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编程问答

Neuron:空间注意中的Alpha同步和神经反馈控制

發(fā)布時間:2024/8/1 编程问答 51 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Neuron:空间注意中的Alpha同步和神经反馈控制 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

本研究亮點

1.??訓(xùn)練被試學(xué)習(xí)控制左、右頂葉皮層的alpha同步;

2.?alpha同步的調(diào)制會導(dǎo)致視覺加工中的空間偏好;

3.??即使在神經(jīng)反饋訓(xùn)練之后,注意偏好仍然存在;

4.??alpha同步與注意和視覺加工的調(diào)控之間存在因果關(guān)系。?

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文獻導(dǎo)讀

以往研究表明,Alpha同步的降低與注意增強相關(guān),然而alpha同步的增加卻與注意無關(guān)。為了驗證alpha同步是否與注意存在因果關(guān)系,來自麻省理工學(xué)院的研究者使用MEG手段進行了研究,相關(guān)成果發(fā)表在著名期刊Neuron上。

作者使用MEG通過神經(jīng)反饋來訓(xùn)練被試控制左頂葉皮層和右頂葉皮層的alpha功率的比例。作者發(fā)現(xiàn),在視覺皮層出現(xiàn)了alpha不對稱分布的現(xiàn)象。alpha訓(xùn)練導(dǎo)致左右兩個半球的電極上的視覺誘發(fā)電位出現(xiàn)不對稱分布的變化。因此,alpha的減少與感覺處理的增強相關(guān)。訓(xùn)練后的測試顯示,注意在預(yù)期方向上存在持續(xù)的偏好。這些結(jié)果支持了alpha同步在調(diào)節(jié)注意和視覺處理中起因果作用的觀點,alpha訓(xùn)練可以用來驗證關(guān)于同步的假設(shè)


實驗設(shè)計

所有被試都完成MEG神經(jīng)反饋訓(xùn)練,該階段訓(xùn)練被試通過頂葉傳感器調(diào)節(jié)大腦半球的alpha功率不對稱(25-30分鐘)。被試被分為兩組,左側(cè)神經(jīng)反饋訓(xùn)練組(LNT)(n = 10)和右側(cè)神經(jīng)反饋訓(xùn)練組(RNT)(n = 10)。LNT組接受的訓(xùn)練是增加左側(cè)頂葉傳感器的alpha功率。RNT組的訓(xùn)練方向相反,即減少。為了評估神經(jīng)反饋訓(xùn)練是否對注意有持續(xù)的影響,一部分被試在神經(jīng)反饋訓(xùn)練前后分別進行了額外的行為測試。這部分被試總共需要完成三個連續(xù)的階段,兩個階段中間有不到5分鐘的休息。第一個階段是行為訓(xùn)練前,測量左右視野(30分鐘)注意的基線表現(xiàn)。第二階段為腦磁圖神經(jīng)反饋。第三階段是行為訓(xùn)練后,與第一階段(30分鐘)相同,以評估相對于基線神經(jīng)反饋對注意的持續(xù)影響。行為訓(xùn)練采用Posner范式(Posner, 1980) (LNT組n = 7, RNT組n = 7)和自由觀看任務(wù)(LNT組n = 3, RNT組n = 3)。


數(shù)據(jù)采集

使用306通道系統(tǒng)在磁屏蔽室中以1000hz的采樣率記錄MEG信號。收集每位被試的結(jié)構(gòu)MRI數(shù)據(jù),以重建腦皮層的MEG活動。每名被試的結(jié)構(gòu)圖用3T西門子掃描儀掃描。T1加權(quán)序列參數(shù)為:TR = 1900 ms, TE = 2.52 ms,?翻轉(zhuǎn)角度?= 9, FOV = 256 mm2,?矢狀位層數(shù)192。


神經(jīng)反饋設(shè)置

? ? 作者設(shè)計了一個神經(jīng)反饋系統(tǒng),可以實時分析MEG數(shù)據(jù),并為參與者提供快速的視覺反饋。利用rtMEG軟件將實時MEG數(shù)據(jù)分割成500ms的blocks。利用信號空間分離技術(shù)對分段后的MEG數(shù)據(jù)進行校正,降低環(huán)境噪聲,并將其存儲到刺激計算機可訪問的實時緩沖中。使用60個頂葉傳感器(每個半球30個)和短時快速傅立葉變換估計500 ms分段的Alpha功率(8-12 Hz),計算Alpha功率不對稱指數(shù)(AAI,alpha?asymmetry index),定義為:

