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Behavior

बच्चों में इनाम प्रत्याशा और प्रोसेसिंग को मापने के लिए एक इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी प्रोटोकॉल

Published: October 4, 2018 doi: 10.3791/58348
Automatic Translation
1, 2
1Graduate School of Education, University of California, Riverside, 2Psychology Department, University of California, San Diego

Summary

इस प्रोटोकॉल के साथ और autism के बिना युवा बच्चों में इनाम प्रत्याशा और प्रसंस्करण को मापने के लिए बनाया गया है । विशेष रूप से, प्रोटोकॉल का अध्ययन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है तंत्रिका के दौरान इनाम के सामाजिक और सामाजिक स्थितियों के बीच इनाम के लिए नियंत्रित करने की स्थिति ।

Abstract

हम एक को मापने के लिए डिजाइन प्रोटोकॉल मौजूद तंत्रिका को बच्चों में इनाम के संबद्ध । प्रोटोकॉल शोधकर्ताओं दोनों इनाम प्रत्याशा और प्रसंस्करण को मापने के लिए अनुमति देता है । सामाजिक और सामाजिक: अपने उद्देश्य के साथ और autism के बिना, जबकि दो शर्तों के बीच इनाम संपत्तियों को नियंत्रित करने के लिए उपयुक्त है एक इनाम कार्य बनाने के लिए है । वर्तमान प्रोटोकॉल सामाजिक और सामाजिक पुरस्कार शर्तों के बीच मस्तिष्क गतिविधि की तुलना के लिए अनुमति देता है, जबकि इनाम ही शर्तों के बीच समान रखते हुए । इस प्रोटोकॉल का उपयोग करते हुए, हम सबूत है कि neurotypical बच्चों सामाजिक हालत के दौरान बढ़ाया एंटीसिपेटरी मस्तिष्क गतिविधि का प्रदर्शन पाया । इसके अलावा, हमने पाया है कि neurotypical बच्चों autism निदान के साथ बच्चों की तुलना में अधिक मजबूती से सामाजिक इनाम पूर्वानुमान । के रूप में काम एक इनाम के रूप में नाश्ता का उपयोग करता है, यह सबसे छोटे बच्चों के लिए उपयुक्त है । हालांकि, प्रोटोकॉल किशोर या वयस्क आबादी के साथ प्रयोग के लिए अनुकूलित किया जा सकता है अगर नाश्ता मौद्रिक प्रोत्साहन से बदल रहे हैं । प्रोटोकॉल electrophysiological घटनाओं (घटना से संबंधित क्षमता) को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन यह आँख ट्रैकिंग या fMRI के साथ उपयोग के लिए अनुकूलित किया जा सकता है.

Introduction

Autism स्पेक्ट्रम विकार (एएसडी) एक विकासात्मक सामाजिक संचार (मौखिक और गैर मौखिक) और प्रतिबंधित ब्याज की उपस्थिति में विकलांगता और/या दोहराए जाने वाले व्यवहार की विशेषता है । यह देखते हुए कि एएसडी स्नायविक-2,3आधारित होने की कल्पना है, यह आश्चर्य की बात है कि तंत्रिका विज्ञान एएसडी के साथ बच्चों को शामिल शोध पिछले एक दशक में अत्यधिक प्रचलित हो गया है । हालांकि एएसडी के मस्तिष्क के आधार के बारे में कई सिद्धांतों का प्रस्ताव किया गया है, विशेष रूप से एक है कि काफी अनुसंधान की ओर ध्यान दिया गया है सामाजिक प्रेरणा परिकल्पना4है । संक्षेप में, सामाजिक प्रेरणा परिकल्पना कहा गया है कि एएसडी के साथ बच्चों को उनके आम तौर पर (टीडी) साथियों के विकास से कम सामाजिक बातचीत में संलग्न है क्योंकि सामाजिक संपर्क के रूप में उनके लिए फायदेमंद नहीं है । Chevallier एट अल. सामाजिक प्रेरणा परिकल्पना की समीक्षा प्रदान करें5. क्योंकि इस परिकल्पना सीधे इनाम प्रणाली से संबंधित है, विशेष रूप से या नहीं एएसडी में प्रणाली सामाजिक जानकारी के लिए उत्तरदाई है, कई अध्ययनों एएसडी6,7में सामाजिक इनाम प्रणाली की जांच की है, 8 , 9 , 10 , 11 , 12. इन अध्ययनों से परिणाम अलग है, कुछ सबूत प्रदान करने के साथ कि एएसडी में इनाम प्रणाली दोनों सामाजिक और सामाजिक जानकारी के लिए hypoactive है, और दूसरों का सुझाव है कि इनाम प्रणाली आम तौर पर सामाजिक के लिए कार्य करता है सूचना लेकिन सामाजिक उत्तेजनाओं को hypoactive है । इन असंगत परिणामों के लिए एक संभावित कारण उत्तेजनाओं और प्रोटोकॉल में इस्तेमाल किया पद्धति से संबंधित है । यह एक प्रयोगात्मक संदर्भ में सामाजिक और सामाजिक पुरस्कार से मेल करने के लिए मुश्किल है; उदाहरण के लिए, कई अध्ययनों से सामाजिक इनाम के रूप में एक मुस्कुराते चेहरे की तस्वीर का इस्तेमाल किया है, और सामाजिक इनाम मौद्रिक है (जैसे, प्रयोग के बाद पैसा मिल रहा है पूरा7,8,11) । हालांकि इन अध्ययनों से भविष्य के अनुसंधान के लिए एक महत्वपूर्ण आधार प्रदान करते हैं, यह निर्धारित करने के लिए मुश्किल है या नहीं, एएसडी में सामाजिक इनाम जवाबदेही बनाम सामाजिक में मतभेद या यदि वे इनाम के बीच मतभेद की वजह से संबंधित है शर्तों.

