Psychophysically מעוגנים, קביעת ערכי סף חזקה בלימוד כאב הקשורות lateralization של תנודתית Prestimulus פעילות
Summary
שיטות פסיכו כגון הנוהל להערכת QUEST יכולות להניב הערכות חזקות ביעילות של עוצמת הגירוי שבה מעבר תחושות nonpainful לתוך תחושות כואבות. על ידי גירוי שוב ושוב את עוצמת הסף, ההשתנות בתגובות דירוג ניתן לייחס ישירות סיווגי תפיסתיים ניתוחים שלאחר מכן.
Abstract
במחקרים תפיסתי, הוא לעתים קרובות חשוב להעריך את השוויון באופן אובייקטיבי של גירוי נמסר פני משתתפים או לכמת את גודל תחושת תוך הפרט כי הוא עורר על ידי גירוי מעל ניסויים מרובים. זה דורש מיפוי מתקדם בסדר גודל גירוי לעוצמת נתפס מושגת בדרך כלל על ידי שיטות אמידות פסיכו כגון ההליך המדרג. חדש יותר, נהלים יעילים יותר כמו אלגוריתם QUEST להתאים פונקציה פסיכו לנתונים בזמן אמת בעוד באותו הזמן למקסם את היעילות של איסוף הנתונים. אומד עמיד של עוצמת הסף שבין תפיסות כואבות nonpainful לאחר מכן ניתן להשתמש כדי להפחית את ההשפעה של וריאציות קלט חושי ניתוחים שלאחר מכן של פעילות המוח תנודתית. על ידי גירוי בעצימות סף קבועות שנקבעו על ידי אמידה אדפטיבית, מהשונות הרייטינג ניתן לייחס באופן ישיר לתהליכים תפיסתי.פעילות תנודתית אז יכול להיות בניגוד בין "כאב" ו- "no-כאב" ניסויים ישירות, מניב פעילות קשורה באופן הדוק לתהליכים סיווג תפיסתיים nociception.
Introduction
כאשר עורכים ניסויים התנהגותיים מעורבים המשתתפים אדם, חשוב להיות מסוגל מקרוב לשלוט בעוצמות בגירויים מוצגים. באמצעות גירויים בעוצמה שווה לכל המשתתפים, לעומת זאת, יהיה ב הגדרות מסוימות להציג את ההטיה של תפיסה סובייקטיבית. עבור כמה תכונות תפיסתיות כגון כאב, יש וריאציות יחסים בין עדות ובתוכן-פרט גבוהים בעוצמת נתפסה ברמת גירוי מתמדת 1, 2. בניסויים כי להניח ותפיסות סובייקטיביות שווה, זה ובכך הכרח להתאים את עוצמת נתפס באופן סובייקטיבי פני המשתתפים. זה חשוב גם כאשר בוחנים את התפיסה ברמת הסף, למשל, בין גירוי מכאיב nonpainful. מחקר Psychophysics התייחס אלה סוג של בעיות במשך עשרות שנים, וכיום ישנם מתוחכם אך קלות לשימוש משיטות להשיג עיגון psychophysical חזק.
ntent "> שיטה פשוטה, קלסית מיפוי עוצמת גירוי לממדי תחושת פרט היא השיטה המדרגת 3. בזאת, האינטנסיביות של גירויים רצופים גדלה או קטנים, עד שלא יהיה שינוי בתגובת המשתתף הנוגע סף או מיקום רצוי על הסקאלה התחושה סובייקטיבית. חוזר מספר תהליך זה פעמים, מניב אומדן סביר של נקודת ההיפוך. שיטות קלסיות, לעומת זאת, אינן מצליחות לנצל את כל המידע הכלול בכל ניסיון דירוג. זה מוביל לצורך מספר גבוה של ניסויים הנדרש להגיע התכנסות. שיטות כגון (ליניארי) רגרסיה או הולם פונקציה עלולה להיכשל, אם ההנחות על מערכת היחסים בין עוצמת גירוי ואת עצמת תחושה טועות או לא מחזיקות לטווח הגירוי הנבדק. הנהלים אדפטיבית לא להניב רק הערכת נקודה חזקה בעצמה סובייקטיביים מסוימת, אבל לעשות זאת בצורה יעילה יותר. Especially לניסויים יותר, אשר מתבססים במידה רבה על הערכה מדויקת של גודל סף או תחושה, זה הכרחי עבור שיטת פסיכו להיות גם חזקה ובאותו הזמן יעיל ביחס למספר הניסויים הנדרשים. זה חשוב במיוחד בתחומים כמו מחקר כאב, שבו סכה החשיפה לגירוי מכאיב צריכה להישמר נמוכה ככל האפשר לרווחת המשתתפים.למרות השיטות המדרגות הקלסיות עדיין נמצאות בשימוש נרחב, כגון בדיקות חושיות כמותית, השימוש בשיטות להערכה מתקדמות יותר לעשות שימוש טוב יותר של המידע שהושג על פני ניסויים עולה בהתמדה. במקרה של QUEST שיטת האמידה סבירה מקסימום 4, 5 משמשת כאן, זה כנראה עקב היישום הזמין בסוויטת Matlab Psychtoolbox 6 הפופולרית. הגרסה המודרנית והמעודכנת של יחסי ציבור זהocedure עדיפה על שיטות קלסיות הערכה הוא חוסן ואת המספר הנמוך של ניסויים נדרשו להגיע להערכה מספקת, אם משתמש בו עם ההגדרות הנכונות 7.