其中αIS和αCS為同側(cè)和對側(cè)傳感器反應(yīng)的訓(xùn)練方向的alpha功率。AAI(功率不對稱指數(shù))的值決定了在屏幕中心呈現(xiàn)的Gabor(中文翻譯為光柵,gabor濾波器是一個用于邊緣提取的線性濾波器,其頻率和方向表達與人類視覺系統(tǒng)類似,能夠提供良好的方向選擇和尺度選擇特性,十分適合紋理分析,用在這里可能有效的提取被試的視覺反饋模式)模式的可見性,因此負(fù)的AAI導(dǎo)致了0%的可見性,正的AAI線性決定了從0%100%的可見性。要求被試注視屏幕中央的注視點,在注視點的顏色變?yōu)楹谏?#xff0c;使用意志努力mental effort)盡可能長時間地增加Gabor模式的可見性。他們可以意識到他們持續(xù)的大腦活動將決定Gabor模式的可見性。神經(jīng)反饋階段在睜眼靜息狀態(tài)下的20s參考記錄中開始,此段數(shù)據(jù)用于估計并糾正兩半球之間alpha不對稱的主要偏好。神經(jīng)反饋階段由100個試次組成。每個試驗包括5s的休息階段,然后是5s的神經(jīng)反饋階段,提供Gabor模式視覺反饋。在神經(jīng)反饋周階段結(jié)束時,Gabor模式被從屏幕上移除,在3s延遲周期后,第二個Gabor模式在完全可見的情況下出現(xiàn),其方向與原始Gabor模式相同或相差±5o被試在兩個選項中進行選擇,報告兩個光柵圖形的方向是否相同(圖1B)。這項任務(wù)與結(jié)果無關(guān),只是為了讓參與者保持執(zhí)行任務(wù)的積極性。

圖1?神經(jīng)反饋設(shè)置

A.?實驗流程?B.?神經(jīng)反饋階段的數(shù)據(jù)收集

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神經(jīng)反饋階段的電

為了測試神經(jīng)反饋訓(xùn)練對空間注意的影響,作者測量了隨機出現(xiàn)在屏幕左側(cè)或右側(cè)的視覺瞬變的誘發(fā)反應(yīng)。為此,在80%的隨機神經(jīng)反饋試次中,在神經(jīng)反饋階段開始后3~4.5s的隨機時間內(nèi),在屏幕中心6.7o的左側(cè)或右側(cè)呈現(xiàn)32ms閃爍的灰色點(0.25o)(探測刺激)。這些探測刺激非常明顯,足以引起視覺誘發(fā)反應(yīng),但不易被察覺。為了防止探測刺激誘發(fā)的反應(yīng)對alpha功率神經(jīng)反饋的污染,在探測刺激出現(xiàn)后,實時神經(jīng)反饋暫停500 ms,Gabor模式的對比度始終不變。要求被試忽略探測刺激,保持注視,并繼續(xù)任務(wù)。


Posner線索范式? ? ?

采用經(jīng)典的Posner線索范式在訓(xùn)練前和訓(xùn)練后階段測量注意的空間方向。每個試次開始時,在屏幕中央呈現(xiàn)1000毫秒的注視點,隨后呈現(xiàn)線索。線索是一個指向屏幕左側(cè)或右側(cè)的白色三角形(左/右線索測試),或者是一個菱形,表示兩邊注意力相同(中性測試)。在線索開始后1000 ms,在距屏幕中心6.5o的左側(cè)或右側(cè)視角內(nèi)呈現(xiàn)32ms的目標(biāo)刺激。目標(biāo)是一個光柵圖形(0.85o),其方向可能為垂直的7o或-7o。

要求被試注視屏幕中央,以盡量避免眼跳。并要求被試偷偷地把注意力轉(zhuǎn)移到暗示的方向上,然后做出兩選項的迫選任務(wù),通過反應(yīng)表明目標(biāo)刺激的方向。