वर्तमान प्रोटोकॉल इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी का उपयोग एएसडी के साथ उच्च कामकाजी बच्चों में इनाम प्रणाली की जांच करने के लिए बनाया गया है । के साथ और एएसडी के बिना इनाम प्रत्याशा के आधार पर बच्चों के बीच मतभेदों का पता लगाने, उत्तेजना पूर्ववर्ती नकारात्मकता (SPN) मापा गया था । SPN एक धीमी लहर घटक है कि एक इनाम प्रोत्साहन13की उंमीद को दर्शाता है । SPN के महत्व को आम तौर पर भावनात्मक प्रत्याशा14,15,16 के रूप में धारणा है और insula17,18में गतिविधि से परिलक्षित होने लगा है । SPN कई प्रतिभागियों एक मोटर प्रतिक्रिया करने के बाद और एक निर्णय कार्य19,20के दौरान प्रतिक्रिया शुरू होने से पहले मापा जाता है । SPN इनाम परिमाण के प्रति संवेदनशील है और लगातार इनाम बनाम कोई इनाम शर्तों15,16,21में बड़ा है । हालांकि spn आमतौर पर निर्णय लेने के कार्य के दौरान मापा जाता है, शोधकर्ताओं ने रिपोर्ट किया है कि spn किसी भी कार्य के बिना प्रभावित आगामी उत्तेजनाओं की आशंका जब22,23,24देखा जा सकता है । वर्तमान प्रोटोकॉल का एक महत्वपूर्ण उद्देश्य के लिए एक प्रयोगात्मक कार्य है जिसमें सामाजिक और गैर सामाजिक स्थितियों के बीच पुरस्कार के लिए संभावित निराधार खत्म मिलान कर रहे है प्रदर्शन है । एक अन्य लक्ष्य 6 से 11 साल की उम्र के बीच के युवा बच्चों का परीक्षण करना है । इसलिए, प्रोटोकॉल एक आयु उपयुक्त इनाम कार्य है कि बच्चों को निराश बनने के बिना आकर्षक मिल सकता है के रूप में सेवा कर सकते हैं ।

Protocol

मानव प्रतिभागियों को शामिल प्रक्रियाओं कैलिफोर्निया, नदी के किनारे और कैलिफोर्निया, सैन डिएगो के विश्वविद्यालय में मानव विषय अनुसंधान नैतिकता समिति/संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया ।

1. उत्तेजनाओं की तैयारी

नोट: नीचे वर्णित प्रक्रियाओं एक व्यावसायिक रूप से उपलब्ध संपादन सुइट के लिए विशिष्ट है ( सामग्री की तालिकादेखें); हालांकि, अंय फोटो संपादन सॉफ्टवेयर निश्चित रूप से इस्तेमाल किया जा सकता है ।

