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Capturing+and+evaluating+blinks+from+video-based+eyetrackers.">Capturing and evaluating blinks from video-based eyetrackers.</a> Behavior Research Methods. 45 (3), 656-663 (2013).</li><li>Pedrotti, M., Lei, S., Dzaack, J., Rotting, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+data-driven+algorithm+for+offline+pupil+signal+preprocessing+and+eyeblink+detection+in+low-speed+eye-tracking+protocols.">A data-driven algorithm for offline pupil signal preprocessing and eyeblink detection in low-speed eye-tracking protocols.</a> Behavior Research Methods. 43 (2), 372-383 (2011).</li><li>Adam, A., Ibrahim, Z., Mokhtar, N., Shapiai, M. I., Mubin, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+different+peak+models+of+eye+blink+EEG+for+signal+peak+detection+using+artificial+neural+network.">Evaluation of different peak models of eye blink EEG for signal peak detection using artificial neural network.</a> Neural Network World. 26 (1), 67-89 (2016).</li><li>Zhu, Z., Ji, Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Robust+real-time+eye+detection+and+tracking+under+variable+lighting+conditions+and+various+face+orientations.">Robust real-time eye detection and tracking under variable lighting conditions and various face orientations.</a> Computer Vision and Image Understanding. 98, 124-154 (2005).</li><li>Lalonde, M., Byrns, D., Gagnon, L., Teasdale, N., Laurendeau, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+eye+blink+detection+with+GPU-based+SIFT+tracking.">Real-time eye blink detection with GPU-based SIFT tracking.</a> Proceedings - Fourth Canadian Conference on Computer and Robot Vision, CRV 2007. , 481-487 (2007).</li><li>Chang, W., Cha, H., Kim, K., Im, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detection+of+eye+blink+artifacts+from+single+prefrontal+channel+electroencephalogram.">Detection of eye blink artifacts from single prefrontal channel electroencephalogram.</a> Computer Methods and Programs in Biomedicine. 124, 19-30 (2016).</li><li>Tadel, F., Bock, E., Mosher, J. C., Baillet, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Brainstorm3: Function process_evt_detect.m. , (2018).</li><li>Hall, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+origin+and+purposes+of+blinking.">The origin and purposes of blinking.</a> The British Journal of Ophthalmology. 29 (9), 445-467 (1945).</li><li>Nakano, T., Kitazawa, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Eyeblink+entrainment+at+breakpoints+of+speech.">Eyeblink entrainment at breakpoints of speech.</a> Experimental Brain Research. 250, 577-581 (2010).</li><li>Siegle, G. J., Ichikawa, N., Steinhauer, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Blink+before+and+after+you+think:+Blinks+occur+prior+to+and+following+cognitive+load+indexed+by+pupillary+responses.">Blink before and after you think: Blinks occur prior to and following cognitive load indexed by pupillary responses.</a> Psychophysiology. 45, 679-687 (2008).</li><li>Shultz, S., Klin, A., Jones, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inhibition+of+eye+blinking+reveals+subjective+perceptions+of+stimulus+salience.">Inhibition of eye blinking reveals subjective perceptions of stimulus salience.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (52), 21270-21275 (2011).</li><li>Wong, K. K. W., Wan, W. Y., Kaye, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Blinking+and+operating+cognition+versus+vision.">Blinking and operating cognition versus vision.</a> BritishJournal of Ophthalmology. 86, 479 (2002).</li><li>Leal, S., Vrij, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Blinking+during+and+after+lying.">Blinking during and after lying.</a> Journal of Nonverbal Behavior. 32 (2008), 187-194 (2008).</li><li>Murch, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> In the blink of an eye: A perspective on film editing. , (1995).</li><li>Holland, M. K., Tarlow, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Blinking+and+thinking.">Blinking and thinking.</a> Perceptual and Motor Skills. 41 (2), 503-506 (1975).</li><li>Orchard, L. N., Stern, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Blinks+as+an+index+of+cognitive+activity+during+reading.">Blinks as an index of cognitive activity during reading.</a> Integrative Physiological and Behavioral Science. 2, 108-116 (1991).</li><li>Faubert, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Professional+athletes+have+extraordinary+skills+for+rapidly+learning+complex+and+neutral+dynamic+visual+scenes.">Professional athletes have extraordinary skills for rapidly learning complex and neutral dynamic visual scenes.</a> Scientific Reports. 3 (1154), 1-3 (2013).</li><li>Kirk, U., Skov, M., Schram Christensen, M., Nygaard, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brain+correlates+of+aesthetic+expertise:+A+parametric+fMRI+study.">Brain correlates of aesthetic expertise: A parametric fMRI study.</a> Brain and Cognition. 69, 306-315 (2008).</li><li>Lotze, M., Scheler, G., Tan, H. R., Braun, C., Birbaumer, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+musician's+brain:+functional+imaging+of+amateurs+and+professionals+during+performance+and+imagery.">The musician's brain: functional imaging of amateurs and professionals during performance and imagery.</a> Neuroimage. 20 (3), 1817-1829 (2003).</li><li>Calvo-Merino, B., Glaser, D. E., Gr&#232;zes, J., Passingham, R. E., Haggard, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Action+observation+and+acquired+motor+skills:+an+FMRI+study+with+expert+dancers.">Action observation and acquired motor skills: an FMRI study with expert dancers.</a> Cerebral cortex. 15 (8), 1243-1249 (2005).</li></ol>

