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.oxfordscholarship.com/view/10.1093/acprof:oso/9780199563456.001.0001/acprof-9780199563456-chapter-3">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/pubmed?term=((Eyelid+movements%3A+behavioral+studies+of+blinking+in+humans+under+different+stimulus+conditions%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Eyelid movements: behavioral studies of blinking in humans under different stimulus conditions.</a> Journal of Neurophysiology. 89 (5), 2784-2796 (2003).</li>
<li>Andreu-Sánchez, C., Martín-Pascual, M. Á, Gruart, A., Delgado-García, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Eyeblink+rate+watching+classical+Hollywood+and+post-classical+MTV+editing+styles%2C+in+media+and+non-media+professionals%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Neurophysiological+aspects+of+eye+and+eyelid+movements+during+blinking+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Neurophysiological aspects of eye and eyelid movements during blinking in humans.</a> Journal of Neurophysiology. 83 (1), 166-176 (2000).</li>
<li>Delgado-García, J. M., Gruart, A., Múnera, A. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11836751">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/pubmed?term=((Blink+and+you%27ll+miss+it%3A+the+role+of+blinking+in+the+perception+of+magic+tricks%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Eye+movements+and+blinks%3A+their+relationship+to+higher+cognitive+processes%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Psychophysiology+official+journal+of+the+International+Organization+of+Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">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-Sánchez, C., Martín-Pascual, M. Á, Gruart, A., Delgado-García, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Looking+at+reality+versus+watching+screens%3A+Media+professionalization+effects+on+the+spontaneous+eyeblink+rate%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Synchronization+of+spontaneous+eyeblinks+while+viewing+video+stories%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings.+Biological+sciences+%2F+The+Royal+Society%22%5BJournal%5D)">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://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTadel%2C+F+%22Detect+and+remove+artifacts%22">Detect and remove artifacts</a>. , 
 <a target="_blank" href="http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TutRawSsp">http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TutRawSsp</a> (2015).</li>
<li>Jiang, X., Tien, G., Huang, D., Zheng, B., Atkins, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Capturing+and+evaluating+blinks+from+video-based+eyetrackers%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((A+data-driven+algorithm+for+offline+pupil+signal+preprocessing+and+eyeblink+detection+in+low-speed+eye-tracking+protocols%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">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://umpir.ump.edu.my/14721/">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="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077314204001158">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://ieeexplore.ieee.org/document/4228575/">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/pubmed?term=((Detection+of+eye+blink+artifacts+from+single+prefrontal+channel+electroencephalogram%5BTitle%5D)+AND+%22Computer+Methods+and+Programs+in+Biomedicine%22%5BJournal%5D)">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://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTadel%2C+F+%22Brainstorm3%3A+Function+process_evt_detect.m%22">Brainstorm3: Function process_evt_detect.m</a>. , 
 <a target="_blank" href="https://github.com/brainstorm-tools/brainstorm3/blob/master/toolbox/process/functions/process_evt_detect.m#L297">https://github.com/brainstorm-tools/brainstorm3/blob/master/toolbox/process/functions/process_evt_detect.m#L297</a> (2018).</li>