  1. दो चेहरे का भाव (खुश और उदास) में वर्गीकृत भावनात्मक चेहरे25 तस्वीरों का एक सेट तैयार करें । पहले से एकत्र व्यवहार रेटिंग का उपयोग करना, अत्यधिक सटीक भावना रेटिंग (जिसमें प्रतिभागियों की ८०% से अधिक भावना सही ढंग से पहचान)25के साथ तस्वीरें चुनें ।
    नोट: हमारे प्रोटोकॉल में, वहां ३३ चुना वयस्क चेहरे थे (18 महिला, 15 पुरुष) । 18 महिलाओं में से 9 कोकेशियान हैं, 4 अफ्रीकी अमेरिकी हैं, और 5 एशियाई अमेरिकी हैं । 15 पुरुषों की, 9 कोकेशियान हैं, 6 अफ्रीकी अमेरिकी हैं, और कोई भी एशियाई अमेरिकी हैं । इस मामले में, फ़ोटो को पहले ही क्रॉप किया जा चुका है और उसे सफ़ेद पृष्ठभूमि पर रखा गया है. यह नोट करना महत्वपूर्ण है कि चेहरे का भाव के NimStim सेट रेटेड और25वयस्कों द्वारा आदर्श था । इस प्रकार, यह संभव है कि बच्चों या किशोरों के चेहरे की अभिव्यक्ति अलग अनुभव वयस्कों, जो छवियों के आदर्श से हो सकता है ।
  2. भावनात्मक अभिव्यक्ति उत्तेजनाओं का मानकीकरण
    1. एक तस्वीर संपादन सुइट का प्रयोग, तस्वीरों को संपादित करने के लिए ग्रेस्केल में हो, तो उंहें बचाने के (सॉफ्टवेयर में यहां इस्तेमाल किया, यह छवि का चयन करके किया जाता है । मोड । Greyscale) ।
    2. सुनिश्चित करें कि रिज़ॉल्यूशन ७२ पिक्सेल/इंच है और यह कि फ़ाइल की चौड़ाई ८.५ इंच है और ऊंचाई 11 इंच है ।
    3. एक शासक का प्रयोग, तस्वीर की चौड़ाई बदल (पिक्सल में) जब तक चेहरे एक तरफ बालों के बाहर से 11 सेमी उपाय दूसरी तरफ बालों के बाहर करने के लिए, और 14 सेमी के सिर के नीचे की शुरुआत से ठोड़ी के नीचे ।
  3. तले हुए चेहरे तीर उत्तेजनाओं बनाना
    1. "हाथापाई" प्लगइन (http://telegraphics.com.au/sw/product/Scramble) डाउनलोड करें ।
    2. ज़िप निकालें और संपादन सुइट के आवेदन फ़ोल्डर के अंदर "प्लग-इन" में ले जाएँ.
    3. फ़ोटो संपादन प्रोग्राम में, आकृति विकल्पों में "कस्टम आकृति" बनाएं । सुनिश्चित करें कि आकृति एक तीर है ।
    4. एक बार में भावनात्मक चेहरा छवियां एक खोलो । केवल चेहरा और नहीं पृष्ठभूमि का चयन करने के लिए चयन उपकरण का उपयोग करें ।
    5. फ़िल्टर का चयन करें । Telegraphics | हाथापाई । ठीकहै ।
    6. विंडो का चयन करें । परतें (यह एक "परतों" खिड़की की ओर का उत्पादन करना चाहिए) ।
    7. डबल क्लिक करें पृष्ठभूमि, तो ठीक क्लिक करें और इसे परत 0 (कोई नाम ठीक है) के लिए नाम बदलें ।
    8. बाएं हाथ मेनू पट्टी में आकार उपकरण पर दायां क्लिक करें और कस्टम तीर आकार चुनें ।
    9. तीर आकार तले हुए छवि के बीच में खींचें ।
    10. तीर को छवि के मध्य में खींचने और आकार समायोजित करने के लिए Ctrl + T का उपयोग करें ताकि यह चेहरा छवि (उदा., 11 x 14 सेमी) के समान हो ।
    11. कोण उपकरण का उपयोग करने के लिए सुनिश्चित करें कि खुश चेहरे के लिए तीर ऊपर की ओर चेहरे और उदास चेहरे के लिए तीर नीचे की ओर चेहरे ।
    12. लेयर 0 या चरण 1.3.7 में दिया गया नाम क्लिक करें ।
    13. चुनें परतें । पिछले के साथ समूह ।
    14. चयन करें-सभी । संपादित करें । मर्ज की प्रतिलिपि बनाएं।
    15. फ़ाइल का चयन करके एक सफेद पृष्ठभूमि पर तीर के साथ एक नई फ़ाइल बनाएं । नये. नई फ़ाइल ७२ पिक्सेल/इंच के एक प्रस्ताव पर ८.५ x 11 इंच होना चाहिए ।
    16. फ़ाइलों को सहेजें ।
      नोट: इन बच रहे है के बाद, उदास भाव, खुश भाव, और तले हुए संस्करणों के साथ व्यक्तियों की तस्वीरें होना चाहिए । ऊपर की ओर इशारा करते हुए तीर के साथ तले हुए तस्वीर खुश के लिए असमाजिक छवि है, और नीचे की ओर इशारा करते हुए तीर के साथ तले हुए तस्वीर उदास के लिए सामाजिक छवि है ।
  4. इनाम छवियां बनाना
    1. (फ्रेम में कुछ और के बिना) एक सुनहरी पटाखे की एक छवि का पता लगाएं और कंप्यूटर के लिए इसे डाउनलोड ।
    2. एक तस्वीर संपादन सुइट में सुनहरी पटाखा छवि खोलें और यह ग्रेस्केल में होने के लिए संपादित करें ।
    3. दो सुनहरी पटाखा छवियां बनाएं: 1) ग्रेस्केल में एक और 2) एक कि बाहर पार कर रहा है (जैसे, मध्य के माध्यम से एक पंक्ति के साथ एक आसपास के सर्कल/
    4. नकल का प्रयोग | चिपकाएं, खुश छवियों के आसपास बरकरार सुनहरी पटाखे की जगह छवियों (जैसे, दोनों ऊपर की ओर इशारा करते हुए तीर और लोगों को मुस्कुरा) ।
    5. नकल का प्रयोग | पेस्टकरें, उदास छवियों के आसपास पार कर दिया-बाहर सुनहरी पटाखे की जगह छवियों (जैसे, दोनों नीचे की ओर इशारा करते हुए तीर और लोगों को सिकोड़ने).
  5. इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी (ईईजी) प्रस्तुति सॉफ्टवेयर में उत्तेजनाओं की तैयारी
    1. एक ईईजी प्रस्तुति सॉफ्टवेयर पैकेज में उत्तेजनाओं के दो ब्लॉक बनाएं । एक ब्लॉक सामाजिक होगा (जैसे, मुस्कुराते और चेहरे को सिकोड़ने की तस्वीरें) और अंय सामाजिक होगा (जैसे, ऊपर की तस्वीरें और नीचे तीर का सामना करना पड़) ।
    2. छद्म प्रत्येक ब्लॉक में उत्तेजनाओं के क्रम ऐसी है कि कोई छवि एक पंक्ति में एक बार से अधिक होता है, और ऐसी है कि प्रतिभागी तीन से अधिक उदास/नीचे की ओर तीर या खुश का सामना करना पड़/
    3. निंनलिखित को शामिल करने के लिए प्रत्येक परीक्षण को सेट करें: एक निर्धारण क्रॉस; प्रश्न चिह्न के साथ 2 बक्से (भागीदार एक बटन प्रेस का उपयोग करने के लिए छोड़ दिया और सही बॉक्स के बीच एक विकल्प का संकेत होगा); एक तीर बॉक्स की ओर इशारा करते हुए भागीदार बटन प्रेस के माध्यम से चुना; और प्रतिक्रिया (ऊपर बनाया उत्तेजनाओं) ।
      नोट: हालांकि प्रतिभागियों बाएँ या दाएँ बॉक्स का चयन कर रहे हैं, चाहे सही (उदाहरण के लिए, खुश चेहरा या ऊपर से बरकरार सुनहरी से घिरा हुआ तीर का सामना करना पड़) या गलत (जैसे, उदास चेहरा या नीचे पार से घिरा हुआ तीर का सामना करना पड़ सुनहरी) दिखाया प्रतिक्रिया पूर्व चरण 1.5.2 में वर्णित यादृच्छिक द्वारा क्रमादेशित है. इस प्रकार, प्रतिभागियों को लग रहा है कि वे सही ढंग से या गलत अनुमान लगा रहे हैं, लेकिन वास्तविकता में पसंद प्रतिक्रिया छवि को प्रभावित नहीं करता है दिखाया गया है ।
    4. निंन अवधियों के आधार पर प्रत्येक परीक्षण प्रदर्शित करें: 1) ५०० ms, 2) दो बक्से के लिए अंदर प्रश्न चिह्न के साथ ३००० ms के लिए पार, 3) दो बक्से के अंदर प्रश्न चिह्न के साथ, २००० ms के लिए भागीदार द्वारा चुने गए बॉक्स की ओर इंगित करते हुए एक तीर के साथ, और 4) प्रतिक्रिया (< c34 > उदा., चेहरा या तले हुए चेहरे की छवियां) १००० ms के लिए देखें चित्रा 1.
      नोट: यदि प्रतिभागियों ३००० ms के भीतर (बटन प्रेस के माध्यम से) का जवाब विफल, परीक्षण समाप्त होता है और अगले परीक्षण शुरू होता है । प्रत्याशित दृश्य कोण १०.६७ ° के १४.५ ° और ऊर्ध्वाधर दृश्य कोण के एक क्षैतिज दृश्य कोण है ।