這個實驗包括500個試次,每100個試次后有短暫的休息。本實驗中使用了三種不同的線索-目標(biāo)組合,即有效、無效和中性條件。在有效條件下(70%的試次),線索正確地指出了下一個目標(biāo)的位置。在無效的情況下(10%的試次),目標(biāo)出現(xiàn)在相反的位置。最后,在中性條件下(20%的試次),目標(biāo)隨機出現(xiàn)在任何一個方向上,棱形的線索表明在任何一邊都有同等的注意力。在這三種情況下,目標(biāo)出現(xiàn)的不同方向概率相同。


自由觀看任務(wù)

在訓(xùn)練前和訓(xùn)練后階段,采用自由觀看任務(wù)測量自由觀看行為的水平偏好。作者從自然、城市和形狀分類中選取了120幅圖像。從校正后的彩色圖像數(shù)據(jù)庫中選取自然(50個場景)和城市類別(50個場景)。形狀分類包括來自混雜N-空間網(wǎng)絡(luò)(Chaotic N-Space Network)的20幅圖像。為了控制對象分布或顯著特征中可能存在的偏好,所有圖像都被水平鏡像處理,以產(chǎn)生原始和鏡像兩類刺激。每個圖片只呈現(xiàn)給每個被試一次,以其原始或鏡像的形式(在被試之間平衡)。對于每一個被試,在神經(jīng)反饋階段之前隨機提供60個刺激,其余60個刺激在神經(jīng)反饋階段之后。圖像按順序呈現(xiàn),如圖5A所示。用Eyellink 1000眼動儀記錄注視路徑。

圖5?自由觀看任務(wù)中神經(jīng)反饋的影響

MEG離線處理

預(yù)處理

利用Elekta公司的Maxfilter軟件,采用空間濾波器,將三個實驗階段的環(huán)境噪聲從MEG數(shù)據(jù)中去除。該算法抑制了磁干擾,并對MEG的壞傳感器進行了插值。

作者在頭模型中使用默認(rèn)的諧波擴展原點參數(shù),定義為[0 0 40]mm,內(nèi)部源模型和外部源模型的球面諧波擴展的階數(shù)分別為8和3。使用Brainstorm軟件,透過投射出第一個眨眼主成份,自動檢測和移除眨眼。分段后,使用閾值為6000 fT的peak-to-peak rejection(極端峰值剔除法)剔除偽跡。

源水平重建

為了對腦皮層進行時頻分析并對感興趣區(qū)域進行MEG定位,作者將MEG信號映射到源空間。根據(jù)Colin27默認(rèn)解剖的Freesurfer自動分割,計算皮質(zhì)表面的源激活圖。MEG正演模型(forward model采用重疊球模型進行計算。然后,使用動態(tài)統(tǒng)計參數(shù)映射方法(dSPM,dynamic statistical parametric mapping approach )將MEG信號映射到大約15000個皮層源的網(wǎng)格上。

神經(jīng)反饋時頻分析

神經(jīng)反饋?MEG數(shù)據(jù)的分段為Neurofeedback開始的-1.0 ~ 5.0s。在每個試次中,將dSPM時間序列與時間分辨率為FWHMt = 3 s的復(fù)Morlet小波進行卷積,在中心頻率f = 1 Hz處,將dSPM時間序列轉(zhuǎn)換為頻率范圍為(8-12 Hz)的TF(時頻)功率圖。得到的TF圖在試次中取平均值,時間序列來自頂葉皮層。為了對所有被試的源映射進行平均,每個映射被變形為一個默認(rèn)的解剖結(jié)構(gòu),并在Brainstorm中實現(xiàn)了迭代最近點算法(?iterative closest point algorithm)。

神經(jīng)反饋功率譜密度分析

用50%重疊的1s時間窗計算左、右頂葉、枕外側(cè)、顳下和額中外側(cè)神經(jīng)反饋周期(0.5~4.8s)的功率譜密度圖(PSD, power spectraldensity。通過將頻譜除以總功率,計算每個頻率點的相對功率。

探測刺激相關(guān)誘發(fā)反應(yīng)分析

將預(yù)處理后的神經(jīng)反饋數(shù)據(jù)被以探測刺激開始時的-200 ms~300 ms進行分段。誘發(fā)反應(yīng)圖的計算是通過試次的平均值并映射到dSPM重建的皮質(zhì)圖上。將結(jié)果的地圖標(biāo)準(zhǔn)化為相對于平均基線的百分比變化。用20hz低通濾波器平滑。作者分別計算了左探測刺激和右探測刺激開始后100ms~200ms的誘發(fā)反應(yīng)平均振幅。先前的研究表明,注意對早期視覺皮層的影響發(fā)生在這個時間范圍內(nèi)。這些值被認(rèn)為是空間注意分配的指標(biāo),并在兩個訓(xùn)練組之間進行比較。

