Özet

Психофизического якорь, Robust Thresholding в изучении боли, связанные с Латерализация Колебательной Prestimulus деятельности

Published: January 21, 2017
doi:

Özet

Психофизические методы, такие, как процедура оценки QUEST может эффективно давать надежные оценки интенсивности стимуляции, при которой nonpainful ощущения перехода в болезненные ощущения. Стимулируя неоднократно при пороговой интенсивности, изменчивость в рейтинге ответов могут быть непосредственно отнесены к воспринимаемых классификации в последующих анализах.

Abstract

В воспринимаемых исследованиях, часто важно объективно оценить равенство доставляемой стимуляции через участников или количественно внутрииндивидуальная ощущение величины, которая вызывается путем стимуляции в течение нескольких испытаний. Для этого требуется надежное отображение стимула величины воспринимаемой интенсивности и обычно достигается за счет психофизических методов оценки, таких как процедура лестницы. Более новые, более эффективные процедуры, как алгоритм QUEST соответствовать психофизической функции к данным в режиме реального времени, в то время как в то же время максимальной эффективности сбора данных. Надежная оценка пороговой интенсивности между болезненным и nonpainful восприятия может быть использовано для уменьшения влияния изменений в сенсорных входных сигналов в последующих анализах колебательной активности мозга. Стимулируя при постоянной пороговой интенсивности, определенной адаптивной методики оценки, дисперсия в рейтингах могут быть непосредственно отнесены к перцептивных процессов.Колебательная активность затем может быть противопоставлено между «боль» и «без боли» испытаний напрямую, получая деятельность, которая тесно связано с перцептивных процессов классификации в ноцицепции.

Introduction

При проведении поведенческие эксперименты с участием человека, важно, чтобы иметь возможность точно контролировать интенсивности представленных стимулов. Используя стимулы одинаковой интенсивности для всех участников, однако, в некоторых местах ввести смещение субъективного восприятия. Для некоторых воспринимаемых качеств , таких как боль, существуют высокие внутри- и индивидуальные вариации интенсивности воспринимаемого на постоянном уровне стимула 1, 2. Для экспериментов, которые берут на себя равные субъективные восприятий, то, таким образом, необходимость соответствовать субъективно воспринимаемую интенсивность через участников. Это также важно при изучении восприятия на пороговом уровне, например, между болезненной и nonpainful стимуляции. Психофизика исследование обратился такого рода проблем, в течение многих десятилетий, и сегодня есть сложные, но простой в использовании методов, доступных для достижения надежной психофизической прикрепление.

ntent "> Простой, классический метод отображения интенсивности стимула физическому лицу ощущение величины является метод лестницы 3. Таким образом , интенсивность последовательных стимулов увеличивается или уменьшается, пока не изменится в ответ участника , относящиеся к желаемый порог или позиция по субъективной шкале ощущений. Повторяя этот процесс несколько раз, дает вероятную оценку точки разворота. Классические методы, однако, не в состоянии использовать всю информацию, содержащуюся в каждой рейтинговой испытании. Это приводит к излишне большое количество испытаний, необходимое для достижения сходимости. такие методы, как (линейная) регрессии или функции подгонки может завершиться неудачей, если предположения для взаимосвязи между интенсивностью стимула и ощущение величины ошибочны или не выполняются для исследуемом диапазоне стимула. адаптивная процедуры не только дают оценку надежную точку для определенной субъективной интенсивности, но сделать это более эффективно. EspecialLY в течение более длительных экспериментов, которые в значительной степени зависят от наличия точной оценки пороговой величины или ощущение, необходимо для психофизического метод, чтобы быть как надежные и в то же время эффективно в отношении количества требуемых испытаний. Это особенно важно в таких областях, как исследования боли, где общее воздействие на болевой стимуляции должна быть настолько низкой, насколько это возможно в пользу участников.

Хотя классические методы лестницы все еще широко используются, например , в количественном сенсорного тестирования, использование более совершенных методов оценки , которые лучше использовать полученную информацию через испытания, неуклонно растет. В случае метода максимального правдоподобия QUEST 4, 5 , используемой здесь, это, вероятно , связано с легкодоступной реализации в популярных Matlab PsychToolbox 6 люкс. Современный, пересмотренный вариант этого прocedure превосходит классические методы оценки как в надежности и низкого числа испытаний , необходимых , чтобы достигнуть достаточной оценки, если они используются с правильными настройками 7.