2. व्यवहार प्रक्रियाओं

  1. संस्थागत समीक्षा बोर्ड के दिशानिर्देशों के आधार पर एएसडी के साथ और बिना प्रतिभागियों की भर्ती करना ।
  2. इस बात की पुष्टि करने के लिए सभी सहभागियों को संज्ञानात्मक परीक्षणों (उदा., वेचस्लेर संक्षिप्त पैमाने पर, देवासी26) के लिए, बच्चों को कम औसत के औसत श्रेणी के भीतर संज्ञानात्मक स्कोर (उदा., एक पूर्ण पैमाने पर बुद्धि का कम से ७०) .
    नोट: यह निर्धारित किया गया था कि ७० के नीचे पूर्ण पैमाने पर IQs के साथ बच्चों की संभावना को समझने और कार्य दिशाओं को याद करने में कठिनाई होगी । इसलिए, ७० की एक बुद्धि कट-ऑफ की भागीदारी के लिए एक अपवर्जन मानदंड के रूप में चुना गया था ।
  3. एएसडी के पिछले निदान के साथ प्रतिभागियों के लिए, आत्मकेंद्रित नैदानिक अवलोकन अनुसूची प्रशासन (दूसरा संस्करण, अडोस-2)27 उनकी पात्रता की पुष्टि करने के लिए ।

3. ईईजी रिकॉर्डिंग

  1. प्रतिभागियों को सेट करें ।
    1. सुनिश्चित करें कि प्रत्येक भागीदार एक dimly जलाया कमरे में एक आरामदायक कुर्सी में बैठता है और कुर्सी को समायोजित तो व्यक्तियों ७२ cm कंप्यूटर स्क्रीन से दूर हैं । प्रक्रिया के बारे में एक संक्षिप्त ट्यूटोरियल प्रदान करें ।
      नोट: इस अध्ययन में, प्रतिभागियों को निंनलिखित बताया गया: "आप एक अनुमान लगाने का खेल खेल रहा होगा-बस की तरह एक हाथ, कंप्यूटर पर छोड़कर । आप उन में प्रश्न चिह्न के साथ 2 बक्से देखेंगे, और फिर आप इस बटन बॉक्स का उपयोग करें कि क्या आपको लगता है कि सही है या बाएं बॉक्स सही एक है चुनने के लिए होगा । आप बाएँ बॉक्स सही एक है लगता है, बाएँ बटन दबाएँ. यदि आपको लगता है कि सही बॉक्स सही एक है, सही बटन दबाएँ. एक बार जब आप चुनते हैं, तो आप प्रश्न चिह्न और बीच में एक तीर दिखा जो एक तुम उठाया के साथ बक्से देखेंगे । तो फिर तुम देखोगे अगर तुम सही हो गया । हर एक के लिए आप सही हो, तुम 1 सुनहरी पटाखा मिल जाएगा । यदि आप सुनहरी पसंद नहीं है, तो आप फल नाश्ते के लिए व्यापार कर सकते हैं । जब आप यह सही हो, तुम सुनहरी पटाखे की एक अंगूठी देखेंगे । इसका मतलब है कि आप एक सुनहरी पटाखा मिलता है! जब आप इसे गलत हो, तुम बाहर सुनहरी पटाखे पार की एक अंगूठी देखेंगे । जब आप इसे गलत हो, तुम किसी भी सुनहरी खोना नहीं होगा, तुम सिर्फ उस समय किसी भी लाभ नहीं होगा । कंप्यूटर कितने सुनहरी तुम मिल का ट्रैक रखने के लिए, और फिर मैं तुंहें देता हूं कि कई के बाद हम सब कर रहे हैं । ट्यूटोरियल के बाद, प्रतिभागियों से पूछो, "ठीक है, तो आप क्या करने जा रहे हैं?" इसके बाद, "आप क्या देखेंगे जब आप इसे सही हो?" और "क्या आप देखेंगे जब आप इसे गलत?" यह पुष्टि करने के लिए कि वे कार्य को समझते हैं । यदि वे समझ में नहीं आता है, इसे फिर से समझाने जब तक वे उन सवालों का सही ढंग से जवाब नहीं कर पा रहे हैं ।
  2. अंतरराष्ट्रीय 10-20 प्रणाली में ३२ एजी/AgCl इलेक्ट्रोड के साथ एक ईईजी टोपी का प्रयोग करें, अतिरिक्त ऊर्ध्वाधर (VEOG) और आंख आंदोलन को पकड़ने के लिए क्षैतिज (HEOG) इलेक्ट्रोड के साथ ।
  3. जो आकार टोपी सिर आकार के लिए उपयुक्त है यह निर्धारित करने के लिए भागीदार के सिर को मापने ।
  4. एक कुंद सुई का उपयोग करना, पूर्व जेल इलेक्ट्रोड में कंडक्टर जेल इंजेक्शन द्वारा टोपी.
  5. ७० हर्ट्ज, एक सीधे युग्मित उच्च पास (डीसी) फिल्टर, एक हर्ट्ज पायदान फिल्टर, और ५०० हर्ट्ज नमूना दर पर एक कम पास फिल्टर के साथ एम्पलीफायर के लिए ईईजी टोपी कनेक्ट.
  6. है भागीदार सिर को ईईजी टोपी फिट ऐसे कि "Cz" इलेक्ट्रोड खोपड़ी के बीच में रखा गया है (जैसे, इनियन को nasion के बीच) 10-20 प्रणाली के अनुसार ।
  7. एक कुंद सुई या बाँझ लकड़ी छड़ी का उपयोग करना, इलेक्ट्रोड के अंदर घूमता किसी भी बाल ले जाने और जेल खोपड़ी से संपर्क करने के लिए अनुमति देते हैं ।
  8. एक प्रतिबाधा मीटर (या ईईजी कंप्यूटर) का प्रयोग करें सुनिश्चित करें कि प्रतिबाधा एक कम प्रतिबाधा प्रणाली के लिए 10 KΩ नीचे है और एक उच्च प्रतिबाधा प्रणाली के लिए ५० KΩ नीचे है.
  9. एक बार सभी इलेक्ट्रोड कैप पर स्वीकार्य प्रतिबाधा स्तर दिखाएँ, HEOG और VEOG इलेक्ट्रोड रखें । प्रत्येक आंख के canthus पर HEOG इलेक्ट्रोड रखें, और ऊपर और आंख के नीचे VEOG इलेक्ट्रोड.
  10. किसी भी इलेक्ट्रोड के ऊपर नोट स्वीकार्य थ्रेशोल्ड के ऊपर प्रतिबाधा स्तर है, तो उन्हें एक नोटबुक में या कंप्यूटर पर रिकॉर्ड.
  11. प्रतिभागियों के बीच ब्लॉक (जैसे, सामाजिक और असमाजिक) के क्रम प्रतिसंतुलन, प्रयोगात्मक ब्लॉकों शुरू करते हैं । सुनिश्चित करें कि ईईजी कंप्यूटर रिकॉर्डिंग है, ईईजी कंप्यूटर और रिकॉर्डिंग कंप्यूटर सिंक्रनाइज़ किए जाते हैं, और ईवेंट्स सही रूप से भेजे जा रहे हैं ।
  12. प्रतिभागियों 30 हर 15 परीक्षणों के बाद दूसरा टूटता दे (लगभग हर 2-3 मिनट) के लिए उंहें अगर जरूरत के आसपास स्थानांतरित करने के लिए अनुमति देते हैं ।
    नोट: हालांकि कोई स्पष्ट निर्देश आंदोलन के बारे में बच्चों को दिया गया, प्रतिभागियों को टूट का उपयोग करने के लिए "चढ़ाव प्राप्त", "कुछ ऊर्जा बाहर निकलना", या किसी भी अंय आंदोलनों वे चाहते थे प्रदर्शन बताया गया ।
  13. ब्लॉक के बीच, प्रतिभागियों को एक लंबा विराम दें (लगभग 5 मिनट) । प्रत्येक ब्लॉक के बाद, प्रतिभागियों को बाहर एक 4 सवाल लाइकर्ट पैमाने के बारे में कितना वे अनुमान लगाने का खेल मज़ा आया और कितनी बार वे महसूस वे सही जवाब मिल सकता है भर दिया है ।
  14. के बाद दोनों ब्लॉकों पूरा कर रहे है और प्रतिभागियों बाहर दोनों लाइकर्ट प्रश्नावली भर दिया है, बंद ईईजी टोपी ले और उंहें अपने बाल धोने के लिए अनुमति देते हैं ।
    1. प्रतिभागियों और उनके परिवारों के लिए भुगतान (या एक समकक्ष "पुरस्कार") प्रदान करें ।
    2. ईईजी कैप को साफ और निष्फल करें ।