Yazarlar ifşa gerek yok.

Ortam içeriği amaç yapımı video oluşturma ile görsel algı analiz etmek için bir yöntem burada açıklanmıştır. Medya içeriği önceden var olan filmler ile anlatı bağlamlarda algı analiz etmek birçok diğer çalışma girişimi. Mevcut Yöntem ölçütü ilgi takip bir anlatı inşaat ile görsel içerik oluşturmak öneriyor ve öneri üzerinde dayanmaktadır Bu eyeblink oranı izleyicinin dikkatini9' a bağlı. Bu nedenle, çalışma katılımcıların eyeblinks kitle iletişim...

Bu yöntemin amacı
Bu yöntem bir ikili protokol eyeblinks algılamak için öneriyor. Amaç izleyiciler görsel algı ortam içeriği, özellikle bu soruşturma için EEG kayıtları ve HD video kayıt sistemleri kullanılarak oluşturulan analiz etmektir.
Geliştirme ve/veya bu yöntemin kullanılması arkasındaki mantığı
Her eyeblink 150-400 ms1,2için görsel akış gizler. Yanıp sönen fizyolojik3,4,5 ve psikolojik6,7 işlevleri vardır. Dikkat ve eyeblink oranı arasındaki bağlantıyı okudu ve farklı çalışmalar8' kanıtlanmış. Eyeblink oranı daha yüksek bir önem düzeyi azalır ve önceki çalışmalara göre insanlar önemli görsel bilgi9kayıplarını önlemek en iyi an için arar yanıp sönme zamanlamasını denetlemek için bir düzenek paylaşın. Ekranlar izlerken dikkat kitle iletişim araçları içindekiler için verilen düzeyi ile ilgili bilgi sağlayabilir böylece, izleyiciler eyeblink davranışını analiz.
Spontan eyeblink oranı tespit için bir yöntem EEG elektrotlar elektrik etkinliklerini kaydetmek için bkz. Eyeblinks kolayca prefrontal tarafından tespit edilebilir ve electrooculogram elektrotlar bir EEG kayıt sistemine bağlı. Çoğu EEG analizleri içinde eyeblinks eserler olarak kabul edilir. Bu nedenle, EEG verileri analiz etmek için tasarlanmış birçok yazılım paketlerini eyeblink dedektörleri10var. EEG eyeblinks algılamak için kullanmanın avantajı yüksek zamansal çözünürlük (milisaniye) sırasına göre ve farklı anlatıları etkileri beyin kayıt imkanı ve filmlerde bu eyeblinks ile senkronize keser - bir konu açmak için daha fazla çalışma. Katılımcıların yüzleri bir HD kamera ile kayıt da eşleşen/kontrast amacıyla9için yararlı olabilir.
Başvurularla ilgili çalışmalar için alternatif yöntemler avantajları
Göz yanıp söner sayım için birden çok yöntem vardır. Yanıp söner algılamak için bazı özel manyetik bobin, kızılötesi (IR) ışık ışınları, opto-elektronik hareket dedektörleri ile göz hareketi analiz göz izleme teknikleri ve çeşitli teknikler biyoelektrik sinyaller üzerinde Örneğin, dayalı gibi araçlardır electrooculography (EOG), elektromiyografi (EMG) ve EEG. Başka bir seçenek daha doğru ama zaman alıcı el ile yanıp söner bir kare kare video kaydı11sayıyor. Teknolojileri bugün genel olarak iki gruba ayrılır: a) iletişim-alerjik olan iki yöntemleri, yapay görme ve göz izleme kullanarak çevrimdışı blink algılama kullanarak doğrudan blink algılama içerir kayıt ve b) kişi tabanlı kayıt kullanarak biyolojik sinyallerini EOG ve EEG cihazları12,13arası.
Göz izleme sistemi görüntü dayalı geleneksel pasif tasarımları ağırlıklı olarak günümüzde kullanılan yüksek çözünürlüklü bir fotoğraf makinesi ile etkin-kızılötesi tabanlı yaklaşımlar arasında değişen yaygın olarak kullanılan bir teknolojidir. İkinci IR aydınlatma14altında öğrencinin yansıtıcı özellikleri patlatır. Modern göz izleme yöntemleri temel öğrenci merkezi kornea yansıma (burada kornea ışığı yansıtır merkezi öğrencinin, izleme bir kamera içerir PCCR), kavramdır. Ancak, orada göz izleme protokolleri için yayınlanan blink algılama algoritmaları olmaması. Göz izleme piyasada farklı modeller blink algılama entegre yazılımıyla sağlasa, Ayrıca, kaynak kodunu her zaman değiştirme veya bilmek nasıl12algoritmaları iş zorlaştırır üreticileri tarafından sağlanır. Ayrıca, göz izleme ile deneyler sırasında gecikmeler ve önemli baş izleme gibi veri kaybına neden veya hareketleri bakışları olay vardır. Göz çevresi içinde video görüntüleri hangi yanıp süresini hesaplamak için bir sorun olduğunu ve hangi bazı durumlarda çeşitli eserler15oluşabilir, çok azdır.
Bu deneyde, EEG ve EOG yöntemleri kullanılır. EEG genellikle yalnız eyeblinks algılamak için kullanılır. Ancak, EEG elektrotlar ile kaydedilen eyeblinks analiz göz kapağı talebiyle çalışmanın için standart bir prosedür olduğunu. Bu yordamla araştırmacılar eyeblinks ne zaman tam olarak bilgi sahibi olmak. Yanıp söner algılamak için en yaygın sinyal örneği en yüksek noktaları, dikey hareket yanıt temsil eden bu. Orada birkaç peak algılama algoritmaları ham için geçerli EEG, saat-alan, veya frekans etki alanı sinyalleri. En yüksek kimlik içinde gerçekleştirilen işlemlere peak algılama, özellik çıkarma ve sınıflandırma vardır. Eyeblinks ön kanalının bir EEG sinyal üzerinde önemli bir etkiye sahip. Tipik olarak, eyeblinks bir önceden belirlenmiş genlik eşiği16kullanarak EEG algılanır. Bu deneyde kullanılan analiz yazılım algoritmaları sinyalleri standart sapma ve önceden filtre uygulanmış EEG sinyal kök ortalama kare (RMS) temel alır; açık kaynak olduklarını ve bilimsel topluluk17için kullanılabilir. Ancak, bazı göz hareketleri eyeblinks içeren değil kafa karıştırıcı olabilir elektriksel aktivitenin sebep olabilir. Bu nedenle, el ile onları sayarak eyeblinks maç araştırmacıların - izleyiciler yüzleri bir HD video kamera ile kayıt - ikinci bir yöntem sağlar. Böyle bir çift yöntemiyle araştırmacı ile istatistiksel araçlar kolayca çözümlenebilir eyeblinks matrisi elde eder.