<li>Hall, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+origin+and+purposes+of+blinking%5BTitle%5D)+AND+%22The+British+Journal+of+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Eyeblink+entrainment+at+breakpoints+of+speech%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Blink+before+and+after+you+think%3A+Blinks+occur+prior+to+and+following+cognitive+load+indexed+by+pupillary+responses%5BTitle%5D)+AND+%22Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Inhibition+of+eye+blinking+reveals+subjective+perceptions+of+stimulus+salience%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences+of+the+United+States+of+America%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Blinking+and+operating+cognition+versus+vision%5BTitle%5D)+AND+%22BritishJournal+of+Ophthalmology%22%5BJournal%5D)">Blinking and operating cognition versus vision.</a> BritishJournal of Ophthalmology. 86, 479(2002).</li>
<li>Leal, S., Vrij, A. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s10919-008-0051-0">Blinking during and after lying.</a> Journal of Nonverbal Behavior. 32 (2008), 187-194 (2008).</li>
<li>Murch, W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMurch%2C+W+%22In+the+blink+of+an+eye%3A+A+perspective+on+film+editing%22">In the blink of an eye: A perspective on film editing</a>. , Silman-James Press. (1995).</li>
<li>Holland, M. K., Tarlow, G. <a target="_blank" href="http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.2466/pms.1975.41.2.403">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/pubmed?term=((Blinks+as+an+index+of+cognitive+activity+during+reading%5BTitle%5D)+AND+%22Integrative+Physiological+and+Behavioral+Science%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Professional+athletes+have+extraordinary+skills+for+rapidly+learning+complex+and+neutral+dynamic+visual+scenes%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Brain+correlates+of+aesthetic+expertise%3A+A+parametric+fMRI+study%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+and+Cognition%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((The+musician%27s+brain%3A+functional+imaging+of+amateurs+and+professionals+during+performance+and+imagery%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">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., Grèzes, J., Passingham, R. E., Haggard, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Action+observation+and+acquired+motor+skills%3A+an+FMRI+study+with+expert+dancers%5BTitle%5D)+AND+%22Cerebral+cortex%22%5BJournal%5D)">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><tbody><tr><td>EEG Device</td><td>Neurolectrics</td><td>Enobio 20 EEG/EMG system&amp;nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>Ag/AgCl Electrodes</td><td>Neuroelectrics</td><td>[NE022b] GelTrode</td><td></td></tr><tr><td>Recording EEG software</td><td>Neuroelectrics</td><td>NicOffline software</td><td></td></tr><tr><td>HD-video camera</td><td>Sony Corporation&amp;nbsp;</td><td>Sony HDR-GW55VE</td><td></td></tr><tr><td>Syringe</td><td>Monoject</td><td>Monoject 412, curved tip syringe, 50/box</td><td></td></tr><tr><td>Saline electrode EMG gel</td><td>Signa-Gel</td><td>X32-204: Signa Gel</td><td></td></tr><tr><td>Visual Stimuli Presentation Software</td><td>Paradigm Stimulus Presentation</td><td>Perception Research System Incorporated</td><td></td></tr><tr><td>EEG software analysis</td><td>Centre National de la Recherche Scientifique and Montreal Neurological Institute</td><td>Brainstorm3</td><td></td></tr><tr><td>EEG software analysis</td><td>The MathWorks Inc.</td><td>MATLAB 2013b</td><td></td></tr><tr><td>TV for video presentation</td><td>Panasonic Corporation</td><td>PanasonicTH- 42PZ70EA&amp;nbsp; - 50&quot;</td><td></td></tr><tr><td>PC for presenting stimuli</td><td>MacBook Air</td><td>Year 2013, running Mac OSX Mountain Lion</td><td></td></tr><tr><td>PC for recording stimuli</td><td>MacBook&amp;nbsp;</td><td>Year 2009 running Windows 7</td><td>With a bootcamp partition of the disk for providing Windows OS</td></tr><tr><td>Statistical Analysis</td><td>Systat Software Inc.</td><td>Sigmaplot 11.0&amp;nbsp;</td><td></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

Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children

EEG is traditionally described as a neuroimaging technique with high temporal and low spatial resolution. Recent advances in biophysical modelling and signal processing make it possible to exploit information from other imaging modalities like structural MRI that provide high spatial resolution to overcome this constraint1. This is especially useful for investigations that require high resolution in the temporal as well as spatial domain. In addition, due to the easy application and low cost of EEG recordings, EEG is often the method of choice when working with populations, such as young children, that do not tolerate functional MRI scans well. However, in order to investigate which neural substrates are involved, anatomical information from structural MRI is still needed. Most EEG analysis packages work with standard head models that are based on adult anatomy. The accuracy of these models when used for children is limited2, because the composition and spatial configuration of head tissues changes dramatically over development3.&#160;
In the present paper, we provide an overview of our recent work in utilizing head models based on individual structural MRI scans or age specific head models to reconstruct the cortical generators of high density EEG. This article describes how&#160;EEG recordings are acquired, processed, and analyzed with pediatric populations at the London Baby Lab, including laboratory setup, task design, EEG preprocessing, MRI processing, and EEG channel level and source analysis.&#160;

In recent years, there has been increasing interest in estimating the cortical sources of scalp measured electrical activity for cognitive neuroscience experiments. This article describes how high density EEG is acquired and how recordings are processed for cortical source estimation in children from the age of 2 years at the London Baby Lab.

Çocuklarda Yüksek Yoğunlukta EEG Recordings kortikal Kaynak Analizi

EEG is traditionally described as a neuroimaging technique with high temporal and low spatial resolution. Recent advances in biophysical modelling and ...

Davranış

Combining Computer Game-Based Behavioural Experiments With High-Density EEG and Infrared Gaze Tracking

Experimental paradigms are valuable insofar as the timing and other parameters of their stimuli are well specified and controlled, and insofar as they yield data relevant to the cognitive processing that occurs under ecologically valid conditions. These two goals often are at odds, since well controlled stimuli often are too repetitive to sustain subjects' motivation. Studies employing electroencephalography (EEG) are often especially sensitive to this dilemma between ecological validity and experimental control: attaining sufficient signal-to-noise in physiological averages demands large numbers of repeated trials within lengthy recording sessions, limiting the subject pool to individuals with the ability and patience to perform a set task over and over again. This constraint severely limits researchers' ability to investigate younger populations as well as clinical populations associated with heightened anxiety or attentional abnormalities. Even adult, non-clinical subjects may not be able to achieve their typical levels of performance or cognitive engagement: an unmotivated subject for whom an experimental task is little more than a chore is not the same, behaviourally, cognitively, or neurally, as a subject who is intrinsically motivated and engaged with the task. A growing body of literature demonstrates that embedding experiments within video games may provide a way between the horns of this dilemma between experimental control and ecological validity. The narrative of a game provides a more realistic context in which tasks occur, enhancing their ecological validity (Chaytor &amp; Schmitter-Edgecombe, 2003). Moreover, this context provides motivation to complete tasks. In our game, subjects perform various missions to collect resources, fend off pirates, intercept communications or facilitate diplomatic relations. In so doing, they also perform an array of cognitive tasks, including a Posner attention-shifting paradigm (Posner, 1980), a go/no-go test of motor inhibition, a psychophysical motion coherence threshold task, the Embedded Figures Test (Witkin, 1950, 1954) and a theory-of-mind (Wimmer &amp; Perner, 1983) task. The game software automatically registers game stimuli and subjects' actions and responses in a log file, and sends event codes to synchronise with physiological data recorders. Thus the game can be combined with physiological measures such as EEG or fMRI, and with moment-to-moment tracking of gaze. Gaze tracking can verify subjects' compliance with behavioural tasks (e.g. fixation) and overt attention to experimental stimuli, and also physiological arousal as reflected in pupil dilation (Bradley et al., 2008). At great enough sampling frequencies, gaze tracking may also help assess covert attention as reflected in microsaccades - eye movements that are too small to foveate a new object, but are as rapid in onset and have the same relationship between angular distance and peak velocity as do saccades that traverse greater distances. The distribution of directions of microsaccades correlates with the (otherwise) covert direction of attention (Hafed &amp; Clark, 2002).

Procedures for recording high-density EEG and gaze data during computer game-based cognitive tasks are described. Using a video game to present cognitive tasks enhances ecological validity without sacrificing experimental control.