4. प्रोसेसिंग ईईजी डाटा

नोट: कार्यविधियां और इस खंड में वर्णित आदेश EEGLAB और ERPlab toolboxes28के लिए विशिष्ट हैं ।

  1. ERPlab में, 30 हर्ट्ज के .01 हर्ट्ज और कम पास फिल्टर के एक उच्च पास फिल्टर का उपयोग कर ईईजी डेटा फ़िल्टर ।
  2. (ERPlab में) या लगाना (EEGLAB में) बुरा चैनल है कि उच्च प्रतिबाधा है और/या रिकॉर्डिंग के दौरान समस्याग्रस्त थे (जैसे, रिकॉर्डिंग के दौरान त्वचा के साथ संपर्क खो) छोड़ दें ।
  3. ईईजी चैनल ऑपरेशन GUI का उपयोग करना (ERPlab में), बाएँ और दाएँ mastoid इलेक्ट्रोड के औसत का उपयोग कर ईईजी डेटा पुन: संदर्भ (mastoid इलेक्ट्रोड एक घने इलेक्ट्रोड सरणी नहीं होने के कारण संदर्भ के रूप में चुना गया; जिसमें मामले में विशेषज्ञों कई बार औसत संदर्भ29का उपयोग करने का सुझाव दें, और क्योंकि दोनों mastoid इलेक्ट्रोड के औसत का उपयोग करते हुए एक एकल mastoid30बनाम पार्श्व प्रभाव के लिए कम समस्याग्रस्त है) ।
  4. पुन: संदर्भित करने के लिए mastoid इलेक्ट्रोड के औसत का उपयोग करते हैं, तो उन दो इलेक्ट्रोड एक स्पष्ट संकेत प्रदान करना होगा । यदि या तो mastoid इलेक्ट्रोड एक गरीब गुणवत्ता वाले संकेत है (जैसे, उच्च प्रतिबाधा या रिकॉर्डिंग के दौरान त्वचा के साथ संपर्क खो) के साथ, विश्लेषण के लिए भागीदार के डेटा का उपयोग न करें ।
  5. एक ईईजी EVENTLISTबनाने के लिए ERPlab में EVENTLIST ड्रॉपडाउन मेनू का उपयोग करें, और BINLISTERका उपयोग कर डिब्बे को उत्तेजना कंप्यूटर से कोड आवंटित ।
  6. निकालें बिन का उपयोग ERPlab में कछु ड्रॉपडाउन मेनू आधारित, खंड निरंतर ईईजी डेटा उत्तेजना में-कछु और आधारभूत सही ढंग से बंद कर दिया । उत्तेजना-पूर्ववर्ती नकारात्मकता को मापने के लिए (SPN), से का उपयोग करें युग-२२०० १०० ms (आधार रेखा-२२०० से-२००० ms) । इनाम प्रसंस्करण या बाद उत्तेजना मस्तिष्क गतिविधि को मापने के लिए, युग-२०० से ८०० ms (-२०० के लिए 0 ms) के आधार रेखा का उपयोग करें ।
  7. प्लॉट EEGlab में डेटा, और निशान और गैर आँख पलक कलाकृतियों (जैसे, अत्यधिक शोर या मोटर आंदोलन) को शामिल करने के लिए दिखाई देते हैं कि कछु त्यागें.
  8. ICA पर चलाया गया डेटा चुनें ।
  9. भूखंड स्वतंत्र अवयव (selection plot | घटक सक्रियण) और आंख आंदोलन और पलक से किसी भी कलाकृतियों की पहचान ।
  10. आंख आंदोलनों या आँख पलक कलाकृतियों के रूप में पहचान घटकों को हटा दें । जांच करने के लिए कि घटकों को हटाने के लिए चिह्नित आँख आंदोलन के लिए जिम्मेदार हैं, पहचाने गए घटकों के साथ डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए एकल परीक्षण डेटा प्लॉट चुनें. एक बार पलक और आंख आंदोलनों हटा रहे हैं, पहचान घटकों को हटाने स्वीकार करते हैं ।
  11. ERPlab उपकरण में, का चयन करें विरूपण साक्ष्य में युग डेटा अस्वीकृति । विंडो पीक-से-पीक कार्यविधि ले जा रहाहै । वर्तमान अध्ययन में, एक २०० ms मूविंग विंडो, १०० ms विंडो स्टेप, और १५० एमवी वोल्टेज सीमा का उपयोग किया गया ।
  12. औसत ERPs की गणना । डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स है, जो राज्य है कि सभी कछु हटाने के लिए चिह्नित औसत ईआरपी से खारिज कर दिया जाएगा का उपयोग करने के लिए सुनिश्चित करें ।
  13. औसत मस्तिष्क की उत्तेजनाओं की शुरुआत करने से पहले होने वाली गतिविधि का विश्लेषण करने के लिए, निष्कर्षण (४.११ चरण में) पिछले २०० के दौरान हो जाना चाहिए एमएस उत्तेजना शुरुआत करने से पहले (जैसे, -२१० करने के लिए-10 ms) ब्याज की इलेक्ट्रोड से.
    1. उत्तेजना-पूर्ववर्ती नकारात्मकता (SPN) के मामले में, ब्याज की इलेक्ट्रोड में शामिल हैं: F3/F4, C3/C4, पी 4/, और T5/T6 (ध्यान दें कि कुछ प्रणालियों में, इस क्षेत्र में लौकिक इलेक्ट्रोड T6/T7 या T3/टी-4) लेबल हैं ।
      नोट:-२१० करने के लिए-10 एमएस इस प्रोटोकॉल में बजाय-२०० 0 ms करने के लिए मस्तिष्क गतिविधि से संबंधित नहीं SPN से बचने के लिए चुना गया था (जैसे, तंत्रिका गतिविधि की शुरुआत जब प्रतिक्रिया उत्तेजनाओं 0 ms में दिखाया गया है).
  14. विश्लेषण के लिए सांख्यिक डेटा निर्यात करने के लिए, ईआरपी माप उपकरणका उपयोग करें ।
    नोट: इस उपकरण के शोधकर्ताओं विलंबता या आयाम जानकारी, ब्याज की समय खिड़कियों, और ब्याज की इलेक्ट्रोड निर्दिष्ट करने के लिए अनुमति देता है । आयाम किसी दिए गए समय विंडो में स्थानीय पीक के रूप में या किसी दिए गए समय विंडो के माध्य आयाम के रूप में या तो परिकलित किया जा सकता है ।
  15. सांख्यिक डेटा को. txt फ़ाइल के रूप में डाउनलोड करें । आवश्यकतानुसार, डेटा को excel में निर्यात करें या उसकी प्रतिलिपि बनाएँ और उसे एक सांख्यिकीय विश्लेषण प्रोग्राम (उदा., SPSS या JMP) में चिपकाएँ.