Bu nedenle, bir veri üç taraflı kur çevrimi ile algılanan eyeblinks doğrulamak için iki farklı kaynaktan önerilen yöntemi gerçekleştirir. Bu yöntem Nakano vd. göstergeler9 onay için temel alır. Aynı zamanda, ayrıca daha ayrıntılı bir çözümleme için beyin aktivitesi ve frekans bandı bilgileri toplamak araştırmacılar sağlar. Burada açıklanan deneme etkileri geniş bir gelecek soruşturma düzenleme tarzı kesim oksipital ve prefrontal beyin bölgeleri üzerinde bir parçasıdır.
Bir soruşturma için uygun olup olmadığını yöntemi belirlemek
Video içeriği izleyen üç deneysel koşullar okudu ederken bu deneysel protokol izleyiciler eyeblinks sağlar. İlk olarak, eyeblink oranı iki tamamlayıcı teknikleri kullanarak algılanır: EEG ve kaydedilen HD video. Burada, kablosuz bir EEG ile 20 kanal kullanın. Araştırmacı görsel içerik tüm değişken yönetebilmesi için deneme adapte ikinci, belirli uyaranlara oluşturulur. Burada, üç videolar aynı anlatı ama farklı video düzenleme tarzı ile oluşturulmuştur. Anlatı bir odaya girdi, bir masada oturdu, üç topları ile etti, bir dizüstü bilgisayar açıldı, bazı kitaplar bilgileri baktım, bir şey dizüstü bilgisayarda yazılan, kapalı, doğrudan kameraya baktı, bir elma yedik ve odadan çıktı bir adam ile oluşuyordu. Üç video çekim gücü 198 son s her. İlk tek seferlik bir filmdi; İkinci 33 farklı çekim ile klasik Hollywood tarzı kurallarına göre düzenlendiği; ve üçüncü MTV tarzı kurallarına 79 çekim ile düzenlendi. Dördüncü bir uyarıcı da anlatı aynı sunuldu ama bir aktör yerine bir video ile gerçek bir temsil biçimi oldu. Bu dördüncü video olmayan uyarıcı düzenleme tarzı farklılıkları bir ilk çalışmada kullanılan değildi ama farklı bir araştırmada kullanılan gerçek temsil ve filtrelenmiş media8arasında eyeblink-kuru farkı karşılaştırmak için. Üçüncüsü, farklı Katılımcı grupları önceki uzmanlıklarını videoları görsel analiz bağlı olarak seçilir. Amaç konu grupları aynı görsel uyaranlara izlerken eyeblink oranları farklılıkları tespit etmektir. Bu durumda, 40 konular soruşturmada yer aldı. Bunların yarısı medya uzmanları vardı (16 ve 4 erkek; 30-56 yaş, 44,15 ±7.15 yıl, ortalama yaş ile) ve diğer olmayan medya uzmanları edildi (15 erkek ve 5 kadın; 28-56 yaş, Yaş ortalaması 43.25 ± ile 8.59 yıl). Medya profesyonelleri 6 yıldan fazla deneyim günlük işlerinde ortam düzenleme için ilgili kararlar kriteri ile seçilmiştir.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="1126">
	<tbody>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;width:276px;">EEG Device</td>
			<td style="width:279px;">Neurolectrics</td>
			<td style="width:344px;">Enobio 20 EEG/EMG system&#160;</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">Ag/AgCl Electrodes</td>
			<td>Neuroelectrics</td>
			<td>[NE022b] GelTrode</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">Recording EEG software</td>
			<td>Neuroelectrics</td>
			<td>NicOffline software</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">HD-video camera</td>
			<td>Sony Corporation&#160;</td>
			<td>Sony HDR-GW55VE</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">Syringe</td>
			<td>Monoject</td>
			<td>Monoject 412, curved tip syringe, 50/box</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;width:276px;">Saline electrode EMG gel</td>
			<td>Signa-Gel</td>
			<td>X32-204: Signa Gel</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">Visual Stimuli Presentation Software</td>
			<td>Paradigm Stimulus Presentation</td>
			<td>Perception Research System Incorporated</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="50">
			<td height="50" style="height:51px;">EEG software analysis</td>
			<td style="width:279px;">Centre National de la Recherche Scientifique and Montreal Neurological Institute</td>
			<td>Brainstorm3</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">EEG software analysis</td>
			<td>The MathWorks Inc.</td>
			<td>MATLAB 2013b</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">TV for video presentation</td>
			<td>Panasonic Corporation</td>
			<td>PanasonicTH- 42PZ70EA&#160; - 50&#34;</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">PC for presenting stimuli</td>
			<td>MacBook Air</td>
			<td>Year 2013, running Mac OSX Mountain Lion</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">PC for recording stimuli</td>
			<td>MacBook&#160;</td>
			<td>Year 2009 running Windows 7</td>
			<td style="width:227px;">With a bootcamp partition of the disk for providing Windows OS</td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;">Statistical Analysis</td>
			<td>Systat Software Inc.</td>
			<td>Sigmaplot 11.0&#160;</td>
			<td style="width:227px;"></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using electroencephalography measurements and high-quality video recording for analyzing visual perception of media content

