méthodes psychophysiques tels que la procédure d'estimation QUEST peut efficacement produire des estimations robustes de l'intensité de la stimulation à laquelle les sensations non douloureuses de transition en sensations douloureuses. En stimulant de manière répétée à l'intensité de seuil, la variabilité dans les réponses de notation peut être attribuée directement aux classifications perceptives dans des analyses ultérieures.
Dans les études de perception, il est souvent important d'évaluer objectivement l'égalité de stimulation délivrée à travers les participants ou de quantifier l'ampleur de la sensation intra-individuelle qui est évoquée par la stimulation sur plusieurs essais. Ceci requiert une application solide de stimulus amplitude à l'intensité perçue et est généralement réalisée par des méthodes d'estimation psychophysiques telle que la procédure d'escalier. Les nouvelles procédures, plus efficaces, comme l'algorithme de QUEST intègrent une fonction psychophysique aux données en temps réel, tout en maximisant l'efficacité de la collecte des données. Une estimation robuste de l'intensité de seuil entre les perceptions douloureuses et non douloureux peut alors être utilisé pour réduire l'influence des variations dans les entrées sensorielles dans des analyses ultérieures de l'activité cérébrale oscillatoire. En stimulant à une intensité de seuil constante déterminée par une procédure d'estimation adaptative, la variance dans les cotes peuvent être directement attribués à des processus perceptifs.l'activité oscillatoire peut alors être mis en contraste entre la «douleur» et les essais «sans douleur» directement, ce qui donne une activité qui est étroitement liée aux processus de classification perceptives dans nociception.
Lors de la réalisation des expériences comportementales des participants humains, il est important d'être en mesure de contrôler étroitement les intensités des stimuli présentés. Utilisation de stimuli d'intensité égale pour tous les participants, cependant, dans certains contextes introduire le biais de la perception subjective. Pour certaines qualités perceptuelles tels que la douleur, il y a de fortes variations inter et intra-individuelles en intensité perçue à un niveau de stimulus constant 1, 2. Pour les expériences qui supposent percepts subjectives égales, il est donc une nécessité de faire correspondre l'intensité perçue subjectivement tous les participants. Cela est également important lors de l' examen perception au niveau de seuil, par exemple, entre la stimulation douloureuse et non douloureuse. recherche psychophysique a abordé ce genre de problèmes depuis des décennies, et aujourd'hui il y a des méthodes sophistiquées, mais faciles à utiliser disponibles pour atteindre robuste ancrage psychophysique.
MÉNAGEMENT "> Une méthode simple et classique de cartographier l'intensité d'un stimulus à une sensation d' amplitude individuelle est la méthode d'escalier 3. Par la présente, l'intensité des stimuli successifs est augmentée ou diminuée jusqu'à ce qu'il y a un changement dans la réponse du participant se rapportant à la seuil désiré ou de la position sur l'échelle de la sensation subjective. la répétition de ce numéro de processus de fois, donne une estimation plausible du point de retournement. les méthodes classiques, cependant, ne parviennent pas à faire usage de toutes les informations contenues dans chaque essai de notation. cela conduit à une inutilement nombre élevé d'essais requis pour atteindre la convergence. des méthodes telles que (linéaire) de régression ou d'ajustement de la fonction peut échouer, si les hypothèses de la relation entre l'intensité du stimulus et sensation ampleur sont mal ou ne tiennent pas pour la plage de stimulus testé. les procédures d'adaptation non seulement donner une estimation ponctuelle robuste pour une certaine intensité subjective, mais le faire plus efficacement. Especially pendant de longues expériences, qui dépendent fortement sur l'estimation précise d'un seuil ou une sensation de grandeur, il est nécessaire que la méthode psychophysique soit à la fois robuste et en même temps efficace par rapport au nombre d'essais requis. Ceci est particulièrement important dans des domaines tels que la recherche de la douleur, où l'exposition totale à la stimulation douloureuse doit être maintenue aussi faible que possible pour le bénéfice des participants.Bien que les méthodes classiques d'escalier sont encore largement utilisés, par exemple dans les tests sensoriels quantitatifs, l'utilisation de méthodes d'estimation plus avancées qui font une meilleure utilisation des informations acquises à travers des essais est en constante augmentation. Dans le cas de la méthode d' estimation du maximum de vraisemblance QUEST 4, 5 utilisé ici, cela est probablement dû à la mise en œuvre facilement disponibles dans le populaire Matlab PsychToolbox 6 suites. La version moderne, révisée de cette procedure est supérieure aux méthodes classiques d'estimation à la fois dans la robustesse et le faible nombre d'essais requis pour arriver à une estimation suffisante, si elle est utilisée avec les bons réglages 7.
