Questo lavoro è stato finanziato dal transregionale Collaborative Research Centre TRR169 &quot;crossmodali apprendimento: adattività, Previsione e interazione&quot; / Fondazione tedesca per la ricerca (DFG). Gli autori ringraziano Stephanie Shields per i commenti utili su manoscritto.

<html> L&#39;esperimento è stato approvato dalla commissione etica dell&#39;associazione medica di Amburgo (PV4509). Selezione 1. partecipante <ol><li> Al di là di criteri di selezione standard, come il fitness per la stimolazione del dolore, gli impianti di testa o condizioni neurologiche preesistenti, assicurarsi che i partecipanti non sono affetti da dolore acuto o cronico, non sono di prendere qualsiasi farmaco di dolore, e non hanno alcuna storia nota di abuso di sostanze. I partecipanti non devono inoltre hanno preso parte a tutti gli studi farmacologici durante le 4 settimane prima dell&#39;esperimento. </li><li> Includere i partecipanti di qualsiasi genere, ma solo fare attenzione a includere partecipanti femminili che utilizzano contraccettivi ormonali 13, 14 per ridurre al minimo l&#39;effetto dei cambiamenti ciclici nella percezione del dolore. </li><li> Prima di somministrare qualsiasi tipo di stimolazione, assicurarsi che i partecipanti hanno dato il consenso informato per iscritto. </li></ol>_title &quot;&gt; 2. Impostazione EEG <ol><li> Selezionare una dimensione appropriata tappo e preparare la messa a punto degli elettrodi EEG come da manuale di istruzioni del sistema. </li><li> Impostare la frequenza di campionamento e di alta bassa di taglio / così come i limiti di impedenza dell&#39;apparecchiatura di registrazione (consigliato: 500 Hz, filtro passa-alto 0,5 Hz, impedenza &lt;20 kΩ). </li><li> Assicurarsi che il dispositivo di stimolazione e il dispositivo EEG non sono accoppiati elettricamente eseguendo il sistema di EEG a batteria. </li><li> Assicurarsi che qualsiasi collegamento tra il sistema EEG e il computer che controlla il dispositivo di stimolazione elettrica è a potenziale zero. </li></ol> Setup 3. Stimolazione elettrica <ol><li> Per sfruttare al meglio la risoluzione temporale della registrazione EEG, mantenere la stimolazione elettrica più breve possibile. Impostare lo stimolatore ad un singolo, impulso di stimolazione monofasica con 1 ms di durata e la tensione V max 400. Se è necessario un livello di dolore più intenso, o l&#39;esatta tempistica della registrazione EEG post-stimolo fa not avere la precedenza, altri protocolli di stimolazione possono essere utilizzati. </li><li> Assicurarsi che lo stimolatore elettrico è acceso ma l&#39;uscita all&#39;elettrodo è spento. Per il DS7A stimolatore l&#39;interruttore etichettato &#39;OUTPUT&#39; alla destra del dispositivo deve essere in posizione abbassata. </li><li> Individuare il punto di riferimento (s) che identifica il sito di stimolazione prescelto. Per una stimolazione alla mano, utilizzare il muscolo tra il pollice e l&#39;indice (rapitore / flessore breve del pollice). Chiedere al partecipante di mettere la mano su una superficie piana con tutte le cifre tese e apposto. Identificare il sito di stimolazione bisecando la distanza tra i primi nocche del pollice e l&#39;indice. </li><li> Pulire la pelle applicando gel preparazione degli elettrodi. Assicurarsi di non usare alcool o disinfettanti, che potrebbe lasciare residui sulla pelle che può causare irritazioni o la stimolazione inaffidabile. </li><li> Fissare l&#39;elettrodo di stimolazione e fissarlo in posizione