Posner任務(wù)中的注意調(diào)制指數(shù)

Posner任務(wù)MEG數(shù)據(jù)分為注意左側(cè)、注意右側(cè)和中性試驗。每個試次的時間間隔為線索開始的-0.2~1.3s,線索開始時間為0秒。采用Morlet小波(FWHMt = 3.0 s,中心頻率f = 1.0 Hz)估計alpha功率的TF(時頻)。然后,作者計算了alpha調(diào)制指數(shù)(AMI,alpha modulation index)的皮質(zhì)圖,方法是將右注意試次的alpha功率減去左注意試次的alpha功率,然后除以這些值的平均值而進行標(biāo)準(zhǔn)化:

αAL和αAR分別為出現(xiàn)在左側(cè)和出現(xiàn)在右側(cè)的alpha功率。作者比較了訓(xùn)練前和訓(xùn)練后的AMI地形圖:

作者還計算了同側(cè)和對側(cè)頂葉區(qū)域相對于訓(xùn)練方向的△AMI的平均值。

行為分析

Posner任務(wù)的反應(yīng)時

Posner的行為數(shù)據(jù)被分為6種情況(3個線索的兩個目標(biāo)方)。反應(yīng)時間(RTs)快于100ms或慢于平均值標(biāo)準(zhǔn)差的4倍被視為異常值。有錯誤反應(yīng)或異常值的試驗被排除在進一步的分析之外。作者用ex-Gaussian函數(shù)來擬合RT分布,即高斯函數(shù)和指數(shù)函數(shù)的卷積。非高斯分布的參數(shù)包括高斯分量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差以及指數(shù)分量的均值。作者比較了訓(xùn)練前階段和訓(xùn)練后階段的RT變化:△RT=post RT–pre RT

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自由觀看任務(wù)中的注視偏好

對于每張圖像,作者使用Brainstorm將原始的眼球運動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成注視點數(shù)據(jù)。通過比較左側(cè)和右側(cè)與屏幕中心進行對比將注視點分為左側(cè)注視點和右側(cè)注視點兩類。該中心的坐標(biāo)參考被定義為被試在每次試次開始時在注視點進行漂移校正的位置。漂移校正有兩個目的:校準(zhǔn)眼動儀和確認(rèn)被試總是在同一個地方開始實驗。作者通過測量每個訓(xùn)練階段所有圖像的左右注視比率來計算注視偏好(FBfixation bias)作者從訓(xùn)練后階段的中位數(shù)減去訓(xùn)練前階段的中位數(shù):△FB =post FB – pre FB。負(fù)值表示向左偏,正值表示向右偏。采用雙側(cè)秩和檢驗對訓(xùn)練前和訓(xùn)練后分布中位數(shù)相等的假設(shè)進行檢驗。? ? ???? ? ? ?

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Posner任務(wù)和神經(jīng)反饋中的注視偏好

為了測試被試是否使用了隱蔽注意策略來執(zhí)行神經(jīng)反饋任務(wù),作者分析了來自Posner任務(wù)的眼動數(shù)據(jù),并將注視模式與自神經(jīng)反饋任務(wù)的注視模式進行了比較。Posner眼動數(shù)據(jù)分為注意左、注意右和中性試驗。作者測量了注意延遲期間的水平注視偏好,方法是用0- 300ms時的平均水平坐標(biāo)減去0- 300ms時的平均水平坐標(biāo)。負(fù)值表示向左偏移,正值表示向右偏移。

為了評估神經(jīng)反饋訓(xùn)練過程中的注視偏好,作者將神經(jīng)反饋眼動數(shù)據(jù)分別分為LNT組和RNT組,試次的時間為0~3.0s(神經(jīng)反饋開始后到探測刺激出現(xiàn)之前)。作者首先通過從0-0.5秒的水平坐標(biāo)中減去0.5-3.0秒時眼睛位置的平均水平坐標(biāo)來測量水平固定偏好。負(fù)值表示向左偏好,正值表示向右偏好。為了顯示在神經(jīng)反饋期間眼睛的水平位置,作者計算了每500ms眼睛的平均位置。