Смысл процедуры заключается в QUEST соответствовать функции Вейбулла для поступающих данных для моделирования психофизической трансформации между интенсивностью стимула и ощущением величины. Параметры для психофизической функции Вейбулла в рамках данной экспериментатором, например , крутизна функции или смещение из – за ложных срабатываний и несогласованность ответчика. Расположение интересующего параметра по измерению интенсивности аппроксимируется методике с использованием байесовского максимального правдоподобия. Таким образом , распределение вероятностей предполагается по месту нахождения целевого параметра, то есть пороговую интенсивность. Учитывая разумное предположение до такого распределения, алгоритм будет определять тон наиболее информативной интенсивности, что участник должен реагировать. Для текущей реализации процедуры, это среднее значение предварительного распределения вероятностей 8. Для каждого последующего судебного процесса, априорное распределение вероятностей по своей сути, умноженная на вероятность данного ответа участника на тестируемом уровне стимуляции, так как характеризуется функцией Вейбулла. Каждый ответ будет использоваться для непрерывного обновления оценки распределения вероятностей для порогового параметра. Эта процедура повторяется до тех пор, удовлетворяя оценка не производится. Процедура является более эффективным, чем простой регрессии, поскольку он непосредственно использует собранных ответов для определения которых стимуляция интенсивности, чтобы проверить следующий. Кроме того , процедура будет специально зондировать вокруг точки интереса, например , порог или определенной интенсивности ощущения. Использование только тестирование данных из такого ограниченного диапазона в регрессии приведет к нестабильнойоценить, что делает адаптивные процедуры более надежными в условиях, когда лишь относительно небольшое число испытаний реализуемы.

Такой надежный психофизического анкерный может быть использован для измерения изменений болевой чувствительности в течение долгого времени, модулирующие эффекты в гипералгезии / исследования аллодиния или обезболивающих эффектов фармакологических вмешательств, среди других параметров. Еще одна интересная перспектива быть в состоянии закрепить стимулы к интенсивности только на пороге между двумя сенсорной континуумов заключается в изучении субъективного восприятия через переход от не-Больно болевых ощущений 9, 10, 11. Этот сценарий очень интересен тем , что если болевой порог был робастно оценкам, боль и не-боли условия могут быть противопоставлено в электроэнцефалографической (EEG) активности, например, без изменения физической интенсивности стимула 12. Это позволяет для наблervation болевых конкретных перцептивных процессов при постоянных условиях стимула путем анализа различий в активности мозга между опытами номинальными как болезненные и не болезненные.

Мы покажем, как использовать легкодоступного реализацию адаптивного оценивания в PsychToolbox, чтобы решительно определить индивидуальный болевой порог в эксперименте ЭЭГ, где контраст между болью и никакой боли-активности исследуют на латерализация эффекты, в зависимости от места стимуляции. Поскольку интенсивность стимуляции может поддерживаться постоянным после процедуры выбора порога не нужно учитывать электроэнцефалограмма активности совместно с различной интенсивности стимула в последующем анализе.

Protocol

Эксперимент был одобрен комиссией по этике медицинской ассоциации Hamburg (PV4509). Выбор 1. Участник Помимо стандартных критериев отбора, таких как пригодность для болевого раздражения, головных имплантатов или ранее существовавших неврологических состояний, убеди…

Representative Results

Используя шкалу рейтинга раскол в одну половину для nonpainful и одну половину болезненных ощущений (рис 1а), постоянная стимуляция может быть применена в течение многих испытаний в то же время дает свои оценки по всей шкале средней точке (рис 1b). Таким обр?…

Discussion

Здесь мы использовали хорошо теоретически обоснованные метод QUEST эффективно оценить надежную психофизический порог между без боли и восприятия боли. Использование постоянной стимуляции на этот порог позволяет анализ восприятия решений не зависит от изменений стимула величины. В то ?…

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Эта работа финансируется ТРАНСРЕГИОНАЛЬНЫЕ Collaborative Research Centre TRR169 "Crossmodal Learning: адаптивность, прогнозирование и взаимодействие» / Фонд исследований немецкий язык (DFG). Авторы благодарят Стефани Шилдс за полезные замечания по рукописи.