Bu makalede insanlarda görsel algılama farklılıkları algılamak için bir yöntem araştırıyor. Kullanılan yöntem eyeblinks psikolojik (veya "bilişsel") fonksiyonu üzerinde temel alır. Katılımcıların eyeblinks bulunur ve araştırma için özel olarak oluşturulan videoları izlerken satın aldı. Algılama ve eyeblinks edinimi bir 20-Kanal electroencephalographic (EEG) kablosuz cihaz yardımı ile yapılmaktadır. Elektrot yerleştirme için 10-20 sistemi takip Uluslararası. Bir yüksek tanımlı (HD) video kamera katılımcıların yüz ifadeleri, kontrast amacıyla kaydetmek için kullanılır. Önceden varolan medya içeriği kullanmak yerine, bu soruşturma için ilgi belirli ölçütlere uyaranlara ile araştırmacılar etkinleştirme ilgi kesin parametreleri yönetmek için aşağıdaki video içeriği amaç yapımı oluşturuldu. Aksi takdirde, sonuçları kontrolsüz değişkenleri ile kontamine. EEG kayıtları ile video çekim gücü sunumunu eşitlenmesi milisaniye cinsinden yapılması gerekiyor. Toplanan veri analizi ile büyük matrisleri çalışmak için turp gibi bilgisayar yazılımı ile gerçekleştirilir. Eyeblink oranı medya profesyonelleşmesi ve düzenleme tarzı ile ilgili istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar ile bildirilen deneysel yordamlar bulunur.

