Pupillometri, karmaşık ses tanıma eşiklerini tahmin etmek için kullanılabilir ve çeşitli işitme kaybı biçimlerinin bu eşikler üzerindeki etkilerini belirlemek için diğer yöntemlerle birlikte kullanılabilir. Bu teknik, insanlardan ve eğitimsiz hayvanlardan aynı yöntemin verilerini karakterize etmek için kullanılabilir. Kurulumu nispeten kolaydır ve minimal invazivdir.
İşitme kaybının hayvan modellerinde davranış ve algı ölçümlerinin elde edilmesi zordur. Bu yöntem, hayvanlardaki karmaşık ses tanıma davranışlarını ölçmenin bir yoludur. Tüm hayvan davranış deneylerinde yaptığımız gibi, sabır anahtardır.
Hayvanı deney düzeneğine alıştırmak için zaman ayırın. Deneysel oturumları kısa tutun ve hayvanı yakından izleyin. Kalibre edilmiş bir hoparlörü, hayvanın yerleştirileceği konuma eşit yükseklikte ses zayıflatılmış oda duvarına monte etmeye başlamak için.
Serbest alan uyaranı dağıtımı için, hayvanı büyük vücut hareketlerinin mümkün olmadığından emin olmak için muhafazaya yerleştirin ve hayvanın başını sert çerçeveye sabitleyin. Hayvan hareketlerini algılamak ve kaydetmek için muhafazanın altına bir piezoelektrik sensör yerleştirin. Ardından, öğrenci görüntüleme kamerasını nesnenin gözünden 25 santimetre uzağa yerleştirin.
Hava pufunu ayarlamak için, hayvanın burnunun yaklaşık 15 santimetre önüne bir pipet ucu yerleştirmek için masaya bağlı bir tutucu kullanın. Pipet ucuna yaklaşık üç milimetre çapında bir silikon tüp bağlayın ve tüpü düzenlenmiş bir hava silindirine bağlayın. Silindir hava basıncını 20 ila 25 psi arasında tutun.
Bilgisayar kontrollü bir röle kullanarak hava pufunun zamanlamasını ve süresini kontrol etmek için tüpü bir sıkıştırma valfinden geçirin. Yaklaşık 10 santimetre mesafeye yerleştirilmiş bir kızılötesi LED dizisi ile gözü aydınlatın. Görüntülenen gözü aydınlatmak ve temel göz bebeği çapını yaklaşık 3,5 milimetreye getirmek için metrekare başına yaklaşık 2000 kandela yoğunluğunda beyaz LED aydınlatma kullanın.
Öğrenci edinme yazılımını açın ve 0,15 derecelik görsel açı uzamsal çözünürlüğe sahip 16 milimetre lensli bir kamera ve görüntülenen gözden 25 santimetre mesafeye yerleştirilmiş bir kızılötesi filtre kullanarak öğrencinin videosunu alın. Gözün görüntülenen alanda ortalandığından emin olun. Kameranın diyafram açıklığını, odağını ve IR seviyesini, görüntülenen göz bebeğinin ana hatları keskin netliğe gelene kadar düzenleyin.
Öğrenci edinme yazılımında, fare ile dikdörtgen bir alan seçerek öğrenciyi içeren ilgi alanını tanımlayın. Ardından, elde edilen videonun parlaklığını ve kontrastını ayarlamak için kontrol panelini kullanın. Tarama yoğunluğunu beşe ayarlayın ve eşiği, elips videodaki göz bebeğinin ana hatlarıyla yakından eşleşecek şekilde ayarlayın.
Nöral arayüz işlemci yazılımını kullanarak, analog sinyali öğrenci çapından veya PD izinden, piezoelektrik sensörden gelen voltaj izini kayıt hareketini, uyaran teslim sürelerini ve hava puf dağıtım sürelerini alın ve kaydedin. İki farklı seslendirme kategorisinden benzer uzunluktaki Gine domuzu seslendirmelerinin sekiz farklı örneğini seçin. Örneğin, wheek çağrıları ve whine çağrıları.
Bir kategori standart uyaran olarak hizmet edecek ve diğer kategori tuhaf veya sapkın uyaranlar olarak hizmet edecektir. Farklı sinyal-gürültü oranı veya SNR seviyelerinde gürültüye gömülü bir saniye uzunluğunda standart ve sapkın uyaranlar üretmek için, çağrılara eşit uzunlukta beyaz gürültü ekleyin. Bu deneyde örneklenen SNR aralığı eksi 24 ile artı 40 desibel arasındadır.
