Un protocollo di elettrofisiologia alla previsione di ricompensa di misura ed elaborazione nei bambini

Procedure che coinvolgono i partecipanti umani sono state approvate dal umano soggetto ricerca etica Comitato/Institutional Review Board presso University of California, Riverside e University of California, San Diego. 1. stimoli preparazione Nota: Le procedure descritte di seguito sono specifiche per una suite di editing disponibile in commercio (Vedi Tabella materiali); Tuttavia, altri software di editing di foto può certamente essere utilizzato. Preparare una serie di emotivo fotografie25 classificati in due espressioni facciali (felice e triste). Utilizzando precedentemente raccolto valutazioni comportamentistiche, scegliere le fotografie con le valutazioni di emozione molto accurata (in cui oltre l’80% dei partecipanti identificato l’emozione correttamente)25.Nota: Nel nostro protocollo, c’erano 33 Selezionate adulti facce (18 femmina, maschio 15). Delle 18 femmine, 9 sono caucasici, 4 sono afro-americani e 5 sono americano asiatico. Dei 15 maschi, 9 sono caucasici, 6 sono afro-americani, e non sono americano asiatico. In questo caso, foto già ritagliata e posizionata su uno sfondo bianco. È importante notare che il set di NimStim delle espressioni facciali è stato classificato e normato da adulti25. Così, è possibile che i bambini o gli adolescenti possono percepire le espressioni facciali diversamente che gli adulti che normato le immagini. Standardizzazione degli stimoli di espressione emotiva Utilizzando una suite di fotoritocco, editare le fotografie per essere in scala di grigi, quindi salvarli (nel software utilizzato qui, questa è operazione eseguita selezionando immagine | Modalità | Scala di grigi). Assicurarsi che la risoluzione è 72 pixel/pollice e che la larghezza del file è 8,5 pollici e altezza è di 11 pollici. Utilizzando un righello, modificare la larghezza della fotografia (in pixel) fino a quando il misura faccia 11 cm dall’esterno dei capelli su un lato verso l’esterno dei capelli da altro lato, e 14 cm dall’inizio dell’attaccatura dei capelli alla parte inferiore del mento. Creare il volto strapazzato stimoli freccia Scarica il plugin “scramble” (http://telegraphics.com.au/sw/product/Scramble). Estrarre lo ZIP e spostarlo su “plug-in” all’interno della cartella dell’applicazione di suite di editing. Nel programma di fotoritocco, creare una “forma personalizzata” nelle opzioni di forma . Assicurarsi che la forma è una freccia. Aprire le immagini emotivo uno alla volta. Utilizzare lo strumento selezione per selezionare solo la faccia e non lo sfondo. Selezionare filtro | Telegraphics | Scramble | OK. Selezionare la finestra di | Strati (questo dovrebbe produrre una finestra “livelli” al lato). Fare doppio clic su sfondo, quindi fare clic su ok e rinominarlo in layer 0 (qualsiasi nome va bene). Fare clic sullo strumento forma nella barra dei menu a sinistra e scegliere la forma di freccia personalizzato. Trascinare la forma di freccia in mezzo l’immagine criptata. Utilizzare Ctrl + T per trascinare la freccia al centro dell’immagine e regolare le dimensioni, quindi è lo stesso come l’immagine del viso (ad es., 11 x 14 cm). Utilizzare lo strumento angolo affinché per facce felici sulla freccia rivolta verso l’alto e per facce tristi la freccia si affaccia verso il basso. Fare clic sul layer 0 o il nome dato al punto 1.3.7. Selezionare livelli di | Gruppo con precedente. Fare clic su Select -tutto | Modificare | Copia elementi Uniti. Creare un nuovo file con la freccia su una priorità bassa bianca selezionando File | Nuovo. Il nuovo file dovrebbe essere 8,5 x 11 pollici con una risoluzione di 72 pixel/pollice. Salvare i file.Nota: Dopo questi vengono salvati, dovrebbe esserci fotografie di individui con espressioni triste, espressioni felici e le versioni strapazzate. La fotografia strapazzata con la freccia rivolta verso l’alto è l’immagine asociali per felice, e la fotografia di uova strapazzata con la freccia rivolta verso il basso è l’immagine asociali per triste. Le immagini di ricompensa Trovare un’immagine di un cracker di pesci rossi (senza nient’altro nella cornice) e scaricarlo sul computer. Aprire l’immagine di cracker di pesci rossi in una suite di editing di foto e modificarlo per essere in scala di grigi. Creare due goldfish cracker immagini: 1) uno in scala di grigi e 2) quello che è barrato (ad esempio, ha un cerchio o ovale circostante con una linea nel mezzo). Utilizzando copia | Pasta, posizionare immagini del cracker goldfish intatta intorno le immagini felice (ad es., verso l’alto freccia rivolta sia la gente sorridente). Utilizzando copia | Pasta, posizionare immagini del cracker sbarrato goldfish intorno le tristi immagini (ad es., verso il basso che indica freccia sia accigliato persone). Preparando gli stimoli in software di presentazione di elettrofisiologia (EEG) Creare due blocchi di stimoli in un pacchetto di software di presentazione di EEG. Sarà un blocco sociale (ad esempio, immagini di sorridente e accigliato facce) e l’altro sarà asociali (ad esempio, immagini di frecce di fronte verso l’alto e verso il basso). Pseudo-casuale l’ordine di stimoli in ogni blocco tale che nessuna immagine si verifica più di una volta in una fila e tale che il partecipante non vede più di tre triste o verso il basso fronte frecce o fronte felice/verso l’alto le frecce in una riga. Impostare ogni prova per contenere quanto segue: una fissazione trasversale; 2 scatole con punti interrogativi (il partecipante utilizzerà la pressione di un pulsante per indicare una scelta tra la casella di sinistra e destra); una freccia che punta alla casella il partecipante sceglie tramite la pressione del pulsante; e feedback (gli stimoli creati in precedenza).Nota: Anche se i partecipanti stanno scegliendo la casella di sinistra o a destra, se correggere (ad es., faccia felice o freccia rivolta verso l’alto verso circondato da pesci rossi intatti) o errate (ad es., triste viso o rivolto verso il basso sulla freccia circondata da barrato feedback di Goldfish) indicato è pre-programmato da casualizzazione descritto al punto 1.5.2. Così, i partecipanti possono sentire che essi sono indovinando correttamente o meno, ma in realtà la scelta non interessa quale immagine di feedback è mostrato. Visualizzare ogni processo basato sulle seguenti durate: 1) fissazione trasversale per 500 ms, 2) due caselle con punti interrogativi all’interno per 3000 ms, 3) due caselle con punti interrogativi all’interno, con una freccia che punta verso la scatola scelta dal partecipante per 2000 ms e 4) risposte (e.g., viso o faccia strapazzate immagini) per 1000 ms. vedere la Figura 1.Nota: Se i partecipanti non riescono a rispondere (tramite la pressione del pulsante) all’interno di 3000 ms, il periodo di prova e la prova successiva inizia. L’angolo di visuale atteso è un angolo di visuale orizzontale di 14,5 ° e angolo di visuale verticale di 10,67 °. 2. comportamentale procedure Reclutare i partecipanti con e senza diagnosi ASD sulla base degli orientamenti Institutional Review Board. Somministrare i test cognitivi (ad es., Wechsler abbreviato scala di intelligenza, WASI26) a tutti i partecipanti per confermare che i bambini hanno punteggi conoscitivi all’interno della bassa-media di gamma media (ad es., un IQ su vasta scala di almeno 70) .Nota: È stato stabilito che i bambini con un fondo scala QI inferiore a 70 avrebbe probabilmente difficoltà a comprendere e ricordare le direzioni di attività. Di conseguenza, un cut-off IQ di 70 è stato scelto come criterio di esclusione per la partecipazione. Per i partecipanti con una precedente diagnosi di ASD, amministrare la pianificazione di osservazione diagnostica di autismo (seconda edizione, ADOS-2)27 a confermare la loro idoneità. 