con nastro tessile. </li><li> Chiedi °e partecipante a trovare una posizione comoda per la mano e per cercare di non muovere la mano durante l&#39;esperimento, se possibile. Per comodità del partecipante, posizionare un tessuto molle sotto la mano di assorbire l&#39;umidità, a seconda della permeabilità superficie. </li><li> Attiva uscita del stimolatore portando l&#39;interruttore &#39;OUTPUT&#39; nella posizione verso l&#39;alto. </li></ol> 4. Determinare Punti di partenza <ol><li> Istruire il partecipante su come far funzionare la scala di valutazione sullo schermo utilizzando il mouse. La metà sinistra rappresenta le sensazioni non dolorose; la metà destra corrisponde ad una scala del dolore VAS standard fornendo un equivalente visivo per una gamma di intensità sensazione continuo sotto forma di una linea orizzontale. Notare al partecipante che il punto di centro assoluto della scala non può essere selezionata. Fornire il partecipante con le istruzioni standardizzate per il punti di ancoraggio 15 (Tabella 1). </li> &lt;li&gt; Dare il partecipante l&#39;opportunità di acquisire familiarità con il processo di rating mediante l&#39;applicazione di stimoli di varia intensità e registrare le risposte. Utilizzare le informazioni raccolte durante questa fase per ottenere una stima per due intensità che evocano costantemente sensazioni forti, ma non dolorosi (basso-punto) e le sensazioni dolorose moderatamente (high-point), rispettivamente. Continuare la stimolazione per circa 25 - 30 prove o fino soddisfatto di aver raggiunto una buona stima. Durante questo tempo, può essere utile per interrogare il partecipante per il feedback verbale su intensità e la somiglianza personale di intensità di stimolo più volte presentati. </li><li> Provate a prendere le intensità in modo casuale a evocare risposte intorno al centro scala. Per ottenere i migliori risultati, non è sufficiente aumentare o diminuire l&#39;intensità linearmente, e anche esplorare le estremità più estremi del lato dolorosa. Questa fase dovrebbe anche dare al partecipante l&#39;opportunità di abituarsi al stimo potenzialmente sconosciutoioni e stabilire qualche riferimento per una vasta gamma voto coerente. A causa di questo, è consigliabile applicare intensità da tutta la gamma di possibili intensità di stimolo, mentre anche ripetendo alcune intensità. </li><li> Una volta soddisfatti di avere stime ottenute sia per un high-point e l&#39;intensità di partenza a basso punto, informerà il partecipante che la prima parte dell&#39;esperimento sta per iniziare e (s) dovrebbe continuare a rating come praticata, mentre le intensità di stimolo casuali sono presentati . </li></ol> 5. Determinare Soglia NOTA: L&#39;algoritmo QUEST richiede alcuni parametri da specificare prima di iniziare la stima. Tali parametri includono la pendenza della funzione psicofisica (beta, tipicamente 3,5), la frazione di processi in cui si prevede una risposta casuale (delta, tipicamente 0,01), e la frazione di processi in cui una risposta positiva è previsto anche se non viene dato alcun stimolazione (gamma, nessuna raccomandazione). Per estimat Bayesianoione, è necessario specificare l&#39;intervallo (SD) dei rating attesi e la spaziatura delle possibili risposte (grano). Per una VAS, grano dovrebbe essere impostata sulla risoluzione della scala (tipicamente 1), e la SD dovrebbe essere abbastanza grande per includere sia il punto zero di scala e l&#39;intensità massima possibile più qualche margine