結(jié)果

神經(jīng)反饋訓(xùn)練能夠在線控制頂葉皮層的alpha功率

圖2?神經(jīng)反饋期間的alpha功率調(diào)制

在LNT組和RNT組中,神經(jīng)反饋訓(xùn)練成功地將頂葉皮層上的alpha半球不對稱調(diào)節(jié)到所需的方向,在訓(xùn)練結(jié)束時效果更強。在兩組中,alpha不對稱主要是由左頂葉皮層的調(diào)節(jié)引起的在LNT組alpha活動增加,在RNT組alpha活動減少,而右頂葉皮層的alpha活動沒有變化。此外,即使神經(jīng)反饋只針對阿爾法不對稱,作者也觀察到gamma波段與alpha波段的半球側(cè)化方向相反,表明alpha功率減少和gamma功率增強之間存在相關(guān)最后,alpha和gamma的不對稱性從頂葉皮質(zhì)延伸到枕葉皮質(zhì),但沒有延伸到顳葉或額葉皮質(zhì),這表明這種變化并不包括整個大腦半球。
視覺加工中的神經(jīng)反饋訓(xùn)練偏好

圖3?神經(jīng)反饋階段的探測刺激誘發(fā)反應(yīng)

在訓(xùn)練方向上,探測刺激指向同側(cè)比指向?qū)?cè)能夠誘發(fā)更強反應(yīng),這與視覺處理偏好于與較低alpha值的頂葉皮層對應(yīng)的半球是一致的。

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神經(jīng)反饋訓(xùn)練導(dǎo)致空間注意的持續(xù)調(diào)節(jié)

在訓(xùn)練后階段,神經(jīng)反饋訓(xùn)練可導(dǎo)致空間注意的持續(xù)調(diào)節(jié)。作者發(fā)現(xiàn)神經(jīng)和行為效應(yīng)與訓(xùn)練方向一致。

由觀看行為中神經(jīng)反饋訓(xùn)練結(jié)果的水平偏好

作者發(fā)現(xiàn)LNT組存在向左的偏好,RNT組存在向右的偏好。因此,神經(jīng)反饋訓(xùn)練不僅在Posner線索范式的隱蔽注意中,而且在自由觀看行為中,也實現(xiàn)了對空間注意的持續(xù)調(diào)節(jié)。

圖4 Posner任務(wù)中神經(jīng)反饋對神經(jīng)和行為的影響

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Posner任務(wù)中,眼動數(shù)據(jù)揭示了空間注意的方向,而不是神經(jīng)反饋

作者發(fā)現(xiàn),當(dāng)提示注意左側(cè)時,存在顯著的向左注視偏好(p=0.007,n=8),當(dāng)提示注意右側(cè)時,存在顯著的向右注視偏好(p=0.007,n=8),但在中性試驗中沒有顯著偏好(p=0.2,n=8)(p<0.05,雙側(cè)Wilcoxon符號秩檢驗)。

作者在LNT組(p=0.4,n=8)或RNT組(p=0.2,n=7)中均未發(fā)現(xiàn)明顯的水平注視偏好。作者還對反饋訓(xùn)練中的注視點和Posner任務(wù)進行了直接比較,并對每個被試進行了配對比較。在Posner任務(wù)中,LNT組的視覺注視在神經(jīng)反饋時與在左側(cè)的隱蔽注意時有顯著差異(p=0.02,n=4)。類似地,在神經(jīng)反饋期間,RNT組的視覺注視與Posner任務(wù)中右側(cè)的隱蔽注意顯著不同(p=0.02,n=4)。因此,在反饋訓(xùn)練和Posner任務(wù)中的注視是顯著不同的,這表明在神經(jīng)反饋訓(xùn)練中,被試不會試圖將注意力轉(zhuǎn)移到一個或另一個半球來影響反饋信號。


總結(jié)

作者的結(jié)果支持Alpha同步在調(diào)節(jié)注意和視覺處理中起因果作用的觀點,alpha的調(diào)制會導(dǎo)致視覺加工中的空間偏好。


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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Neuron:空间注意中的Alpha同步和神经反馈控制的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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