5. ERSP विश्लेषण के लिए संसाधन अंतर

  1. चरण ४.११ में बनाई गई फ़ाइल के साथ शुरू (उदा, सभी विरूपण साक्ष्य अस्वीकृति प्रक्रियाओं के साथ पूरा कछु फ़ाइल) ।
  2. EEGlab का उपयोग "newtimef" प्लग में प्रत्येक समय बिंदु, आवृत्ति, और परीक्षण के लिए मूल्यों के साथ एक समय एक्स आवृत्ति रूपांतरण प्राप्त करने के लिए.
  3. एंटीसिपेटरी अल्फा बैंड गतिविधि को मापने के लिए, 8 से 12 हर्ट्ज औसत मूल्यों की गणना.
  4. औसत सक्रियण की गणना करने से पहले प्रतिक्रिया शुरुआत (जैसे, -२२०० करने के लिए-१०० ms की आधार रेखा के साथ-२२०० करने के लिए-२००० ms) एक ही इलेक्ट्रोड में SPN के लिए उपयोग किया जाता है ।
  5. प्रतिक्रिया से पहले अल्फ़ा विषमता परिकलित करने के लिए, दाएँ गोलार्द्ध से बाएँ गोलार्द्ध में लॉग शक्ति घटाना.
    नोट: प्रतिक्रिया शुरुआत के बाद ERSP सक्रियण की गणना करने के लिए, डेटा फिर से विश्लेषण किया और फिर से एक अलग समय विंडो का उपयोग कर कछु में वर्गीकृत करने की आवश्यकता होगी (जैसे, -२०० के आधार रेखा के साथ ८०० ms करने के लिए-२०० 0 ms के लिए).

6. सांख्यिकीय विश्लेषण

  1. खंड 4 (चरण ४.११ और ४.१२) में निकाले गए सांख्यिक डेटा को एक सांख्यिकीय प्रोग्राम (उदा., SPSS या JMP) में चिपकाएं ।
  2. आचरण दोहराया उपायों ERPs का मतलब मूल्यों को सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर में ANOVA गोलार्द्धों के बीच मस्तिष्क गतिविधि की तुलना करने के लिए (बाएं, दाएं), इलेक्ट्रोड पदों (ललाट, केंद्रीय, लौकिक, पार्श्विका), शर्तों (चेहरा, तीर) और समूह (autism स्पेक्ट्रम विकार, आम तौर पर विकासशील) ।
    नोट: गोलार्द्ध, इलेक्ट्रोड स्थिति, और शर्त के भीतर विषयों कारक हैं, और समूह एक बीच-विषय कारक है ।
    1. यदि गोलार्द्ध या इलेक्ट्रोड स्थिति सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है, तो भविष्य के विश्लेषण के लिए भर में संक्षिप्त करें ।
    2. यदि व्यवहारिक उपायों के बीच संबंध (उदा., अडोस गंभीरता स्कोर) और ERPs ब्याज की है, तो सहसंबंध विश्लेषण चलाया जा सकता है ।