הרציונל מאחורי הליך QUEST הוא להתאים פונקציה וויבול לנתונים נכנסים מנת ליצור מודל של טרנספורמציה פסיכו בין עוצמת גירוי ואת עצמת סנסציה. הפרמטרים עבור פונקציית וויבול psychophysical הם בחלקם הנתון על ידי הנסיין, למשל התלילות של הפונקציה או קיזוז בשל חוסר עקביות קצב מגיב החיובי הכוזבת. המיצוב של הפרמטר של העניין לאורך הממד העוצם מקורב על ידי ההליך באמצעות הערכת סבירות מרבית בייס. בזאת, התפלגות הסתברותית הנחה היא על מיקומו של פרמטר היעד, כלומר את עוצמת הסף. בהינתן ההנחה האפריורית הגיונית חלוקה כזו, האלגוריתם יקבע tהוא אינפורמטיבי ביותר אינטנסיבי כי המשתתף צריך להגיב. לשם יישום הנוכחי של ההליך, זהו הממוצע של התפלגות ההסתברות לפני 8. עבור כל ניסוי רצוף, התפלגות ההסתברות הקודמת היא במהותה כפולה עם הסבירות של המענה שניתן של המשתתף ברמת הגירוי הנבדק, כפי שהגדירה את הפונקציה וויבול. כל תגובה תשמש כדי לעדכן את אומדן התפלגות הסתברות ברציפות עבור פרמטר הסף. הליך זה חוזר על עצמו עד אומדן סיפוק יוצר. ההליך הוא יותר יעיל מאשר רגרסיה פשוטה כי זה עושה שימוש מיידי התגובות שנאספו כדי לקבוע אילו עוצמת הגירוי לבדוק הבא. כמו כן, ההליך יהיה לחקור במיוחד סביב נקודת העניין, למשל סף או עוצמת תחושה מסוימת. בעזרת נתונים לבדיקות בלבד מתוך מוגבל בטווח ברגרסיה כזה יוביל יציבמעריכים, הליכי קבלה אדפטיבית יותר חזקים במסגרות שבו רק במספרים נמוכים יחסית של ניסויים הם ריאליים.
כזה עיגון psychophysical חזקים שניתן להשתמש בהם כדי למדוד שינויים הרגישות לכאב לאורך זמן, השפעות modulatory במחקר hyperalgesia / Allodynia או אפקטים כאבים ב התערבויות תרופתיות, בין הגדרות אחרות. סיכוי מעניין נוסף של יכולת לעגן גירויים לעוצמים רק על הסף בין שני רצפים חושיים הוא לבחון תפיסה סובייקטיבית ברחבי המעבר הלא כואב תחושה 9 כואבת, 10, 11. תרחיש זה מאוד מעניין, כי אם את סף הכאב הוערך וחסון, כאב ותנאים ללא כאב יכולים להיות בניגוד ב electroencephalographic (EEG) פעילות, למשל, מבלי לשנות את עוצמת הגירוי הפיסית 12. זה מאפשר את observation של תהליכים תפיסתיים ספציפי כאב בתנאי גירוי מתמיד על ידי בחינת השוני בפעילות המוח בין הניסויים הראשונים בתור כואב ולא כואב.
נדגים כיצד להשתמש ביישום הזמין אמיד אדפטיבית Psychtoolbox כדי לקבוע את סף כאב הפרט וחסון בניסוי EEG שבו הניגוד בין כאב פעילות לא-כאב נבחן עבור אפקטי lateralization, תלוי באתר הגירוי. מאז עוצמת הגירוי יכולה להיות נשמר קבוע לאחר הליך thresholding, זה לא הכרחי לתת דין וחשבון על פעילות EEG שיתוף משתנית עם עוצמת גירוי בניתוח שלאחר מכן.