Yordamı kullanarak üç farklı video film izlerken analiz edildi iken 40 katılımcılar eyeblink oranı burada anlatılan. Medya profesyonelleşmesi üzerinde karşılaştırmalı bir analiz için katılımcıların yarısı medya uzmanları vardı. Onlar medya düzenleme için ilgili kararlar iş deneyimi 6 yıl en az ölçüte dayalı seçildi ve görsel-işitsel keser. Düzenleme stilleri üzerinde karşılaştırmalı bir analiz için üç video çekim gücü tam olarak aynı anlat...

Watch this Scientific Journal Video about Using Electroencephalography Measurements and High-quality Video Recording for Analyzing Visual Perception of Media Content at JoVE.com

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

Görsel algı ortam içeriği analiz etmek için elektroansefalografi ölçümleri ve yüksek kaliteli Video kaydı kullanma

Biz algılama, toplama ve analizi, eyeblink gore medya içerik izlerken mevcut.

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 Görüntüleme.  Universitat Autónoma de Barcelona. Biz algılama, toplama ve analizi, eyeblink gore medya içerik izlerken mevcut.

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

Best Current Practice for Obtaining High Quality EEG Data During Simultaneous fMRI

Simultaneous EEG-fMRI allows the excellent temporal resolution of EEG to be combined with the high spatial accuracy of fMRI. The data from these two modalities can be combined in a number of ways, but all rely on the acquisition of high quality EEG and fMRI data. EEG data acquired during simultaneous fMRI are affected by several artifacts, including the gradient artefact (due to the changing magnetic field gradients required for fMRI), the pulse artefact (linked to the cardiac cycle) and movement artifacts (resulting from movements in the strong magnetic field of the scanner, and muscle activity). Post-processing methods for successfully correcting the gradient and pulse artifacts require a number of criteria to be satisfied during data acquisition. Minimizing head motion during EEG-fMRI is also imperative for limiting the generation of artifacts.
Interactions between the radio frequency (RF) pulses required for MRI and the EEG hardware may occur and can cause heating. This is only a significant risk if safety guidelines are not satisfied. Hardware design and set-up, as well as careful selection of which MR sequences are run with the EEG hardware present must therefore be considered.
The above issues highlight the importance of the choice of the experimental protocol employed when performing a simultaneous EEG-fMRI experiment. Based on previous research we describe an optimal experimental set-up. This provides high quality EEG data during simultaneous fMRI when using commercial EEG and fMRI systems, with safety risks to the subject minimized. We demonstrate this set-up in an EEG-fMRI experiment using a simple visual stimulus. However, much more complex stimuli can be used. Here we show the EEG-fMRI set-up using a Brain Products GmbH (Gilching, Germany) MRplus, 32 channel EEG system in conjunction with a Philips Achieva (Best, Netherlands) 3T MR scanner, although many of the techniques are transferable to other systems.

Simultaneous electroencephalography (EEG) and functional Magnetic Resonance imaging (fMRI) is a powerful neuroimaging tool. However, the inside of an MRI scanner forms a difficult environment for EEG data recording and safety must be considered whenever operating EEG equipment inside a scanner. Here, we present an optimised EEG-fMRI data acquisition protocol.

Eş zamanlı fMRI sırasında Yüksek Kalite EEG Veri alma için an En iyi Uygulama

Simultaneous  EEG-fMRI allows the excellent temporal resolution of EEG to be combined with the  high spatial accuracy of fMRI. The data  from these two ...