di sicurezza. Le raccomandazioni e valori &quot;tipici&quot; qui riportati sono spiegate in dettaglio nel codice sorgente QuestCreate incluso con PsychToolbox 6, 16. Per il dolore alla soglia, un valore gamma pari al massimo 0,01 dovrebbe essere plausibile. Il metodo di stima è relativamente robusta in termini di misspecificazione dei parametri, tuttavia per le impostazioni con solo pochi studi, mancanza di specificare i parametri sensibili potrebbe aumentare l&#39;incertezza della stima finale. Se la deviazione standard è troppo basso, la procedura avrà problemi convergenti su stime che si trovano al di fuori dell&#39;area attraversato dalla deviazione standard intorno esimoe prima ipotesi per il parametro. Perciò è importante sbagliare piuttosto sul lato di una troppo grande deviazione standard. <ol><li> Creare due sessioni QUEST con i parametri di cui sopra. Avviare uno dall&#39;intensità high-point e l&#39;altro dal basso punto. Informazioni sulla logica attuazione del processo di stima può essere trovato nel materiale supplementare (S1). </li><li> Selezionare casualmente un&#39;intensità sonda di una delle due piste fornite dalla rispettiva funzione QuestMean. </li><li> Impostare l&#39;elettrostimolatore all&#39;intensità della sonda. Se ha bisogno di una intensità diversa da quella suggerita dal l&#39;algoritmo da applicare o l&#39;intensità suggerito è fuori portata, alimentare l&#39;intensità presentato nuovamente dentro la funzione QuestUpdate al punto 5.5. </li><li> Attivare lo stimolo. </li><li> Dopo che il partecipante ha valutato lo stimolo, eseguire QuestUpdate per la rispettiva sessione di stima e di fornirle le intensità dello stimolo effettivo presentati così come il rating del partecipante. </li><li> Continua l&#39;esecuzione prove di rating fino a che le stime sono stabili o è stato raggiunto un criterio di arresto predefinito (&gt; 40 prove). </li><li> Registrare la stima di soglia medio tra ciascuno di stima viene eseguito, partendo dal punto di partenza di alta e bassa come in QuestMean. </li><li> Lasciare che il partecipante di prendersi una pausa, in questa fase, se lo si desidera. </li></ol> 6. Stimolare al livello di soglia Nota: È possibile regolare la valutazione e conteggio dei blocchi alle proprie esigenze finché è tollerabile al partecipante. <ol><li> Informare il partecipante che per la restante parte dell&#39;esperimento, più blocchi con la stimolazione casuale seguiranno e dovrebbero mantenere voto come hanno fatto prima. Se necessario, aggiornare le istruzioni sui punti di ancoraggio scala. </li><li> Avviare la registrazione EEG. </li><li> Impostare l&#39;elettrostimolatore alla stima di soglia medio ottenuto nel passo 5.7 e mantenere costante la impostazione nel resto del the esperimento. </li><li> Avviare un blocco di voto (30 prove) e osservare la qualità dei dati della registrazione EEG. A seconda della qualità dei dati EEG, eseguire 4 - 5 blocchi di rating e permettono al partecipante di prendere brevi pause tra i blocchi. NOTA: Cercate di mantenere l&#39;interazione sociale con il partecipante al minimo durante queste pause o uniformare l&#39;interazione il più possibile. </li><li> Al termine, interrompere la registrazione EEG, commutare l&#39;uscita stimolatore di fuori, e rimuovere l&#39;elettrodo. Debriefing il partecipante dopo aver rimosso il tappo EEG. </li></ol>

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The authors declare that they have no competing financial interests.