Materials

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

Referanslar

  1. Coghill, R. C., McHaffie, J. G., Yen, Y. -. F. Neural correlates of interindividual differences in the subjective experience of pain. Proc. Natl. Acad. Sci. 100 (14), 8538-8542 (2003).
  2. Schulz, E., Tiemann, L., Schuster, T., Gross, J., Ploner, M. Neurophysiological coding of traits and states in the perception of pain. Cereb. Cortex. 21 (10), 2408-2414 (2011).
  3. Ehrenstein, W. H., Ehrenstein, A. Psychophysical Methods. Mod. Tech. Neurosci. Res. , 1325 (1999).
  4. Watson, A. B., Pelli, D. G. Quest: A Bayesian adaptive psychometric method. Percept. Psychophys. 33 (2), 113-120 (1983).
  5. Sims, J. A., Pelli, D. The ideal psychometric procedure. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 28, 366 (1987).
  6. Kleiner, M., Brainard, D., Pelli, D., Ingling, A., Murray, R., Broussard, C. What’s new in psychtoolbox-3. Perception. 36 (14), 1-16 (2007).
  7. Leek, M. R. Adaptive procedures in psychophysical research. Percept. Psychophys. 63 (8), 1279-1292 (2001).
  8. King-Smith, P. E., Grigsby, S. S., Vingrys, a. J., Benes, S. C., Supowit, A. Efficient and unbiased modifications of the QUEST threshold method: theory, simulations, experimental evaluation and practical implementation. Vision Res. 34 (7), 885-912 (1994).
  9. Boly, M., Balteau, E., et al. Baseline brain activity fluctuations predict somatosensory perception in humans. Proc. Natl. Acad. Sci. 104 (29), 12187-12192 (2007).
  10. Gross, J., Schnitzler, A., Timmermann, L., Ploner, M. Gamma oscillations in human primary somatosensory cortex reflect pain perception. PLoS Biol. 5 (5), 1168-1173 (2007).
  11. Ploner, M., Lee, M. C., Wiech, K., Bingel, U., Tracey, I. Prestimulus functional connectivity determines pain perception in humans. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 107 (1), 355-360 (2010).
  12. Oertel, B. G., Preibisch, C., et al. Separating brain processing of pain from that of stimulus intensity. Hum. Brain Mapp. 33 (4), 883-894 (2012).
  13. Goolkasian, P. Cyclic changes in pain perception: an ROC analysis. Percept. Psychophys. 27 (6), 499-504 (1980).
  14. Hapidou, E. G., Rollman, G. B. Menstrual cycle modulation of tender points. Pain. 77 (2), 151-161 (1998).
  15. Huskisson, E. C. Measurement of pain. Lancet. 304 (7889), 1127-1131 (1974).
  16. Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spat. Vis. 10 (4), 433-436 (1997).
  17. Taesler, P., Rose, M. Prestimulus Theta Oscillations and Connectivity Modulate Pain Perception. J. Neurosci. 36 (18), 5026-5033 (2016).
  18. Yarnitsky, D., Sprecher, E., Zaslansky, R., Hemli, J. A. Multiple session experimental pain measurement. Pain. 67 (2-3), 327-333 (1996).
  19. Rosier, E. M., Iadarola, M. J., Coghill, R. C. Reproducibility of pain measurement and pain perception. Pain. 98 (1-2), 205-216 (2002).
  20. Barthelmé, S., Mamassian, P. A flexible Bayesian method for adaptive measurement in psychophysics. arXiv:0809.0387. , (2008).

Play Video

Bu Makaleden Alıntı Yapın
Taesler, P., Rose, M. Psychophysically-anchored, Robust Thresholding in Studying Pain-related Lateralization of Oscillatory Prestimulus Activity. J. Vis. Exp. (119), e55228, doi:10.3791/55228 (2017).

View Video