Using the Race Model Inequality to Quantify Behavioral Multisensory Integration Effects

Jeannette  R. Mahoney; Joe Verghese

doi:10.3791/59575

JoVE Journal > Behavior

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행동분석학

व्यवहार Multisensory एकता प्रभाव मात्रा में करने के लिए रेस मॉडल असमानता का उपयोग करना

Published: May 10, 2019

doi:

10.3791/59575

Jeannette R. Mahoney, Joe Verghese²

¹Department of Neurology, Division of Cognitive & Motor Aging,Albert Einstein College of Medicine, ²Department of Medicine, Division of Geriatrics,Albert Einstein College of Medicine

Summary

वर्तमान अध्ययन के लिए विभिन्न नैदानिक आबादी भर में translational अनुसंधान अध्ययन के उत्पादन की सुविधा के प्रयास में multisensory एकीकरण प्रभाव के परिमाण की गणना के लिए एक कदम दर कदम ट्यूटोरियल प्रदान करना है.

Abstract

Multisensory एकीकरण अनुसंधान की जांच कैसे मस्तिष्क एक साथ संवेदी जानकारी प्रक्रियाओं. जानवरों पर अनुसंधान (मुख्य रूप से बिल्लियों और primates) और मनुष्यों से पता चलता है कि बरकरार multisensory एकीकरण दोनों संज्ञानात्मक और शारीरिक गतिविधियों सहित वास्तविक दुनिया में कार्य करने के लिए महत्वपूर्ण है. पिछले कई दशकों में किए गए शोध में विविध मनोभौतिक, इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल और न्यूरोइमेजिंग तकनीकों का उपयोग करके बहुसंवेदी एकीकरण प्रभावों का उल्लेख किया गया है। हालांकि इसकी उपस्थिति की सूचना दी गई है, multisensory एकीकरण प्रभाव के परिमाण का निर्धारण करने के लिए इस्तेमाल किया तरीकों बदलता है और आम तौर पर बहुत आलोचना का सामना करना पड़ता है. क्या इस प्रकार में, पिछले व्यवहार अध्ययन की सीमाओं को रेखांकित कर रहे हैं और मजबूत संभावना मॉडल का उपयोग कर multisensory एकीकरण प्रभाव के परिमाण की गणना के लिए एक कदम दर कदम ट्यूटोरियल प्रदान की जाती है.

Introduction

संवेदी प्रणालियों में बातचीत रोजमर्रा के कार्यों के लिए आवश्यक हैं. जबकि multisensory एकीकरण प्रभाव मिश्रित संवेदी संयोजन और विभिन्न तंत्रिका विज्ञान दृष्टिकोण का उपयोग कर आबादी की एक विस्तृत सरणी भर में मापा जाता है [सहित, लेकिन मनोभौतिक, electrophysiological, और neuroimaging तक ही सीमित नहीं पद्धती]¹^,²^,³^,⁴^,⁵^,6^,⁷^,⁸^,⁹, वर्तमान में सोने के मानक के लिए परिमाणात्मक बहुसंवेदी एकीकरण की कमी है। यह देखते हुए कि multisensory प्रयोगों आम तौर पर एक व्यवहार घटक होते हैं, प्रतिक्रिया समय(आरटी) डेटा अक्सर एक प्रसिद्ध घटना अनावश्यक संकेतों प्रभाव 10 कहा जाता है के अस्तित्व का निर्धारण करने के लिए जांच की है. जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, एक साथ संवेदी संकेत अनावश्यक जानकारी प्रदान करते हैं, जो आमतौर पर तेज आरटी प्राप्त करते हैं। रेस और सह-सक्रियण मॉडल का उपयोग उपर्युक्त अनावश्यक संकेतों के प्रभाव¹¹की व्याख्या करने के लिए किया जाता है। दौड़ मॉडल के तहत, unsensory संकेत है कि सबसे तेजी से संसाधित किया जाता है दौड़ के विजेता है और व्यवहार प्रतिक्रिया के उत्पादन के लिए जिम्मेदार है. हालांकि, सह-सक्रियण के लिए सबूत तब होता है जब multisensory उत्तेजनाओं के लिए प्रतिक्रियाओं क्या दौड़ मॉडल की भविष्यवाणी की तुलना में तेज कर रहे हैं.