Qui abbiamo usato il metodo QUEST bene teoricamente fondato per stimare in modo efficiente una robusta soglia psicofisico tra non-dolore e la percezione del dolore. Utilizzando la stimolazione costante a questa soglia consente un&#39;analisi delle decisioni percettive indipendenti delle variazioni di stimoli grandezza. Mentre abbiamo esaminato intensità di soglia in corrispondenza del punto di transizione tra i domini sensazione innocui e nocive, altri punti lungo la scala del dolore (ad esempio, 50 su una scala di dolore 100 punti) possono anche essere ancorati con il metodo di stima qui presentata. In questi casi, la cura deve essere presa per tenere conto di assuefazione o sensibilizzazione effetti tutto il corso dell&#39;esperimento. Tali effetti sono più probabilità di verificarsi per intensità di stimolazione più elevate. Un passo fondamentale in questa procedura è quello di regolare in modo ottimale i parametri necessari per la funzione psicofisica da montare dalla procedura adattativa. Un altro aspetto importante è l&#39;istruzione given al partecipante quanto riguarda l&#39;ancoraggio della scala di risposta. Il partecipante deve avere una chiara comprensione di dove spaziare nei intensità soggettive sulla scala. E &#39;quindi molto importante per standardizzare e ripetere queste istruzioni, se necessario, al fine di evitare l&#39;introduzione di qualsiasi pregiudizio nei rating. Specificando una scala che è suddiviso in una parte non dolorosi e doloroso potrebbe rivelarsi difficile da gestire per alcuni partecipanti, dal momento che entrambi continua sensoriale potrebbe differire nelle loro rispettive sensibilità. In questo caso, quando l&#39;informazione dalla scissione scala senza per ulteriori analisi, la procedura di stima può essere effettuata anche in due alternative scelta obbligata paradigma. Qui, il partecipante deve solo decidere se uno stimolo veniva percepito come doloroso o meno. In caso di problemi con la scala di valutazione, la stima sarà robusta, fino a quando la risposta del partecipante su uno stimolo essere doloroso o non dolorosi è veritiero e falso risposte sono wisottile i limiti specificati dai parametri delta e gamma. Nei casi in cui la soglia iniziale non convergere su una stima o valutazione plausibili irregolarità diventano evidenti, l&#39;esperimento dovrebbe essere interrotto e riavviato. In questi casi, potrebbe essere utile chiedere al partecipante sulla loro interpretazione della scala e la loro percezione soggettiva della stimolazione. Se gli errori tecnici, come un elettrodo allentato o un collegamento difettoso allo stimolatore si possono escludere, potrebbe essere utile chiedere al partecipante le loro strategie per affrontare il dolore. I partecipanti che si occupano regolarmente con il dolore nelle arti marziali o sport ad alte prestazioni, ad esempio, potrebbero mostrare le risposte irregolari pur superando lo screening iniziale. Inoltre, l&#39;interazione sociale con il partecipante dopo l&#39;inizio dell&#39;esperimento e durante le pause deve essere standardizzato, da non indurre effetti di portamento sperimentatore o la conformità indotta. <p class = &quot;jove_content&quot;&gt; Il metodo descritto qui ha dimostrato di essere molto robusta all&#39;interno di una sessione sperimentale. Tuttavia, ci potrebbero essere differenze sostanziali nelle soglie nelle stesse partecipanti misurata su più sessioni e giorni. Questo potrebbe in parte essere dovuto a cambiamenti circadiani nel dolore la suscettibilità o al mutamento di eccitazione o motivazione. Per il dolore termico, anche questo ha dimostrato di essere un effetto di differenti interpretazione del campo scala più sessioni 18. Questi problemi potrebbero essere ridotte di ri-formazione i partecipanti sul ancoraggio scala in ogni sessione e una media di più stimoli in un aggregato di rating per ogni processo 19. Un ulteriore problema è che riattaccare l&#39;elettrodo in una sessione diversa potrebbe non produrre la stessa intensità esatto stimolazione e quindi può modificare la soglia stimata. Utilizzando una procedura di stima adattativa come QUEST, in ogni iterazione, il pienoinsieme di informazioni da tutti gli studi precedenti thresholding è utilizzato per determinare l&#39;intensità ottimale per il successivo intensità test. Questo riduce il numero di prove necessarie, aumentando la robustezza contro feedback inconsistenti durante thresholding rispetto ai metodi classici come la scala. Il processo di soglia potrebbe essere ulteriormente ottimizzato con la raccolta dei dati in modo indipendente in un esperimento pilota per valutare meglio la pendenza della funzione psicofisica per la modalità o stimolo tipo 7 desiderato. Anche se il fondamento teorico dell&#39;algoritmo qui presentata è sana e abbiamo dimostrato che una stima attendibile per esperimenti esaustive può essere ottenuto, ci sono già migliorate le tecniche disponibili, che ridurre ulteriormente il numero di prove necessarie per raggiungere robuste stime di soglia. Questi metodi bayesiani ottimizzati non solo promettono risultati meno distorti per i numeri di prova bassi, ma anche cercare di adattarsi alla posizione di uns così come la pendenza della funzione psicofisica in una iterazione 20. Con l&#39;utilizzo di tali metodi di stima avanzate, il futuro della ricerca in settori basandosi sulla ancoraggio della percezione soggettiva può beneficiare. Per uno, questi algoritmi riducono lo sforzo sui partecipanti e, quindi, contribuire a rendere l&#39;impostazione sperimentale più ecologicamente valida. Inoltre, migliorano l&#39;accuratezza, non solo negli esperimenti di soglia, ma potenzialmente a tutte le misure di self-report adatti per le procedure psicofisiche - una proprietà particolarmente utile per la ricerca in ambito clinico.