La raison de la procédure de QUEST est d'adapter une fonction Weibull aux données entrantes pour modéliser la transformation psychophysique entre l'intensité du stimulus et sensation grandeur. Les paramètres de la fonction psychophysique Weibull sont en partie donnée par l'expérimentateur, par exemple , la pente de la fonction ou le décalage en raison du taux et répondeur inconsistance faux positif. Le positionnement du paramètre d'intérêt le long de la dimension d'intensité est évaluée par le mode opératoire utilisant l'estimation bayésienne maximum de vraisemblance. Par la présente, une distribution de probabilité est supposée sur l'emplacement du paramètre cible, à savoir l'intensité de seuil. Compte tenu d'une hypothèse raisonnable préalable pour une telle distribution, l'algorithme va t détermineril intensité la plus informative que le participant doit répondre. Pour la mise en oeuvre actuelle de la procédure, cela correspond à la moyenne de la distribution de probabilité a priori 8. Pour chaque essai successif, la distribution de probabilité a priori est essentiellement multipliée par la probabilité de réponse donnée par le participant au niveau de stimulation testé, telle qu'elle est caractérisée par la fonction de Weibull. Chaque réponse sera utilisé pour mettre à jour de façon continue l'estimation de distribution de probabilité pour le paramètre de seuil. Cette procédure est répétée jusqu'à ce qu'une estimation satisfaisante est produite. La procédure est plus efficace qu'une régression simple car elle utilise directement les réponses recueillies pour déterminer quelle stimulation intensité pour tester suivant. En outre, la procédure sera spécifiquement sonder autour du point d'intérêt, par exemple un seuil ou une certaine intensité de la sensation. En utilisant uniquement des données de test à partir d'une telle portée limitée dans la régression conduirait à une instabilitéestimer, ce qui rend les procédures d'adaptation plus robuste dans les contextes où seulement un nombre relativement faible d'essais sont réalisables.
Cette robuste ancrage psychophysique peut être utilisé pour mesurer les changements dans la sensibilité de la douleur au fil du temps, les effets modulateurs dans hyperalgésie / recherche allodynie ou effets analgésiques dans les interventions pharmacologiques, entre autres paramètres. Une autre perspective intéressante de pouvoir ancrer stimuli à l'intensité juste au seuil entre deux continuums sensorielle consiste à examiner la perception subjective à travers le passage de la non douloureuse à la sensation douloureuse 9, 10, 11. Ce scénario est très intéressant parce que si le seuil de la douleur a été estimé robuste, les conditions de la douleur et sans douleur peuvent être comparés à (EEG) activité électroencéphalographique, par exemple, sans modifier l'intensité du stimulus physique 12. Cela permet de obspréser- des processus perceptifs spécifiques douleur dans des conditions de relance constants en examinant la différence d'activité cérébrale entre les essais notés aussi douloureux et non douloureux.
Nous allons montrer comment utiliser la mise en œuvre facilement disponible d'estimation adaptative en PsychToolbox pour déterminer solidement le seuil de la douleur individuelle dans une expérience EEG où le contraste entre l'activité de la douleur et sans douleur est examiné pour les effets de latéralisation, selon le site de stimulation. Etant donné que l'intensité de stimulation peut être maintenue constante après la procédure de fixation de seuil, il est nécessaire de tenir compte de l'activité EEG de co-variant avec l'intensité du stimulus lors de l'analyse ultérieure.
Ici, nous avons utilisé la méthode QUEST bien théoriquement fondée pour estimer efficacement un seuil psychophysique robuste entre non-douleur et la perception de la douleur. En utilisant une stimulation constante à ce seuil permet une analyse des décisions perceptuelles indépendantes des variations de stimulus grandeur. Alors que nous avons examiné l' intensité de seuil au niveau du point de transition entre les domaines de sensations inoffensives et nocives, d' autres points le long de l'échelle …
The authors have nothing to disclose.
Ce travail a été financé par le transrégional Collaborative Research Centre TRR169 "intermodale Learning: adaptativité, prévision et Interaction" / Fondation allemande pour la recherche (DFG). Les auteurs remercient Stephanie Shields pour les commentaires utiles sur le manuscrit.
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 |