3. registrazione EEG Impostare i partecipanti. Garantire che ogni partecipante si siede in una comoda sedia in una stanza poco illuminata e regolare la sedia in modo che gli individui sono 72cm lontano dallo schermo del computer. Fornire un breve tutorial sulla procedura.Nota: In questo studio, i partecipanti hanno detto quanto segue: “si sarà una partita un gioco a quiz – proprio come pick-a-mano, tranne sul computer. Vedrete 2 scatole con punti interrogativi in loro, e quindi si utilizzerà questa casella pulsante per scegliere se pensi che il diritto o casella a sinistra è quello giusto. Se pensi che la casella a sinistra è quello giusto, premere il tasto sinistro. Se pensi che la casella a destra è quello giusto, premere il tasto destro. Una volta che si sceglie, si vedrà le caselle con punti interrogativi e una freccia in mezzo mostrando che quello che hai scelto. Poi vedrai se hai capito bene. Per ognuno di essi è ottenere giusto, si otterrà 1 cracker di pesci rossi. Se non ti piace il pesce rosso, è possibile barattare per spuntini di frutta. Quando farlo bene, vedrete un anello di crackers goldfish. Ciò significa che si ottiene un goldfish cracker! Quando si sbaglia, si vedrà un anello di barrato crackers goldfish. Quando si sbaglia, non perderai alcun pesce rosso, non guadagnerai uno qualsiasi di quel tempo. Il computer verrà tenere traccia di quanti pesci rossi si ottiene, e poi ti darò che molti dopo che abbiamo tutti finito. ” Dopo il tutorial, chiedere ai partecipanti, “Ok, così che cosa vuoi fare?” seguita da, “Quello che vedrete quando farlo bene?” e “Quello che vedrete quando si sbaglia?” per confermare che comprendano l’attività. Se non sembrano capire, spiegare di nuovo fino a quando non sono in grado di rispondere a queste domande correttamente. Utilizzare un tappo di EEG con 32 Ag/AgCl elettrodi nel sistema internazionale 10-20, con ulteriori verticale (VEOG) e orizzontale (HEOG) elettrodi per catturare il movimento degli occhi. Misurare la testa del partecipante per determinare quali dimensioni cap è appropriato per la dimensione della testa. Utilizzando un ago smussato, pre-gel il tappo da iniettare gli elettrodi gel conduttivo. Collegare il tappo di EEG all’amplificatore con un filtro passa-basso a 70 Hz, un filtro passa-alto direttamente accoppiato (DC), un filtro notch 60Hz e 500 Hz frequenza di campionamento. Montare il tappo di EEG alla testa del partecipante, tale che l’elettrodo “Cz” si trova al centro del cuoio capelluto (ad es., metà del nasion a inion) secondo il sistema 10-20. Utilizzando un ago smussato o bastone di legno sterile, turbinio all’interno dell’elettrodo per spostare tutti i capelli e lasciare che il gel a contatto del cuoio capelluto. Utilizzare un misuratore di impedenza (o il computer di EEG) per assicurarsi che l’impedenza sia di sotto 10 KΩ per un sistema di bassa impedenza e 50 KΩ per un sistema ad alta impedenza. Una volta che tutti gli elettrodi sul tappo mostrano livelli di impedenza accettabile, posizionare gli elettrodi HEOG e VEOG. Posizionare gli elettrodi HEOG al canthus di ogni occhio e di elettrodi VEOG sopra e sotto l’occhio. Se eventuali elettrodi hanno livelli di impedenza di sopra delle soglie accettabili indicate in precedenza, registrarli in un quaderno o sul computer. Iniziano i blocchi sperimentali, controbilanciare