<html> Nel condurre esperimenti comportamentali coinvolge soggetti umani, è importante essere in grado di controllare attentamente le intensità di stimoli presentati. Utilizzando stimoli di pari intensità per tutti i partecipanti, tuttavia, in alcune impostazioni introdurre la distorsione della percezione soggettiva. Per alcune qualità percettive, come il dolore, ci sono alte variazioni inter- e intra-individuali di intensità percepita a livello di stimolo costante 1, 2. Per gli esperimenti che assumono pari percezioni soggettive, è quindi una necessità per abbinare l&#39;intensità soggettivamente percepita tra i partecipanti. Questo è anche importante quando si esaminano percezione a livello di soglia, ad esempio, tra la stimolazione dolorosa e dolorosi. la ricerca psicofisica ha affrontato questo tipo di problemi per decenni, e oggi ci sono sofisticati ma semplici da usare metodi disponibili per ottenere robusto ancoraggio psicofisico. S copi &quot;&gt; un semplice metodo classico di mappare l&#39;intensità di uno stimolo per un individuo grandezza sensazione è il metodo scala 3. Con la presente, l&#39;intensità degli stimoli successivi è aumentato o diminuito, fino a quando c&#39;è un cambiamento nella risposta del partecipante relativa soglia desiderato o posizione sulla scala sensazione soggettiva. Ripetendo questo processo numero di volte, produce una stima plausibile del punto di inversione. I metodi classici, tuttavia, non riescono a sfruttare tutte le informazioni contenute in ogni prova valutazione. questo porta ad un inutile elevato numero di prove necessario per raggiungere la convergenza. Metodi come la regressione (lineare) o raccordo funzione potrebbe non riuscire, se i presupposti per la relazione tra intensità dello stimolo e la sensazione di magnitudo sono sbagliate o non valgono per la gamma di stimolo testato. le procedure di adattamento non solo produrre una stima puntuale robusto per una certa intensità soggettiva, ma farlo in modo più efficiente. Especially per esperimenti più lunghi, che dipendono prevalentemente dalla stima accurata di una soglia o sensazione portata, è necessario che il metodo psicofisico di essere sia robusto e allo stesso tempo efficiente rispetto al numero di prove necessarie. Ciò è particolarmente importante in settori quali la ricerca sul dolore, in cui l&#39;esposizione totale alla stimolazione dolorosa deve essere mantenuto il più basso possibile per il beneficio dei partecipanti. Anche se i metodi classici della scala sono ancora ampiamente utilizzati, ad esempio in fase di test sensoriali quantitativi, l&#39;uso di metodi di stima più avanzate che fare un uso migliore delle informazioni acquisite in tutti gli studi è in costante aumento. Nel caso del metodo stima di massima verosimiglianza QUEST 4, 5 usato qui, questo è probabilmente dovuto all&#39;applicazione facilmente disponibili sul popolare Matlab PsychToolbox 6 interno. La versione moderna, rivista del procedure è superiore ai metodi di stima classici sia nella solidità e il basso numero di prove necessarie per giungere a una stima sufficiente, se usato con le impostazioni corrette 7. La logica alla base del procedimento QUEST è quello di adattare una funzione di Weibull per i dati in arrivo per modellare la trasformazione psico-fisico tra l&#39;intensità dello stimolo e la sensazione grandezza. I parametri per la funzione psicofisica Weibull sono in parte determinata dallo sperimentatore, ad esempio, la pendenza della funzione o l&#39;offset a causa del tasso di falsi e responder incoerenza positivo. Il posizionamento del parametro di interesse lungo la dimensione intensità è approssimata dalla procedura utilizzando stima di massima verosimiglianza