दौड़ मॉडल के पूर्व संस्करणों स्वाभाविक विवादास्पद¹²^,¹³ के रूप में वे कुछ द्वारा करने के लिए भेजा जाता है के रूप में अति रूढ़िवादी¹⁴^,¹⁵ और कथित रूप से स्वतंत्रता के बारे में सीमाओं होते हैं घटक एकसंवेदी पहचान काल के बीचबहुसंवेदी स्थिति 16 में निहित है . इन सीमाओं में से कुछ को संबोधित करने के प्रयास में, Colonius और Diederich¹⁶ एक और अधिक पारंपरिक दौड़ मॉडल परीक्षण विकसित:

,

जहां एक की ऊपरी सीमा के साथ (उदाहरण के लिए, ए और बी) की संचयी वितरण आवृत्तियों (CDFs) की तुलना किसी भी दी गई लेटेंसीके लिए एक साथ बहुसंवेदी स्थिति (उदाहरण के लिए, एबी) के सीडीएफ से की जाती है ( t)¹¹^, ¹⁶ ^, ¹⁷. सामान्य तौर पर, CDF यह निर्धारित करता है कि आरटी की किसी निश्चित श्रेणी के भीतर कितनी बार एक RT होता है, जो प्रोत्साहन प्रस्तुतियों की कुल संख्या (अर्थात्, परीक्षण) से विभाजित होता है। यदि वास्तविक बहुसंवेदी स्थिति का CDF यूनिसेंसरी स्थितियों से व्युत्पन्न अनुमानित CDF से कम या बराबर है

,

तो दौड़ मॉडल स्वीकार कर लिया है और संवेदी एकीकरण के लिए कोई सबूत नहीं है. हालांकि, जब multisensory CDF unsensory शर्तों से व्युत्पन्न अनुमानित CDF से अधिक है, तो दौड़ मॉडल अस्वीकार कर दिया है। दौड़ मॉडल की अस्वीकृति इंगित करता है कि अनावश्यक संवेदी स्रोतों से multisensory बातचीत एक गैर रेखीय तरीके से गठबंधन, RTs (जैसे, आरटी सुविधा) multisensory उत्तेजनाओं के लिए की एक तेजी में जिसके परिणामस्वरूप.

एक मुख्य बाधा है कि multisensory शोधकर्ताओं का सामना कैसे सबसे अच्छा एकीकरण प्रभाव मात्रा निर्धारित करने के लिए है. उदाहरण के लिए, सबसे बुनियादी व्यवहार multisensory प्रतिमान के मामले में, जहां प्रतिभागियों को एक सरल प्रतिक्रिया समय कार्य करने के लिए कहा जाता है, सटीकता और गति के बारे में जानकारी एकत्र की है. इस तरह के multisensory डेटा चेहरा मूल्य पर इस्तेमाल किया जा सकता है या सहित विभिन्न गणितीय अनुप्रयोगों का उपयोग कर हेरफेर, लेकिन अधिकतम संभावना अनुमान¹⁸तक ही सीमित नहीं ,¹⁹^,CDFs¹¹, और विभिन्न अन्य सांख्यिकीय दृष्टिकोण. हमारे पिछले multisensory अध्ययन के बहुमत दोनों मात्रात्मक और संक्षिप्त दृष्टिकोण जहां multisensory एकीकृत प्रभाव द्वारा गणना की गई कार्यरत 1) मतलब प्रतिक्रिया समय (आरटी) मतलब प्रतिक्रिया समय से एक multisensory घटना को घटाना ( आरटी) कम से कम unsensory घटना के लिए, और 2) CDFs को रोजगार के लिए निर्धारित है कि क्या आरटी सुविधा synergistic बातचीत अनावश्यक संवेदी जानकारी⁸^,²⁰^,²¹द्वारा सुविधा से हुई^, ²² ^, ^23.हालांकि, पूर्व पद्धति एकीकृत प्रक्रियाओं में व्यक्तिगत मतभेदों के प्रति संवेदनशील नहीं थी और शोधकर्ताओं ने बाद की कार्यप्रणाली (यानी CDFs) को मल्टीसेंसरी की मात्रा निर्धारित करने के लिए एक बेहतर प्रॉक्सी प्रदान किया है एकीकृत प्रभाव²⁴|

