人種モデルの不等式を使用して行動多感覚統合効果を定量化する
Summary
今回の研究は、多様な臨床集団間で翻訳研究の生産を容易にするために、多感覚統合効果の大きさを計算するためのステップバイステップのチュートリアルを提供することを目的としています。
Abstract
多感覚統合研究は、脳が同時感覚情報を処理する方法を調査します。動物(主に猫や霊長類)と人間に関する研究は、認知活動と身体活動の両方を含む現実世界での機能のために、無傷の多感覚統合が重要であることを明らかにしました。過去数十年にわたって行われた研究の多くは、多様な心理物理学、電気生理学的、および神経イメージング技術を使用して多感覚統合効果を文書化しています。その存在が報告されている間, 多感覚統合効果の大きさを決定するために使用される方法は異なり、通常、多くの批判に直面しています.以下では、以前の行動スタディの限界について概説し、堅牢な確率モデルを使用して多感覚統合効果の大きさを計算するためのステップバイステップチュートリアルを提供します。
Introduction
感覚システム間の相互作用は、日常の機能に不可欠です。多感覚統合効果は、様々な感覚の組み合わせと異なる神経科学のアプローチを使用して集団の広い配列にわたって測定されますが[心理物理学、電気生理学的、神経イメージングを含むが、これらに限定されない)方法論]1,2,3,4,5,6,7,8,9, 現在のゴールドスタンダード多感覚統合の定量化が欠如している。多感覚実験が典型的に行動成分を含むことを考えると、反応時間(RT)データはしばしば冗長信号効果10と呼ばれるよく知られた現象の存在を決定するために調べられる。その名前が示すように、同時感覚信号は冗長情報を提供し、通常はより速いRTを生み出します。レース モデルでは、最速で処理される単感覚信号がレースの勝者であり、動作応答を生成する責任があります。しかし、多感覚刺激に対する応答がレースモデルが予測するよりも速い場合に、共活性化の証拠が生じる。
レースモデルの以前のバージョンは、彼らが過度に保守的な14、15と呼ばれ、独立性に関する制限が含まれていると言われるように、本質的に論争の的となっている12、13です。多感覚状態16に内在する構成的単感覚検出時間の間。これらの制限のいくつかに対処するために、コロニウス&ディエデリッヒ16は、より従来のレースモデルテストを開発しました:
,
単感覚条件の累積分布周波数(CDF)(例えば、A&B;上限1)が、特定の待ち時間(t)11の同時多感覚状態のCDFと比較される場合16歳,17.一般に、CDFはRTが発生する頻度を、所定のRTの範囲内で、刺激プレゼンテーションの総数(すなわち試験)で割った値を決定する。実際の多感覚状態のCDFが単感覚
条件に由来する予測CDF以下である場合
,
その後、レースモデルが受け入れられ、感覚統合の証拠はありません。ただし、多感覚 CDF が単感覚条件に由来する予測 CDF よりも大きい場合、競合モデルは拒否されます。レースモデルの拒絶は、冗長感覚源からの多感覚相互作用が非線形的な方法で結合し、その結果、多感覚刺激へのRT(RT促進)の高速化をもたらすことを示す。
多感覚研究者が直面する主なハードルの1つは、統合効果を最適に定量化する方法です。例えば、最も基本的な行動多感覚パラダイムの場合、参加者が簡単な反応時間タスクを実行するように求められる場合、精度と速度に関する情報が収集されます。このような多感覚データは、額面で使用したり、最大尤度推定18、19、CDF11、および様々な他の統計を含むがこれらに限定されない様々な数学的アプリケーションを使用して操作することができますアプローチ。これまでの多感覚研究の大半は、多感覚統合効果を1)で計算した定量的および確率的アプローチの両方を採用し、平均反応時間から多感覚事象(RT)を多感覚事象に差し引いた(RT)最短の単感覚事象に、および2)冗長感覚情報8、20、21によって促進された相乗的相互作用からRT円滑化が生じるかどうかを決定するためにCDFを採用することにより、 22歳,23.しかし、前者の方法論は、統合プロセスの個人差に敏感ではなかった可能性が高く、研究者は、後の方法論(すなわち、CDF)が多感覚を定量化するためのより良いプロキシを提供するかもしれないと主張している。統合効果24.