Representative Results

सामाजिक और गैर-सामाजिक पुरस्कारों की समानता में अंतर्निहित कठिनाई की वजह से व्यवस्थित रूप से सोशल बनाम गैर सामाजिक इनाम उत्तेजनाओं के साथ मस्तिष्क गतिविधि की तुलना करने के लिए प्रयोगों डिजाइनिंग । चित्रा 1 एक प्रयोगात्मक तंत्रिका प्रतिक्रियाओं की जांच के लिए पुरस्कार के लिए डिजाइन प्रोटोकॉल से उत्तेजनाओं का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि इनाम संपत्तियों के लिए नियंत्रित । विशेष रूप से, इस प्रतिमान के लिए डिजाइन किया गया था (मैं) सामाजिक और गैर सामाजिक परीक्षणों के बीच सुसंगत पुरस्कार, (ii) सामाजिक और गैर सामाजिक परीक्षणों के बीच शारीरिक उत्तेजना गुणों के लिए नियंत्रण, और (iii) उंर के साथ 6 से 11 वर्षीय बच्चों के लिए उपयुक्त है और बिना आत्मकेंद्रित ।

आरेख 2 में ईआरपी प्रतिक्रियाओं को दर्शाया गया है क्योंकि प्रतिभागियों को सामाजिक और गैर-सामाजिक उत्तेजनाओं का पूर्वानुमान है । यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि क्योंकि वर्तमान प्रोटोकॉल को इनाम प्रत्याशा को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया था (SPN), प्रदर्शित कछु मोटे तौर पर प्रतिक्रिया शुरुआत से पहले (जो आंकड़े में 0 ms पर होते हैं) । इन परिणामों का सुझाव है कि आम तौर पर विकासशील (टीडी) बच्चों एएसडी के साथ बच्चों की तुलना में अधिक मजबूत चेहरे के साथ इनाम उत्तेजनाओं आशा । इसके अलावा, हालांकि टीडी बच्चों के चेहरे उत्तेजनाओं से काफी अधिक गैर-चेहरा उत्तेजनाओं आशा, एएसडी के साथ बच्चों को स्पष्ट रूप से शर्तों के बीच मस्तिष्क गतिविधि में महत्वपूर्ण मतभेद नहीं दिखा ।

Figure 1
चित्रा 1 : प्रेरणा प्रस्तुति और समय की योजनाबद्ध । सामाजिक (चेहरा) शर्त के लिए प्रतिक्रिया बाएँ स्तंभ में दिखाया गया है. गैर-सामाजिक (नॉन-फ़ेस) शर्त के लिए प्रतिक्रिया दाएँ स्तंभ में दिखाया गया है । "सही" उत्तर के लिए प्रतिक्रिया शीर्ष पर दिखाया गया है, और "गलत" उत्तर के लिए प्रतिक्रिया के नीचे दिखाया गया है । यह आंकड़ा12अनुमति के साथ फिर से छपा है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 2
चित्रा 2 : टीडी बच्चों के लिए ग्रांड औसत waveforms और सामाजिक/चेहरे (बाएँ) और असमाजिक/तीर (दाएँ) के जवाब में SPN से एएसडी के साथ उन. टीडी बच्चों को एक ठोस लाइन और एएसडी के साथ एक डैश्ड रेखा द्वारा बच्चों का प्रतिनिधित्व कर रहे हैं । के बीच क्षेत्र-२१० और-10 एमएस, सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किया, एक ग्रे बॉक्स के साथ प्रकाश डाला है. यह आंकड़ा पिछले प्रकाशन6से संशोधित किया गया है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए । 

Discussion

वर्तमान लेख बच्चों के लिए एक पुरस्कार प्रतिमान में उत्तेजनाओं, डेटा संग्रह प्रक्रिया, और ईआरपी डेटा के विश्लेषण का वर्णन करता है । इस प्रतिमान में, बच्चों को एक अनुमान लगाने के खेल कंप्यूटर पर एक हाथ लेने के समान खेलते है और क्या उनके अनुमान सही है या गलत है के बारे में प्रतिक्रिया देखें । पुरस्कार प्रत्याशा के लिए ईआरपी परिणाम (मस्तिष्क गतिविधि प्रतिक्रिया की शुरुआत करने से पहले) उत्तेजना के अनुरूप थे-पूर्ववर्ती नकारात्मकता (SPN) । शर्तों के बीच, परिणामों का सुझाव है कि टीडी बच्चों के इनाम उत्तेजनाओं के साथ और अधिक दृढ़ता से इनाम उत्तेजनाओं गैर चेहरे6छवियों के साथ से चेहरे के साथ आशा । बच्चों के समूहों के बीच, परिणाम सुझाव है कि टीडी बच्चों के चेहरे की आशा है autism के साथ बच्चों की तुलना में काफी अधिक उत्तेजना । इन परिणामों के रोमांचक हैं, क्योंकि वे कैसे सामाजिक और सामाजिक जानकारी autism के साथ बच्चों में प्रत्याशित है के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हैं । यह आत्मकेंद्रित के तंत्रिका तंत्र की समझ को आगे बढ़ाने और सामाजिक प्रेरणा परिकल्पना के लिए समर्थन प्रदान करने के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है । इन निष्कर्षों के निर्माण और हस्तक्षेप के शोधन के लिए उपयोगी जानकारी प्रदान करते हैं, के रूप में यह एएसडी के साथ बच्चों के लिए सामाजिक प्रेरणा के महत्व को रेखांकित; उदाहरण के लिए, यह स्पष्ट रूप से सामाजिक भागीदारों के इनाम मूल्य बढ़ाने के लिए इस आबादी में सामाजिक प्रेरणा को प्रभावित करने का प्रयास करने के लिए हस्तक्षेप के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है ।