Davranış

Simultaneous Scalp Electroencephalography (EEG), Electromyography (EMG), and Whole-body Segmental Inertial Recording for Multi-modal Neural Decoding

Recent studies support the involvement of supraspinal networks in control of bipedal human walking. Part of this evidence encompasses studies, including our previous work, demonstrating that gait kinematics and limb coordination during treadmill walking can be inferred from the scalp electroencephalogram (EEG) with reasonably high decoding accuracies. These results provide impetus for development of non-invasive brain-machine-interface (BMI) systems for use in restoration and/or augmentation of gait- a primary goal of rehabilitation research. To date, studies examining EEG decoding of activity during gait have been limited to treadmill walking in a controlled environment. However, to be practically viable a BMI system must be applicable for use in everyday locomotor tasks such as over ground walking and turning. Here, we present a novel protocol for non-invasive collection of brain activity (EEG), muscle activity (electromyography (EMG)), and whole-body kinematic data (head, torso, and limb trajectories) during both treadmill and over ground walking tasks. By collecting these data in the uncontrolled environment insight can be gained regarding the feasibility of decoding unconstrained gait and surface EMG from scalp EEG.

Simultaneous Scalp Electroencephalography EEG, Electromyography EMG, and Whole-body Segmental Inertial Recording for Multi-modal Neural Decoding

Development of an effective brain-machine-interface (BMI) system for restoration and rehabilitation of bipedal locomotion requires accurate decoding of user's intent. Here we present a novel experimental protocol and data collection technique for simultaneous non-invasive acquisition of neural activity, muscle activity, and whole-body kinematics during various locomotion tasks and conditions.

Eşzamanlı Derisi Elektroensefalografi (EEG), elektromiyografi (EMG) ve Multi-modal Sinir kod çözme için Tüm vücut bölüm Ataletsel Kayıt

Recent  studies support the involvement of supraspinal networks in control of bipedal  human walking. Part of this evidence  encompasses studies, ...

Contextual and Cued Fear Conditioning Test Using a Video Analyzing System in Mice

The contextual and cued fear conditioning test is one of the behavioral tests that assesses the ability of mice to learn and remember an association between environmental cues and aversive experiences. In this test, mice are placed into a conditioning chamber and are given parings of a conditioned stimulus (an auditory cue) and an aversive unconditioned stimulus (an electric footshock). After a delay time, the mice are exposed to the same conditioning chamber and a differently shaped chamber with presentation of the auditory cue. Freezing behavior during the test is measured as an index of fear memory. To analyze the behavior automatically, we have developed a video analyzing system using the ImageFZ application software program, which is available as a free download at http://www.mouse-phenotype.org/. Here, to show the details of our protocol, we demonstrate our procedure for the contextual and cued fear conditioning test in C57BL/6J mice using the ImageFZ system. In addition, we validated our protocol and the video analyzing system performance by comparing freezing time measured by the ImageFZ system or a photobeam-based computer measurement system with that scored by a human observer. As shown in our representative results, the data obtained by ImageFZ were similar to those analyzed by a human observer, indicating that the behavioral analysis using the ImageFZ system is highly reliable. The present movie article provides detailed information regarding the test procedures and will promote understanding of the experimental situation.

This article presents a protocol for a contextual and cued fear conditioning test using a video analyzing system to assess fear learning and memory in mice.

Farelerde Video Analiz Sistemi kullanma ve bağlamsal cued Korku Klima Testi

The contextual and cued fear conditioning test is one of the behavioral tests that assesses the ability of mice to learn and remember an association ...

Automated Visual Cognitive Tasks for Recording Neural Activity Using a Floor Projection Maze

Neuropsychological tasks used in primates to investigate mechanisms of learning and memory are typically visually guided cognitive tasks. We have developed visual cognitive tasks for rats using the Floor Projection Maze1,2&#160;that are optimized for visual abilities of rats permitting stronger comparisons of experimental findings with other species.
In order to investigate neural correlates of learning and memory, we have integrated electrophysiological recordings into fully automated cognitive tasks on the Floor Projection Maze1,2. Behavioral software interfaced with an animal tracking system allows monitoring of the animal's behavior with precise control of image presentation and reward contingencies for better trained animals. Integration with an in vivo electrophysiological recording system enables examination of behavioral correlates of neural activity at selected epochs of a given cognitive task.
We describe protocols for a model system that combines automated visual presentation of information to rodents and intracranial reward with electrophysiological approaches. Our model system offers a sophisticated set of tools as a framework for other cognitive tasks to better isolate and identify specific mechanisms contributing to particular cognitive processes.