bayesiana. Con la presente, una distribuzione di probabilità è assunto sulla posizione del parametro target, ossia l&#39;intensità soglia. Dato un presupposto preliminare ragionevole per tale distribuzione, l&#39;algoritmo determina tha più informativo intensità che il partecipante deve rispondere. Per l&#39;implementazione corrente della procedura, questa è la media della distribuzione di probabilità a priori 8. Per ogni prova successiva, la distribuzione di probabilità a priori è essenzialmente moltiplicata con la probabilità di data risposta del partecipante a livello di stimolazione testato, come caratterizzato dalla funzione di Weibull. Ogni risposta sarà utilizzato per aggiornare continuamente la stima della distribuzione di probabilità per il parametro di soglia. Questa procedura viene ripetuta fino a ottenere una stima soddisfacente. La procedura è più efficiente di un semplice regressione perché fa uso immediato delle risposte raccolte per determinare quale intensità di stimolazione per testare successivo. Inoltre, la procedura specificamente sondare intorno al punto di interesse, ad esempio una soglia o certa intensità sensazione. Utilizzando i dati solo test da una tale gamma limitata nella regressione porterebbe ad un instabilestimare, rendendo le procedure adattive più robusto in contesti in cui solo i numeri relativamente bassi di prove sono fattibili. Tale robusto ancoraggio psicofisico può essere utilizzato per misurare i cambiamenti nella sensibilità del dolore nel corso del tempo, effetti modulatori in iperalgesia ricerca / allodinia o effetti analgesici in interventi farmacologici, tra le altre impostazioni. Un&#39;altra prospettiva interessante poter ancorare stimoli all&#39;intensità proprio alla soglia tra due continua sensoriale è esaminare percezione personale attraverso il passaggio dal non doloroso sensazione dolorosa 9, 10, 11. Questo scenario è molto interessante perché se la soglia del dolore è stato stimato robusta, condizioni di dolore e nessuno dolore possono essere contrapposte a elettroencefalografico (EEG) L&#39;attività, per esempio, senza modificare l&#39;intensità dello stimolo fisico 12. Ciò consente di OBervation dei processi percettivi specifici per il dolore in condizioni di costante stimolo esaminando la differenza di attività cerebrale tra le prove valutato come doloroso e non doloroso. Noi dimostrare come utilizzare l&#39;attuazione prontamente disponibile della stima adattativa in PsychToolbox determinare energicamente la soglia del dolore individuale in un esperimento EEG dove il contrasto tra l&#39;attività del dolore e nessun dolore viene esaminato per effetti lateralizzazione, a seconda del sito di stimolazione. Poiché l&#39;intensità di stimolazione può essere mantenuta costante dopo la procedura soglia, non è necessario tenere conto di attività EEG co-varianti con intensità dello stimolo nella successiva analisi.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="835">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">EasyCap electrode cap</td>
			<td style="width:241px;">EasyCap, Woerthsee-Etterschlag, Germany</td>
			<td style="width:211px;">CUCHW-58</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">actiCap active Ag/Cl EEG electrode set</td>
			<td style="width:241px;">BrainProducts GmbH, Gliching, Germany</td>
			<td style="width:211px;">-</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">SuperVisc EEG eletrode gel</td>
			<td style="width:241px;">EasyCap, Woerthsee-Etterschlag, Germany</td>
			<td style="width:211px;">V16</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">BrainAmp EEG amplifier</td>
			<td style="width:241px;">BrainProducts GmbH, Gliching, Germany</td>