इस प्रोटोकॉल के साथ और एएसडी के बिना बच्चों में एंटीसिपेटरी मस्तिष्क गतिविधि को मापने के लिए उपयोगी है, और डेटा यह है कि मस्तिष्क गतिविधि के इस प्रकार के मज़बूती से किया जा सकता है और सफलतापूर्वक 6 साल से अधिक बच्चों में कामयाबी सबूत प्रदान करता है । इसके अलावा, इस विधि सामाजिक और सामाजिक स्थितियों की अनुमति देता है सीधे इनाम संपत्तियों से संबंधित की उपस्थिति के बिना तुलना (सही प्रतिक्रियाओं के लिए इनाम के बाद से दोनों स्थितियों में सुनहरी था) । वर्तमान प्रोटोकॉल में, चेहरे तले हुए थे और एक तीर आकृति बनाई गई थी । यह प्रक्रिया सामाजिक (गैर-चेहरा) हालत में चेहरे की शारीरिक उत्तेजना गुणों को बरकरार रखता है । इस प्रोटोकॉल एएसडी के उप समूहों में भविष्य की जांच के लिए उपयोगी हो सकता है (जैसे, एएसडी के साथ कुछ बच्चों को और अधिक सामाजिक दूसरों की तुलना में प्रेरित कर रहे हैं), और बेहतर समझ क्यों कुछ बच्चों को दूसरों की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से जवाब का उपयोग किया जा सकता है कुछ हस्तक्षेप ।

वहां मौजूदा दृष्टिकोण है कि ध्यान में रखा जाना चाहिए करने के लिए सीमाएं हैं । सबसे पहले, प्रतिमान ऊपर वर्णित के बीच बच्चों के लिए उपयोगी है 6 और 11 साल के साथ और बिना एएसडी जो औसत श्रेणी में संज्ञानात्मक क्षमता है । आमतौर पर 6 से छोटे बच्चों के विकास के पायलट डेटा सफल नहीं था, के रूप में बच्चों के निर्देशों से उलझन में थे और खेल के निर्देश समझ में नहीं आया । वर्तमान प्रोटोकॉल में, अपवर्जन मानदंड एक पूर्ण पैमाने पर बुद्धि ७० नीचे स्कोर शामिल थे । इसलिए, वर्तमान प्रतिमान 6 के नीचे एक मानसिक या कालानुक्रमिक उंर के साथ बच्चों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है । हालांकि, यह कम IQs और छोटे बच्चों के साथ व्यक्तियों के लिए उपयुक्त है तो वर्तमान प्रोटोकॉल को संशोधित करने के लिए संभव हो सकता है । कुछ संशोधनों के छोटे बच्चों के लिए इसे और अधिक उपयुक्त बनाने के लिए इस तरह के toddlers के रूप में वर्तमान में जांच की जा रही है । इस तरह के संशोधनों के कार्य को बदलने के लिए निष्क्रिय हो (जैसे, बच्चों उत्तेजनाओं कि एक ब्लॉक डिजाइन में predicable अंतराल पर दिखाई देते हैं) को देखने और एक एस15/ इस तरह के एक डिजाइन में, s की सामग्री के लिए एस सी मज़बूती से s2 की सामग्री के बारे में जानकारी प्रदान करता है (उदाहरण के लिए, यदि एस सी एक वर्ग है, तो s2 एक चेहरा हो जाएगा; अगर एस एक सर्कल है, तो s2 एक तीर हो जाएगा) । वैकल्पिक रूप से, वर्तमान प्रतिमान के समय संरचना एक एंटीसिपेटरी श्रवण प्रोटोकॉल बनाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है ।

एएसडी में, यह ब्याज की होगी के लिए भाषण बनाम गैर भाषण समूहों और उपाय एएसडी जो गैर मौखिक है और कठिनाई निर्देशों का जवाब या दृश्य उत्तेजनाओं31में भाग लेने के साथ बच्चों में मस्तिष्क गतिविधि को मापने का उपयोग करें । पहली सीमा से संबंधित है, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि एएसडी जो औसत श्रेणी में संज्ञानात्मक क्षमता है के साथ बच्चों से परिणाम पूरे आत्मकेंद्रित स्पेक्ट्रम के प्रतिनिधि की संभावना नहीं है-जो, परिभाषा द्वारा, कार्य स्तर की एक व्यापक रेंज कब्जा । इसलिए, इन प्रतिनिधि परिणाम एएसडी के साथ सभी बच्चों को extrapolated नहीं किया जा सकता है । अंत में, यह ध्यान दें कि वर्तमान प्रोटोकॉल में इस्तेमाल उत्तेजनाओं वयस्कों के बजाय बच्चों के आदर्श थे महत्वपूर्ण है । इसलिए, भविष्य के अध्ययनों से बच्चों द्वारा आदर्श चेहरे का भाव सेट उत्तेजना का उपयोग करने पर विचार करना चाहिए ।

Disclosures

लेखकों का खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

Acknowledgments

हम सभी बच्चों और परिवारों को जो प्रोटोकॉल वर्णित में भाग लिया धंयवाद । प्रकाशन शुल्क मस्तिष्क उत्पादों द्वारा भुगतान किया गया ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
EEG cap ElectroCap International E1-SM/ E1-S/XSM Electro-Cap - Small (50-54 cm)/Electro-Cap -Small/Extra Small
NeuroScan 4.5 Neuro Scan https://compumedicsneuroscan.com/tag/scan/ EEG Recording Software
Stim2 Neuro Scan https://compumedicsneuroscan.com/product/stim2-precise-stimulus-presentation/ Stimulus Presentation Software
JMP Pro 11  SAS https://www.jmp.com/en_us/software/buy-jmp.html Statistical analysis software
NimStim Face Stimulus Set  N/A, open source images  Open source, Available at https://www.macbrain.org/resources.htm  Face Images 
EEGlab N/A, free software N/A, free software EEG analysis software (free download)
ERPlab N/A, free software N/A, free software EEG analysis software (free download)
Photoshop Photoshop https://www.photoshop.com Adobe Photoshop, image editing software
Photoshop 'scramble' plug-in Telegraphics http://telegraphics.com.au/sw/product/Scramble photoshop plug-in to scramble images 
NUAMPS EEG AMPLIFIERd Neuro Scan http://compumedicsneuroscan.com/wp-content/uploads/NuAmps-Brochure.pdf EEG amplifier 

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व्यवहार १४० अंक इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी घटना से संबंधित क्षमता इनाम बच्चों आत्मकेंद्रित उत्तेजना-नकारात्मकता पूर्ववर्ती
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