l’ordine dei blocchi (per esempio, sociale e asociali) tra i partecipanti. Assicurarsi che il computer di EEG è la registrazione, vengono sincronizzate sul computer di EEG e registrazione, e gli eventi vengono inviati correttamente. Dare ai partecipanti le interruzioni di 30 secondi dopo ogni 15 prove (circa ogni 2-3 minuti) per consentire loro di muoversi se necessario.Nota: Anche se nessun indicazioni esplicite sono state date ai bambini per quanto riguarda il movimento, i partecipanti hanno detto di utilizzare interruzioni per “get the wiggles”, “uscire qualche energia”, o per eseguire tutti i movimenti che volevano. Tra i blocchi, dare ai partecipanti una pausa più lunga (circa 5 minuti). Dopo ogni blocco, chiedere ai partecipanti di compilare una scala di Likert 4-domanda su quanto hanno apprezzato molto il gioco di indovinare e quante volte si sono sentiti che hanno potuto ottenere le risposte corrette. Dopo che entrambi i blocchi sono stati completati e i partecipanti hanno compilato due questionari di Likert, togliere il tappo di EEG e consentire loro di lavarsi i capelli. Fornire il pagamento (o un equivalente “premio”) per i partecipanti e le loro famiglie. Pulire e sterilizzare il tappo di EEG. 4. elaborazione dei dati EEG Nota: Le procedure e i comandi descritti in questa sezione sono specifici per EEGLAB ed ERPlab toolboxes28. In ERPlab, filtrare i dati di EEG utilizzando un filtro passa-alto del filtro.01 Hz e passa-basso di 30 Hz. Scartare (in ERPlab) o interpolare (in EEGLAB) canali cattivi che sembrano avere ad alta impedenza e/o sono stati problematici durante la registrazione (ad es., perdita il contatto con la pelle durante la registrazione). Ri-utilizzando le operazioni del canale EEG GUI (in ERPlab), fare riferimento ai dati di EEG utilizzando la media degli elettrodi sinistra e destra mastoid (elettrodi mastoid sono stati scelti come riferimento a causa di non avere un array di elettrodi denso; in tal caso, gli esperti a volte suggerire utilizzando la media di riferimento29, e perché utilizzando la media di entrambi gli elettrodi mastoid è meno problematico per gli effetti di lateralità contro un singolo mastoid30). Se si utilizza la media di mastoid elettrodi per ri-fare riferimento a, quei due elettrodi devono fornire un segnale chiaro. Se entrambi mastoid elettrodo ha un segnale di scarsa qualità (ad es., con ad alta impedenza) o perso il contatto con la pelle durante la registrazione, non utilizzare i dati del partecipante per l’analisi. Utilizzare il menu a discesa EVENTLIST in ERPlab per creare un EEG Eventliste assegnare codici dal computer stimolo a bidoni utilizzando BINLISTER. Utilizzando il menu a discesa Estrarre basati su bin epoche in ERPlab, segmentare i dati EEG continui in epoche di stimolo-bloccato e previsione corretta. Per misurare la negatività di stimolo-precedente (SPN), utilizzare epoca da -2200 a 100 ms (linea di base di -2200 a-2000 ms). Per misurare l’elaborazione ricompensa o attività cerebrale post-stimolo, utilizzare epoca da -200 a 800 ms (linea di base di da -200 a 0 ms). Tracciare i dati in EEGlab, evidenziate e scartare le epoche che sembrano contenere batter occhio non artefatti (ad es., eccessivo rumore o movimento del motore). Scegliere Eseguire ICA sui dati epoched. Tracciare i componenti indipendenti (selezionare trama | Attivazioni di componente) e identificare eventuali artefatti da movimento degli occhi e lampeggia. Rimuovere i componenti identificati come movimenti oculari o occhio batter artefatti. Per controllare se i componenti contrassegnati per la rimozione sono responsabili del movimento di occhio, scegliere dati di prova singola trama per visualizzare i dati con i