Protocol
Representative Results
Discussion
כאן השתמשנו בשיטת QUEST גם תיאורטית נוסדה להעריך סף psychophysical חזק ביעילות בין הלא-כאב תפיסת כאב. באמצעות גירוי מתמיד על הסף הזה מאפשר ניתוח של החלטות תפיסתי עצמאיות של שינויים בסדר גודל גירוי. בעוד בדקנו עוצמת סף בנקודת המעבר בין תחומי תחושה לא מזיקים, רעילים, נקודות אחרו?…
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
עבודה זו כבר ממומן על ידי TRR169 מרכז מחקר משותף transregional "למידה Crossmodal: adaptivity, חיזוי ויחסי הגומלין" / קרן המחקר הגרמנית (DFG). המחברים מודים סטפני שילדס עבור הערות מועילות על כתב היד.
Materials
| EasyCap electrode cap | EasyCap, Woerthsee-Etterschlag, Germany | CUCHW-58 | |
| actiCap active Ag/Cl EEG electrode set | BrainProducts GmbH, Gliching, Germany | – | |
| SuperVisc EEG eletrode gel | EasyCap, Woerthsee-Etterschlag, Germany | V16 | |
| BrainAmp EEG amplifier | BrainProducts GmbH, Gliching, Germany | BrainAmp Standard | |
| PsychToolbox-3 | Mario Kleiner / Open Source | – | Available at http://psychtoolbox.org/ |
| Matlab | MathWorks, Natick, MA | Matlab R2015b | |
| DigiTimer DS7A constant current electrical stimulator | DigiTimer Ltd., Hertfordshire, United Kingdom | DS7A |
Referenzen
- Coghill, R. C., McHaffie, J. G., Yen, Y. -. F. Neural correlates of interindividual differences in the subjective experience of pain. Proc. Natl. Acad. Sci. 100 (14), 8538-8542 (2003).
- Schulz, E., Tiemann, L., Schuster, T., Gross, J., Ploner, M. Neurophysiological coding of traits and states in the perception of pain. Cereb. Cortex. 21 (10), 2408-2414 (2011).
- Ehrenstein, W. H., Ehrenstein, A. Psychophysical Methods. Mod. Tech. Neurosci. Res. , 1325 (1999).
- Watson, A. B., Pelli, D. G. Quest: A Bayesian adaptive psychometric method. Percept. Psychophys. 33 (2), 113-120 (1983).
- Sims, J. A., Pelli, D. The ideal psychometric procedure. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 28, 366 (1987).
- Kleiner, M., Brainard, D., Pelli, D., Ingling, A., Murray, R., Broussard, C. What’s new in psychtoolbox-3. Perception. 36 (14), 1-16 (2007).
- Leek, M. R. Adaptive procedures in psychophysical research. Percept. Psychophys. 63 (8), 1279-1292 (2001).
- King-Smith, P. E., Grigsby, S. S., Vingrys, a. J., Benes, S. C., Supowit, A. Efficient and unbiased modifications of the QUEST threshold method: theory, simulations, experimental evaluation and practical implementation. Vision Res. 34 (7), 885-912 (1994).
- Boly, M., Balteau, E., et al. Baseline brain activity fluctuations predict somatosensory perception in humans. Proc. Natl. Acad. Sci. 104 (29), 12187-12192 (2007).
- Gross, J., Schnitzler, A., Timmermann, L., Ploner, M. Gamma oscillations in human primary somatosensory cortex reflect pain perception. PLoS Biol. 5 (5), 1168-1173 (2007).
- Ploner, M., Lee, M. C., Wiech, K., Bingel, U., Tracey, I. Prestimulus functional connectivity determines pain perception in humans. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 107 (1), 355-360 (2010).
- Oertel, B. G., Preibisch, C., et al. Separating brain processing of pain from that of stimulus intensity. Hum. Brain Mapp. 33 (4), 883-894 (2012).
- Goolkasian, P. Cyclic changes in pain perception: an ROC analysis. Percept. Psychophys. 27 (6), 499-504 (1980).
- Hapidou, E. G., Rollman, G. B. Menstrual cycle modulation of tender points. Pain. 77 (2), 151-161 (1998).
- Huskisson, E. C. Measurement of pain. Lancet. 304 (7889), 1127-1131 (1974).
- Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spat. Vis. 10 (4), 433-436 (1997).
- Taesler, P., Rose, M. Prestimulus Theta Oscillations and Connectivity Modulate Pain Perception. J. Neurosci. 36 (18), 5026-5033 (2016).
- Yarnitsky, D., Sprecher, E., Zaslansky, R., Hemli, J. A. Multiple session experimental pain measurement. Pain. 67 (2-3), 327-333 (1996).
- Rosier, E. M., Iadarola, M. J., Coghill, R. C. Reproducibility of pain measurement and pain perception. Pain. 98 (1-2), 205-216 (2002).
- Barthelmé, S., Mamassian, P. A flexible Bayesian method for adaptive measurement in psychophysics. arXiv:0809.0387. , (2008).
