हम एक प्रोटोकॉल है कि विचार और स्वत: भावना विनियमन, कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग का उपयोग कर के तंत्रिका संबद्ध की जांच की अनुमति देता है वर्तमान. इस प्रोटोकॉल स्वस्थ प्रतिभागियों, दोनों युवा और पुराने के रूप में के रूप में अच्छी तरह से नैदानिक रोगियों में इस्तेमाल किया जा सकता है.
भावनाओं को नियंत्रित करने के लिए / विनियमित करने की क्षमता भावनात्मक रूप से तनावपूर्ण स्थितियों का सामना करने में एक महत्वपूर्ण मुकाबला तंत्र है. हालांकि महत्वपूर्ण प्रगति सचेत / जानबूझकर भावना विनियमन (ईआर) को समझने में किया गया है, कम non-conscious/automatic ईआर और संबद्ध तंत्रिका संबद्ध के बारे में जाना जाता है. इस हिस्से में है स्वत: और होश में 1 प्रसंस्करण के एकात्मक अवधारणाओं में निहित समस्याओं का कारण है. यहाँ, हम दोनों जानबूझकर और स्वत: ईआर कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) का उपयोग तंत्रिका संबद्ध की जांच की अनुमति देता है एक प्रोटोकॉल है कि मौजूद है. इस प्रोटोकॉल ईआर के विभिन्न पहलुओं में जांच के नए रास्ते की अनुमति देता है. उदाहरण के लिए, प्रयोगात्मक डिजाइन लक्ष्य में हेरफेर (सचेत बनाम गैर के प्रति सजग), भावना के रूप में के रूप में अच्छी तरह से भावनात्मक चुनौती (उच्च बनाम कम) की तीव्रता को विनियमित करने के लिए अनुमति देता है. इसके अलावा, यह भावनाओं के प्रसंस्करण पर ईआर रणनीतियों के दोनों (भावना धारणा) तात्कालिक और दीर्घकालिक प्रभाव (भावनात्मक स्मृति) की जांच की अनुमति देता है. इसलिए, इस प्रोटोकॉल स्वस्थ व्यवहार में भावना विनियमन के तंत्रिका तंत्र की बेहतर समझ के लिए योगदान कर सकते हैं और अवसाद और चिंता विकारों में घाटे में जो भावना dys विनियमन कोर दुर्बल सुविधाओं के बीच अक्सर के संभावित कारणों में अंतर्दृष्टि प्राप्त .
हम एक प्रोटोकॉल है कि भावनाओं को विनियमित करने के लिए लक्ष्य के स्पष्ट और निहित हेरफेर शामिल है का वर्णन है, और संबद्ध तंत्रिका संबद्ध की जांच की अनुमति देता है. इस डिजाइन करने के लिए कैसे मस्तिष्क भावन?…
The authors have nothing to disclose.
इस शोध पर एक प्रकार का पागलपन और अवसाद अनुसंधान और कनाडा मनश्चिकित्सीय रिसर्च फाउंडेशन (एफडी के लिए) से एक CPRF पुरस्कार के लिए नेशनल एलायंस से एक युवा अन्वेषक पुरस्कार द्वारा समर्थित किया गया. लेखकों के लिए fMRI डेटा संग्रह और क्रिस्टीना Suen के साथ सहायता के लिए ट्रिशा चक्रवर्ती और पीटर Seres डेटा विश्लेषण के साथ सहायता के लिए धन्यवाद.