componenti identificati rimossi. Dopo aver rimosso i movimenti oculari e lampeggia, accettare la rimozione di componenti identificati. In strumenti di ERPlab, selezionare rifiuto di artefatto nei dati epoched | Procedura di picco-picco di finestra di spostamento. Nello studio corrente, sono stati utilizzati un 200 ms movimento finestra, finestra istruzione di 100 ms e soglia di tensione di 150 mV. Calcolare la media ERPs. Assicurarsi di utilizzare le impostazioni predefinite, verrà scartato che dichiarano che tutte le epoche contrassegnati per la rimozione dalla media ERP. Per analizzare l’attività cerebrale medio che si verificano prima dell’inizio degli stimoli, estrazione (nel passaggio 4,11) dovrebbe verificarsi durante gli ultimi 200 ms prima dell’inizio di stimolo (per esempio, -210 a-10 ms) dagli elettrodi di interesse. In caso di negatività di stimolo-precedente (SPN), elettrodi di interesse includono: F3/F4, C3/C4, P3/P4 e T5/T6 (Nota che in alcuni sistemi, elettrodi temporali in questa regione sono etichettati T6/T7 o T3/T4).Nota: -210 a ms-10 è stato scelto in questo protocollo, piuttosto che da -200 a 0 ms per evitare la contaminazione di attività cerebrale non relazionati con il nome SPN (ad esempio, l’inizio dell’attività neurale quando gli stimoli di feedback è mostrato a 0 ms). Per esportare i dati numerici per l’analisi, utilizzare lo strumento di misurazione di ERP.Nota: Questo strumento permette ai ricercatori di specificare latenza o informazione relativa all’ampiezza, le finestre di tempo di interesse e gli elettrodi di interesse. Ampiezza è calcolabile come il picco locale in una determinata finestra temporale, o come l’ampiezza media di una determinata finestra temporale. Scarica i dati numerici in un file. txt. Se necessario, esportare i dati in excel o copia e incolla in un programma di analisi statistica (ad esempio, SPSS o JMP). 5. differenze di elaborazione per l’analisi ERSP Iniziare con il file creato nel passaggio 4,11 (ad esempio, il file epoched con tutte le procedure di rifiuto artefatto completo). Utilizzare il EEGlab “newtimef” plug-in per ottenere un tempo x trasformazione di frequenza con valori per ogni punto nel tempo, la frequenza e la prova. Per misurare l’attività anticipatoria banda alfa, calcolare i valori medi da 8 a 12 Hz. Calcolare la media attivazione prima dell’inizio di feedback (per esempio, -2200 a-100 ms con previsione di -2200 a-2000 ms) negli stessi elettrodi utilizzati per il nome SPN. Per calcolare alfa asimmetria prima del feedback, sottrarre il potere di registro nell’emisfero di sinistra dall’emisfero destro.Nota: Per calcolare l’attivazione ERSP dopo l’inizio di feedback, dati avrebbero bisogno di essere ri-analizzati e ri-raggruppati in epoche utilizzando una finestra di tempo diversi (ad es., da -200 a 800 ms con previsione di -200 su 0 ms). 6. elaborazione statistica Incollare i dati numerici estratti nella sezione 4 (passaggi 4.11 e 4.12) in un programma di statistico (ad esempio, SPSS o JMP). Condurre le misure ripetute ANOVA nel software statistico per i valori medi di ERPs per confrontare attività cerebrale tra gli emisferi (sinistra, destra), posizioni degli elettrodi (frontale, centrale, temporali, parietali), condizioni (viso, freccia) e gruppi (autismo disturbo dello spettro, con sviluppo tipico).Nota: Emisfero, posizionamento degli elettrodi e le condizioni sono fattori di entro-oggetti, e il gruppo è un fattore tra soggetti. Se posizione emisfero o elettrodo non è statisticamente significativa, crollo in tutto per le analisi future. Se la relazione tra misure comportamentali (ad es., Punteggio di severità ADOS) ed ERPs è di interesse, analisi di correlazione possono essere eseguiti.