Gondan और Minakata हाल ही में कैसे सही रेस मॉडल असमानता (RMI) का परीक्षण करने के लिए पर एक ट्यूटोरियल प्रकाशित के बाद से शोधकर्ताओं ने सभी भी अक्सर आरटी डेटा संग्रह और तैयारी²⁵के अधिग्रहण और पूर्व प्रसंस्करण चरणों के दौरान अनगिनत त्रुटियों करते हैं. सबसे पहले, लेखकों posit कि डेटा trimming प्रक्रियाओं जहां कुछ एक प्राथमिकता न्यूनतम और अधिकतम आरटी सीमा निर्धारित कर रहे हैं लागू करने के लिए प्रतिकूल है. वे अनुशंसा करते हैं कि धीमी और छोड़े गए प्रतिसादों को बहिष्कृत करने के बजाय अनंत पर सेट किया जाए. दूसरा, यह देखते हुए कि RMI किसी भी विलंबता पर उल्लंघन किया जा सकता है, कई टी परीक्षण अक्सर अलग अलग समय बिंदुओं पर RMI परीक्षण करने के लिए उपयोग किया जाता है (यानी, क्वांटेंटाइल्स); दुर्भाग्य से, इस अभ्यास में वृद्धि हुई प्रकार मैं त्रुटि की ओर जाता है और काफी कम सांख्यिकीय शक्ति. इन समस्याओं से बचने के लिए, यह अनुशंसा की जाती है कि RMI एक विशिष्ट समय श्रेणी पर परीक्षण किया जाए। कुछ शोधकर्ताओं ने सुझाव दिया है कि यह प्रतिक्रियाओं की सबसे तेजी से चतुर्थक का परीक्षण करने के लिए समझ में आता है (0-25%),²⁶ या कुछ पूर्व की पहचान खिड़कियों (यानी, 10-25%)²⁴^,²⁷ multisensory एकीकरण प्रभाव के रूप में आम तौर पर मनाया जाता है उस समय अंतराल के दौरान; हालांकि, हम तर्क देते हैं कि परीक्षण की जाने वाली शतमक श्रेणी वास्तविक डेटासेट द्वारा निर्धारित की जानी चाहिए (प्रोटोकॉल अनुभाग 5देखें). युवा वयस्कों या कंप्यूटर सिमुलेशन से प्रकाशित डेटा पर निर्भर के साथ समस्या यह है कि पुराने वयस्कों बहुत अलग आरटी वितरण प्रकट, संवेदी प्रणालियों में उम्र से संबंधित गिरावट के कारण होने की संभावना है. रेस मॉडल महत्व परीक्षण केवल अध्ययन सहगण से वास्तविक और भविष्यवाणी CDFs के बीच समूह औसत अंतर लहर का उल्लंघन भागों (सकारात्मक मूल्यों) पर परीक्षण किया जाना चाहिए.

यह अंत करने के लिए, दौड़ मॉडल¹⁶ के पारंपरिक परीक्षण का उपयोग कर स्वस्थ पुराने वयस्कों में multisensory एकीकरण के एक सुरक्षात्मक प्रभाव और Gondan और उनके सहयोगियों द्वारा निर्धारित सिद्धांतों का प्रदर्शन किया गया है^25. वास्तव में, दृश्य-सोमाटोसेंसरी आरएमआई (मल्टीसेंसरी एकीकरण के लिए एक प्रॉक्सी) का अधिक परिमाण बेहतर संतुलन प्रदर्शन से जुड़ा हुआ पाया गया, घटना की कम संभावना गिर जाती है और स्थानिक चाल प्रदर्शन²⁸^,²⁹में वृद्धि हुई।

वर्तमान प्रयोग का उद्देश्य भर में विविध अनुवाद अनुसंधान अध्ययन के उत्पादन में वृद्धि की सुविधा के लिए, RMI का उपयोग कर multisensory एकीकरण प्रभाव के परिमाण की गणना करने के लिए एक कदम दर कदम ट्यूटोरियल के साथ शोधकर्ताओं को प्रदान करने के लिए है कई अलग अलग नैदानिक आबादी. ध्यान दें कि वर्तमान अध्ययन में प्रस्तुत डेटा हाल ही में प्रकाशित दृश्य-somatosensory स्वस्थ पुराने वयस्कों पर किए गए प्रयोगों से कर रहे हैं²⁸^,²⁹, लेकिन इस पद्धति कई अलग अलग भर में विभिन्न सहगणों के लिए लागू किया जा सकता है प्रयोगात्मक डिजाइन, multisensory संयोजन की एक विस्तृत सरणी का उपयोग.

Protocol

सभी प्रतिभागियों प्रयोगात्मक प्रक्रियाओं, जो अल्बर्ट आइंस्टीन कॉलेज ऑफ मेडिसिन के संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया करने के लिए लिखित सूचित सहमति प्रदान की. 1. प्रतिभागी भर्त…

Representative Results

इस अध्ययन का उद्देश्य VS एकीकरण प्रभाव के परिमाण को परिमाणित करने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण के एक कदम दर कदम ट्यूटोरियल प्रदान करने के लिए, इसी तरह के प्रयोगात्मक डिजाइन और setups का उपयोग कर नए multisensory अध्?…

Discussion

वर्तमान अध्ययन का लक्ष्य एक मजबूत multisensory एकीकरण phenotype की स्थापना के पीछे की प्रक्रिया का विस्तार करने के लिए किया गया था. यहाँ, हम आवश्यक और महत्वपूर्ण महत्वपूर्ण महत्वपूर्ण इसी तरह के तंत्रिका circuitry पर निर?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

काम के वर्तमान शरीर राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान में उम्र बढ़ने पर राष्ट्रीय संस्थान द्वारा समर्थित है (K01AG049813 JRM के लिए). पूरक धन चिकित्सा के अल्बर्ट आइंस्टीन कॉलेज के Resnick Gerontology केंद्र द्वारा प्रदान की गई थी. इस परियोजना के साथ असाधारण समर्थन के लिए सभी स्वयंसेवकों और अनुसंधान कर्मचारियों के लिए विशेष धन्यवाद.

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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Mahoney, J. R., Verghese, J. Using the Race Model Inequality to Quantify Behavioral Multisensory Integration Effects. J. Vis. Exp. (147), e59575, doi:10.3791/59575 (2019).