Birleştiren Bilgisayar Oyun-Tabanlı Yüksek Yoğunlukta EEG ve Kızılötesi Gaze Takip Davranışsal deneyler

Experimental paradigms are valuable insofar as the timing and other parameters of their stimuli are well specified and controlled, and insofar as they ...

Nörobilim

Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: behavioral, emotional and cognitive. They observed that individual types of engagement had not been studied in conjunction, and little information was available about interactions or synergy between the dimensions; consequently, more studies would contribute to creating finely tuned teaching interventions. Benefiting from the recent technological advances in neurosciences, this paper presents a recently developed methodology to gather and synchronize data on multidimensional engagement during learning tasks. The technique involves the collection of (a) electroencephalography, (b) electrodermal, (c) eye-tracking, and (d) facial emotion recognition data on four different computers. This led to synchronization issues for data collected from multiple sources. Post synchronization in specialized integration software gives researchers a better understanding of the dynamics between the multiple dimensions of engagement. For curriculum developers, these data could provide informed guidelines for achieving better instruction/learning efficiency. This technique also opens up possibilities in the field of brain-computer interactions, where adaptive learning or assessment environments could be developed.

This paper aims to describe the techniques involved in the collection and synchronization of the multiple dimensions (behavioral, affective and cognitive) of learners&#8217; engagement during a task.

Nişan Çoklu Boyutları değerlendirilmesi Öğrenme karakterize etmek: Bir Nörofizyolojik Perspektif

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: ...

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 ...

Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography (dEEG)

Dense array electroencephalography (dEEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any other current brain imaging technology1,2, is being used increasingly in the study of social cognitive functioning in infants and adults. While dEEG is enabling researchers to examine brain activity patterns with unprecedented levels of sensitivity, conventional EEG recording systems continue to face certain limitations, including 1) poor spatial resolution and source localization3,4,2) the physical discomfort for test subjects of enduring the individual application of numerous electrodes to the surface of the scalp, and 3) the complexity for researchers of learning to use multiple software packages to collect and process data. Here we present an overview of an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults. Although several analytical software techniques can be used to establish indirect indices of source localization to improve the spatial resolution of dEEG, the HydroCel Geodesic Sensor Net (HCGSN) by Electrical Geodesics, Inc. (EGI), a dense sensory array that maintains equal distances among adjacent recording electrodes on all surfaces of the scalp, further enhances spatial resolution4,5,6 compared to standard dEEG systems. The sponge-based HCGSN can be applied rapidly and without scalp abrasion, making it ideal for use with adults7,8, children9,10,11, and infants12, in both research and clinical4,5,6,13,14,15 settings. This feature allows for considerable cost and time savings by decreasing the average net application time compared to other dEEG systems. Moreover, the HCGSN includes unified, seamless software applications for all phases of data, greatly simplifying the collection, processing, and analysis of dEEG data.
The HCGSN features a low-profile electrode pedestal, which, when filled with electrolyte solution, creates a sealed microenvironment and an electrode-scalp interface. In all Geodesic dEEG systems, EEG sensors detect changes in voltage originating from the participant's scalp, along with a small amount of electrical noise originating from the room environment. Electrical signals from all sensors of the Geodesic sensor net are received simultaneously by the amplifier, where they are automatically processed, packaged, and sent to the data-acquisition computer (DAC). Once received by the DAC, scalp electrical activity can be isolated from artifacts for analysis using the filtering and artifact detection tools included in the EGI software. Typically, the HCGSN can be used continuously for only up to two hours because the electrolyte solution dries out over time, gradually decreasing the quality of the scalp-electrode interface.
In the Parent-Infant Research Lab at the University of Toronto, we are using dEEG to study social cognitive processes including memory, emotion, goals, intentionality, anticipation, and executive functioning in both adult and infant participants.

Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography dEEG

Dense array electroencephalography is being used increasingly to study social cognitive functions in infants and adults. Here we present an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults.

(Bebekler ve Yetişkin Yoğun Dizi Elektroensefalografi kullanarak Sosyal Biliş incelenmesi D EEG)

Dense array electroencephalography (dEEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any ...

Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain signal. Typically, researchers represent the brain's response as the mean across repeated experimental trials and disregard signal fluctuations over time as "noise". However, it is becoming clear that brain signal variability conveys meaningful functional information about neural network dynamics. This article describes the novel method of multiscale entropy (MSE) for quantifying brain signal variability. MSE may be particularly informative of neural network dynamics because it shows timescale dependence and sensitivity to linear and nonlinear dynamics in the data.

Neuroimaging researchers typically consider the brain's response as the mean activity across repeated experimental trials and disregard signal variability over time as "noise". However, it is becoming clear that there is signal in that noise. This article describes the novel method of multiscale entropy for quantifying brain signal variability in the time domain.

Olay İlişkili Potansiyeller, Spektral Güç ve Çok Ölçekli Entropi: EEG beyin görüntüleme Veri Uygulamaları

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain ...

Investigating the Function of Deep Cortical and Subcortical Structures Using Stereotactic Electroencephalography: Lessons from the Anterior Cingulate Cortex

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is a technique used to localize seizure foci in patients with medically intractable epilepsy. This procedure involves the chronic placement of multiple depth electrodes into regions of the brain typically inaccessible via subdural grid electrode placement. SEEG thus provides a unique opportunity to investigate brain function. In this paper we demonstrate how SEEG can be used to investigate the role of the dorsal anterior cingulate cortex (dACC) in cognitive control. We include a description of the SEEG procedure, demonstrating the surgical placement of the electrodes. We describe the components and process required to record local field potential (LFP) data from consenting subjects while they are engaged in a behavioral task. In the example provided, subjects play a cognitive interference task, and we demonstrate how signals are recorded and analyzed from electrodes in the dorsal anterior cingulate cortex, an area intimately involved in decision-making. We conclude with further suggestions of ways in which this method can be used for investigating human cognitive processes.

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is an operative technique used in epilepsy surgery to help localize seizure foci. It also affords a unique opportunity to investigate brain function. Here we describe how SEEG can be used to investigate cognitive processes in human subjects.

Stereotaktik Elektroensefalografi kullanarak Derin KORTİKAL Fonksiyonu ve subkortikal yapıları incelenmesi: Ön Singulat Korteks Dersler

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is a technique used to localize seizure foci in patients with medically intractable epilepsy. This procedure ...

Stimulus-specific Cortical Visual Evoked Potential Morphological Patterns

This paper presents a methodology for the recording and analysis of cortical visual evoked potentials (CVEPs) in response to various visual stimuli using 128-channel high-density electroencephalography (EEG). The specific aim of the described stimuli and analyses is to examine whether it is feasible to replicate previously reported CVEP morphological patterns elicited by an apparent motion stimulus, designed to simultaneously stimulate both ventral and dorsal central visual networks, using object and motion stimuli designed to separately stimulate ventral and dorsal visual cortical networks.&#160; Four visual paradigms are presented: 1. Randomized visual objects with consistent temporal presentation. 2. Randomized visual objects with inconsistent temporal presentation (or jitter).&#160; 3. Visual motion via a radial field of coherent central dot motion without jitter.&#160; 4. Visual motion via a radial field of coherent central dot motion with jitter.&#160; These four paradigms are presented in a pseudo-randomized order for each participant.&#160; Jitter is introduced in order to view how possible anticipatory-related effects may affect the morphology of the object-onset and motion-onset CVEP response.&#160; EEG data analyses are described in detail, including steps of data exportation from and importation to signal processing platforms, bad channel identification&#160;and removal, artifact rejection, averaging, and categorization of average CVEP morphological pattern type based upon latency ranges of component peaks. Representative data show that the methodological approach is indeed sensitive in eliciting differential object-onset and motion-onset CVEP morphological patterns and may, therefore, be useful in addressing the larger research aim. Given the high temporal resolution of EEG and the possible application of high-density EEG in source localization analyses, this protocol is ideal for the investigation of distinct CVEP morphological patterns and the underlying neural mechanisms which generate these differential responses.&#160; &#160; &#160;&#160;