We describe protocols for training rats for chronic electrophysiological recordings in fully automated cognitive tasks on a Floor Projection Maze.

Zemin Projeksiyon Maze kullanma Kayıt Sinir Aktivitesi otomatik Görsel Bilişsel Görevler

Neuropsychological tasks used in primates to investigate mechanisms of learning and memory are typically visually guided cognitive tasks. We have ...

Combined Shuttle-Box Training with Electrophysiological Cortex Recording and Stimulation as a Tool to Study Perception and Learning

Shuttle-box avoidance learning is a well-established method in behavioral neuroscience and experimental setups were traditionally custom-made; the necessary equipment is now available by several commercial companies. This protocol provides a detailed description of a two-way shuttle-box avoidance learning paradigm in rodents (here Mongolian gerbils; Meriones unguiculatus) in combination with site-specific electrical intracortical microstimulation (ICMS) and simultaneous chronical electrophysiological in vivo recordings. The detailed protocol is applicable to study multiple aspects of learning behavior and perception in different rodent species.
Site-specific ICMS of auditory cortical circuits as conditioned stimuli here is used as a tool to test the perceptual relevance of specific afferent, efferent and intracortical connections. Distinct activation patterns can be evoked by using different stimulation electrode arrays for local, layer-dependent ICMS or distant ICMS sites. Utilizing behavioral signal detection analysis it can be determined which stimulation strategy is most effective for eliciting a behaviorally detectable and salient signal. Further, parallel multichannel-recordings using different electrode designs (surface electrodes, depth electrodes, etc.) allow for investigating neuronal observables over the time course of such learning processes. It will be discussed how changes of the behavioral design can increase the cognitive complexity (e.g. detection, discrimination, reversal learning).

Shuttle-box avoidance learning is well-established in behavioral neuroscience. This protocol describes how shuttle-box learning in rodents can be combined with site-specific electrical intracortical microstimulation (ICMS) and simultaneous chronical in vivo recordings as a tool to study multiple aspects of learning and perception.

Algı ve Öğrenme Eğitim bir aracı olarak Elektrofizyolojik Cortex Kayıt ve Stimülasyon ile Servisi-Box Eğitim Kombine

Shuttle-box avoidance learning is a well-established method in behavioral neuroscience and experimental setups were traditionally custom-made; the ...

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.

Görev Özgü Sinir Efficiencies Karşılaştırma için Elektroensefalografi Ölçümler kullanmak: Mekansal Zeka Görevleri

Spatial intelligence is often linked to success in engineering education and engineering professions. The use of electroencephalography enables ...

Concurrent Electroencephalography Recording During Transcranial Alternating Current Stimulation (tACS)

Oscillatory brain activities are considered to reflect the basis of rhythmic changes in transmission efficacy across brain networks and are assumed to integrate cognitive neural processes. Transcranial alternating current stimulation (tACS) holds the promise to elucidate the causal link between specific frequencies of oscillatory brain activity and cognitive processes. Simultaneous electroencephalography (EEG) recording during tACS would offer an opportunity to directly explore immediate neurophysiological effects of tACS. However, it is not trivial to measure EEG signals during tACS, as tACS creates a huge artifact in EEG data. Here we explain how to set up concurrent tACS-EEG experiments. Two necessary considerations for successful EEG recording while applying tACS are highlighted. First, bridging of the tACS and EEG electrodes via leaking EEG gel immediately saturates the EEG amplifier. To avoid bridging via gel, the viscosity of the EEG gel is the most important parameter. The EEG gel must be viscous to avoid bridging, but at the same time sufficiently fluid to create contact between the tACS electrode and the scalp. Second, due to the large amplitude of the tACS artifact, it is important to consider using an EEG system with a high resolution analog-to-digital (A/D) converter. In particular, the magnitude of the tACS artifact can exceed 100 mV at the vicinity of a stimulation electrode when 1 mA tACS is applied. The resolution of the A/D converter is of importance to measure good quality EEG data from the vicinity of the stimulation site. By following these guidelines for the procedures and technical considerations, successful concurrent EEG recording during tACS will be realized.

Concurrent Electroencephalography Recording During Transcranial Alternating Current Stimulation tACS

In this article we explain how to set up a concurrent transcranial alternating current stimulation and EEG experiment.