ゴンダンとミナカタは最近、研究者がRTデータ収集と準備25の取得と前処理段階で無数のエラーを犯すことが多いため、レースモデルの不平等(RMI)を正確にテストする方法についてのチュートリアルを公開しました。まず、著者は、特定の最小RT制限と最大RT制限が設定されているデータトリミング手順を適用することは好ましくないと考えています。低速応答と省略応答は、除外するのではなく、無限大に設定することをお勧めします。第二に、RMIが遅延時に違反する可能性があることを考えると、複数のt検定を使用して異なる時点(等量)でRMIをテストすることがよくあります。残念ながら、このプラクティスはタイプ I エラーの増加と統計的電力の大幅な削減につながります。これらの問題を回避するには、RMI を 1 つの特定の時間範囲でテストすることをお勧めします。一部の研究者は、応答の最速四分位数(0-25%)26またはいくつかの事前に識別されたウィンドウ(すなわち、10-25%)24、27は、多感覚統合効果が一般的に観察されるのが理にかなっていることを示唆しているその時間間隔の間に;ただし、テストする百分位数の範囲は、実際のデータセットによって決定される必要があると主張しています (プロトコルセクション 5を参照)。若年成人やコンピュータシミュレーションから公表されたデータに依存する問題は、高齢者が感覚システムの加齢に伴う減少に起因する可能性が非常に異なるRT分布を明らかにすることです。レース モデルの有意性テストは、スタディ コホートからの実際の CF と予測された CF のグループ平均差波の違反部分 (正の値) に対してのみテストする必要があります。
この目的のために、レースモデル16の従来のテストとGondanおよび同僚25が定めた原理を用いて健康な高齢者における多感覚統合の保護効果が実証されている。実際、視覚ソマト感覚RMI(多感覚統合のプロキシ)の大きさは、より良いバランス性能、インシデントの落下の確率の低下および空間歩行性能の増加に関連していることが判明した28,29。
現在の実験の目的は、RMIを使用して多感覚統合効果の大きさを計算するためのステップバイステップのチュートリアルを研究者に提供し、多様な翻訳研究の生産を促進することです。多くの異なる臨床集団。現在の研究で提示されたデータは、健康な高齢者28、29に対して行われた最近発表された視覚身体感覚実験からのものですが、この方法論は、多くの異なる異なる様々なコホートに適用することができます。多感覚の組み合わせの広い配列を利用する実験的な設計。
Protocol
Representative Results
Discussion
今回の研究の目的は、堅牢な多感覚統合表現型の確立の背後にあるプロセスを詳細に説明することにあった。ここでは、同様の神経回路に依存する重要な認知および運動の結果を予測するために利用できる多感覚統合効果を獲得するために必要かつ重要なステップを提供する。私たちの全体的な目的は、多様な臨床集団と年齢範囲にわたって革新的で新しい翻訳多感覚研究を容易にするため?…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
現在の研究機関は、国立衛生研究所(K01AG049813 to JRM)の高齢化研究所によって支えられている。補足資金は、アルバート・アインシュタイン医科大学のレズニック・ジェロントロジー・センターによって提供されました。このプロジェクトで優れたサポートを受けてくださったボランティアとリサーチスタッフの皆さん、特別な感謝を述べています。
Materials
| stimulus generator | Zenometrics, LLC; Peekskill, NY, USA | n/a | custom-built |
| Excel | Microsoft Corporation | spreadsheet program | |
| Eprime | Psychology Software Tools (PST) | stimulus presentation software |
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