In this paper, we present a protocol to investigate differential cortical visual evoked potential morphological patterns through stimulation of ventral and dorsal networks using high-density EEG. Visual object and motion stimulus paradigms, with and without temporal jitter, are described. Visual evoked potential morphological analyses are also outlined.&#160;&#160;

Stimulus-spesifik kortikal görsel uyarılmış potansiyel morfolojik desenler

This paper presents a methodology for the recording and analysis of cortical visual evoked potentials (CVEPs) in response to various visual stimuli using ...

Topographical EEG Recordings of Visual Evoked Potentials in Mice using Multichannel Thin-film Electrodes

Visual evoked potentials (VEP) allow the characterization of visual function in preclinical mouse models. Various methods exist to measure VEPs in mice, from non-invasive EEG, subcutaneous single-electrodes, and ECoG to fully invasive intracortical multichannel visual cortex recordings. It can be useful to acquire a global, topographical EEG-level characterization of visual responses previous to local intracortical microelectrode measurements in acute experimental settings. For example, one use case is&#160;to assess global cross-modal changes in VEP topography in deafness models before studying its effects on a local intracortical level. Multichannel epicranial EEG is a robust method to acquire such an overview measure of cortical visual activity.&#160;Multichannel epicranial EEG provides comparable results through a standardized, consistent approach to, for example, identify cross-modal, pathological, or age-related changes in cortical visual function. The current study presents a method to obtain the topographical distribution of flash-evoked VEPs with a 32-channel thin-film EEG electrode array in anesthetized mice. Combined with analysis in the time and frequency domain, this approach allows fast characterization and screening of the topography and basic visual properties of mouse cortical visual function, which can be combined with various acute experimental settings.

<meta charset="utf8"></head><body>Çok Kanallı İnce Film Elektrotlar Kullanılarak Farelerde Görsel Uyarılmış Potansiyellerin Topografik EEG Kayıtları

The present protocol describes a simple procedure to acquire and analyze the topography of epicranial visual evoked potentials with 32-multichannel thin-film electrodes in the mouse.

Çok Kanallı İnce Film Elektrotlar Kullanılarak Farelerde Görsel Uyarılmış Potansiyellerin Topografik EEG Kayıtları

Visual evoked potentials (VEP) allow the characterization of visual function in preclinical mouse models. Various methods exist to measure VEPs in mice, ...

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

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Çocuklarda Yüksek Yoğunlukta EEG Recordings kortikal Kaynak Analizi

Birleştiren Bilgisayar Oyun-Tabanlı Yüksek Yoğunlukta EEG ve Kızılötesi Gaze Takip Davranışsal deneyler

Nişan Çoklu Boyutları değerlendirilmesi Öğrenme karakterize etmek: Bir Nörofizyolojik Perspektif

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

(Bebekler ve Yetişkin Yoğun Dizi Elektroensefalografi kullanarak Sosyal Biliş incelenmesi_D EEG)

Olay İlişkili Potansiyeller, Spektral Güç ve Çok Ölçekli Entropi: EEG beyin görüntüleme Veri Uygulamaları

Stereotaktik Elektroensefalografi kullanarak Derin KORTİKAL Fonksiyonu ve subkortikal yapıları incelenmesi: Ön Singulat Korteks Dersler

Stimulus-spesifik kortikal görsel uyarılmış potansiyel morfolojik desenler

Çok Kanallı İnce Film Elektrotlar Kullanılarak Farelerde Görsel Uyarılmış Potansiyellerin Topografik EEG Kayıtları

Çok Kanallı İnce Film Elektrotlar Kullanılarak Farelerde Görsel Uyarılmış Potansiyellerin Topografik EEG Kayıtları