Her seans için, zamanın% 90'ından daha büyük standart uyaranlar içeren bir sözde rastgele uyaran sunum dizisi hazırlayın. Sapkın uyaranlar arasında standart uyaranlarla en az 20 ila 40 deneme olduğundan emin olun. Tüm uyaran sunumları için sabit bir uyaran yoğunluğu kullanın.
Uyaranları yüksek zamansal düzenlilikle sunun. Hayvanın uyaranlarla olan ilişkisini sürdürmek ve alışkanlığı en aza indirmek için, isteğe bağlı olarak, sapkın uyarandan sonra kısa bir hava pufunu verin. Hava pufunun başlangıcının uyaran süresinden yeterince ayrıldığından emin olun, böylece uyaran öğrenci genişleme tepkilerini uyandırır.
Hava puf kaynaklı yanıp sönen eserlerden önce bir zirveye ulaşın. Kod pupil_avg_JOVE_m çalıştırın ve her oturum için hareket algılama ve deneme sürümü hariç tutma işlemlerini gerçekleştirmek üzere açılır iletişim kutusunda tek bir oturumdan veri dosyasını seçin. Ardından aynı kodu çalıştırın ve açılır iletişim kutusunda analiz edilecek tüm veri dosyalarını seçin.
Göz kırpma artefaktlarını kaldırmak için, verileri önceden işleyin ve seanslar boyunca her uyarana ortalama öğrenci genişlemesini elde edin. Ortalama uyaran uyaran uyarıcı çapı, her bir uyaran koşulu için, her bir uyaran durumuna ortalama öğrenci genişleme tepkisini oluşturmak için her bir hayvan içindeki oturumlar boyunca ve daha sonra hayvanlar arasında değişir. Kod pupil_avg_JOVE tüm çıktıları dikey olarak birleştirin.
m veya tüm seanslar hayvanlar, SNR'ler ve zayıflamalar, sütunları, hayvan kimliğini, SNR'yi, ses seviyesini ve öğrenci çapı değerlerini içeren bir matris oluşturmak için. Her SNR için, sonuçları görselleştirmek için kesişmeye karşılık gelen ağırlıkları çizin. Aynı şeyi doğrusal ve ikinci dereceden terimler için de yapın.
Önemli öğrenci değişiklikleri olan denemelerin tüm seans bilge yüzdesini, hücrelerin daha düşükten yükseğe SNR'ye düzenlendiği bir hücre dizisinin her hücresine koyun. Kod pupil_threshold_estimate_JOVE_m kullanarak, gürültü kategorizasyon eşiğindeki çağrıyı tahmin edin. Üç hayvandan ortalama öğrenci tepkileri bu şekilde gösterilmiştir.
Standart sızlanma uyaranlarına verilen ortalama öğrenci tepkileri mavi çizgi ile temsil edilir ve gölgelendirme artı eksi bir standart ortalama hatasına karşılık gelir. Gri çizgiler ve gölgelendirme, sapkın wheek uyaranları tarafından uyandırılan ortalama ve artı eksi bir standart öğrenci tepkisi ortalamasına karşılık gelir. Gri gölgelendirme yoğunluğu SNR'ye karşılık gelir.
Yeşil çizgi ve gölgelendirme, SNR eşiğindeki ortalama öğrenci izine karşılık gelir. Kırmızı dikey çizgi, uyaran başlangıcına karşılık gelir. Turuncu dikey çizgi hava puf başlangıcına karşılık gelir ve deniz mavisi kesikli çizgiler GCA penceresine karşılık gelir.
SNR'nin bir fonksiyonu olarak sapkın uyaranın neden olduğu önemli pupil çapı değişikliklerine sahip çalışmaların yüzdesine uyan psikometrik fonksiyon bu şekilde gösterilmiştir. Bıyıklar artı eksi bir standart ortalama hatasına karşılık gelir. Maksimumun% 50'sine yaklaşık eksi 20 desibel SNR'de ulaşıldığını unutmayın.
Elde edilen yüksek kaliteli veriler, hayvanı deney düzeneğine iyi alıştırmak ve sürekli eliminasyon koşullarını korumak önemlidir. Hayvanın sapkın uyaranlara olan yerleşimini en aza indirmek için deney oturumunu kısa tutun. EEG veya pupillometri ile birleştirilen elektrofizyolojik kayıtlar, işitme engelli hayvanlarda gürültü çağrısı kategorizasyon eksikliklerinin altında yatan nöral eksiklikler hakkında ek bir fikir üretecektir.