Transkraniyal Alternatif Akım Uyarım sırasında Eşzamanlı Elektroensefalografi Kayıt (TAC)

Oscillatory brain activities are considered to reflect the basis of rhythmic changes in transmission efficacy across brain networks and are assumed to ...

Visualization Method for Proprioceptive Drift on a 2D Plane Using Support Vector Machine

Proprioceptive drift, which is a perceptual shift in body-part position from the unseen real body to a visible body-like image, has been measured as the behavioral correlate for the sense of ownership. Previously, the estimation of proprioceptive drift was limited to one spatial dimension, such as height, width, or depth. As the hand can move freely in 3D, measuring proprioceptive drift in only one dimension is not sufficient for the estimation of the drift in real life situations. In this article, we provide a novel method to estimate proprioceptive drift on a 2D plane using the mirror illusion by combining an objective behavioral measurement (hand position tracking) and subjective, phenomenological assessment (subjective assessment of hand position and questionnaire) with a sophisticated machine learning approach. This technique permits not only an investigation of the underlying mechanisms of the sense of ownership and agency but also assists in the rehabilitation of a missing or paralyzed limb and in the design rules of real-time control systems with a self-body-like usability, in which the operator controls the system as if it were part of his/her own body.

This article describes a novel method to estimate proprioceptive drift on a 2D plane using the mirror illusion and combining a psychophysical procedure with an analysis using machine learning.

Destek Vektör Makinesi Kullanarak 2B Düzlemde proprioseptif Drift için görselleştirme yöntemi

Proprioceptive drift, which is a perceptual shift in body-part position from the unseen real body to a visible body-like image, has been measured as the ...

Implantation and Recording of Wireless Electroretinogram and Visual Evoked Potential in Conscious Rats

The full-field electroretinogram (ERG) and visual evoked potential (VEP) are useful tools to assess retinal and visual pathway integrity in both laboratory and clinical settings. Currently, preclinical ERG and VEP measurements are performed with anesthesia to ensure stable electrode placements. However, the very presence of anesthesia has been shown to contaminate normal physiological responses. To overcome these anesthesia confounds, we develop a novel platform to assay ERG and VEP in conscious rats. Electrodes are surgically implanted sub-conjunctivally on the eye to assay the ERG and epidurally over the visual cortex to measure the VEP. A range of amplitude and sensitivity/timing parameters are assayed for both the ERG and VEP at increasing luminous energies. The ERG and VEP signals are shown to be stable and repeatable for at least 4 weeks post surgical implantation. This ability to record ERG and VEP signals without anesthesia confounds in the preclinical setting should provide superior translation to clinical data.

We show surgical implantation and Recording procedures to measure visual electrophysiological signals from the eye (electroretinogram) and brain (visual evoked potential) in conscious rats, which is more analogous to the human condition where recordings are conducted without anesthesia confounds.

Bilinçli Sıçanlarda implantasyon ve Kablosuz Elektroretinogram Recording ve Görsel Uyarılmış Potansiyel

The full-field electroretinogram (ERG) and visual evoked potential (VEP) are useful tools to assess retinal and visual pathway integrity in both ...

Exploring Infant Sensitivity to Visual Language using Eye Tracking and the Preferential Looking Paradigm

We discuss the use of the preferential looking paradigm in eye tracking studies in order to study how infants develop, understand, and attend to the world around them. Eye tracking is a safe and non-invasive way to collect gaze data from infants, and the preferential looking paradigm is simple to design and only requires the infant to be attending to the screen. By simultaneously showing two visual stimuli that differ in one dimension, we can assess whether infants show different looking behavior for either stimulus, thus demonstrating sensitivity to that difference. The challenges in such experimental approaches are that experiments must be kept brief (no more than 10 min) and be carefully controlled such that the two stimuli differ in only one way. The interpretation of null results must also be carefully considered. In this paper, we illustrate a successful example of an infant eye tracking study with a preferential looking paradigm to discover that 6-month-olds are sensitive to linguistic cues in a signed language despite having no prior exposure to signed language, suggesting that infants possess intrinsic or innate sensitivities to these cues.

Eye tracking studies using a preferential looking paradigm can be used to study infants&#39;&#160;emerging understanding of, and attention to, their external visual world.

Göz Izleme ve Tercihli görünümlü paradigma kullanarak görsel dile bebek hassasiyetini keşfetme

We discuss the use of the preferential looking paradigm in eye tracking studies in order to study how infants develop, understand, and attend to the world ...