			<td style="width:211px;">BrainAmp Standard</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">PsychToolbox-3</td>
			<td style="width:241px;">Mario Kleiner / Open Source</td>
			<td style="width:211px;">-</td>
			<td>Available at http://psychtoolbox.org/</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Matlab</td>
			<td style="width:241px;">MathWorks, Natick, MA</td>
			<td style="width:211px;">Matlab R2015b</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">DigiTimer DS7A constant current electrical stimulator</td>
			<td style="width:241px;">DigiTimer Ltd., Hertfordshire, United Kingdom</td>
			<td style="width:211px;">DS7A</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

psychophysically-anchored, robust thresholding in studying pain-related lateralization of oscillatory prestimulus activity

Negli studi di percezione, spesso è importante valutare oggettivamente l&#39;uguaglianza di stimolazione consegnato tra i partecipanti o per quantificare l&#39;intra-individuale grandezza sensazione che viene evocata dalla stimolazione su più prove. Ciò richiede una mappatura robusto stimolo grandezza all&#39;intensità percepita ed è comunemente realizzato con metodi di stima psicofisici come la procedura di scala. Recenti, procedure più efficaci come l&#39;algoritmo QUEST inseriscono una funzione psicofisica ai dati in tempo reale, mentre allo stesso tempo massimizzare l&#39;efficienza della raccolta dei dati. Una stima attendibile dell&#39;intensità soglia tra percezioni dolorose e non dolorose può quindi essere utilizzato per ridurre l&#39;influenza delle variazioni in input sensoriale in successive analisi di attività cerebrale oscillatorio. Stimolando ad una intensità costante di soglia determinato da una procedura di stima adattativa, la varianza nelle valutazioni può essere direttamente attribuita ai processi percettivi.l&#39;attività oscillatoria può quindi essere in contrasto tra &quot;dolore&quot; e prove &quot;no-dolore&quot; direttamente, cedendo attività che riguarda da vicino i processi di classificazione percettivi in ​​nocicezione.

Usando una scala di valutazione suddiviso in una metà per non dolorosi e una metà di sensazioni dolorose (Figura 1A), costante stimolazione può essere applicato su molte prove mentre ancora feedback rendimento in tutto il punto medio scala (Figura 1b). In questo modo, le variazioni di input sensoriali può essere evitato, e il risultato del rating può essere direttamente correlata alla intrinseche dei processi di classificazione percettivi legati al dolore. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/55228/55228fig1.jpg" /> Figura 1: Descrizione sperimentale. (a) La scala di valutazione con il lato sinistro si estende sensazione non dolorosa e il lato destro si estende sensazione dolorosa. (b) Procedura utilizzata per la raccolta dei dati. 40 studi thresholding seguiti da 4 - 6 blocchi di stimolazione costante (30 prove ciascuno). I blocchi hanno un jittered 3 - 5 sintervallo tra le prove (ITI). La scala di valutazione è apparso 0,25 s dopo la stimolazione. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55228/55228fig1large.jpg" target="_blank">Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> I due di stima corre a partire dal basso punto &quot;nonpain&quot; e ad alto punto di &quot;dolore&quot; convergere su stime di soglia robuste. Prendendo la media di due stime produce la stima di soglia finale, mentre la polarizzazione indotta dalla intensità di partenza è ridotta (Figura 2a). L&#39;intensità di stimolazione soggettivo evocata dalla stimolazione ripetuta alla soglia stimata è stabile su più blocchi di 30 prove ciascuno all&#39;interno di una sessione sperimentale (Figura 2b). <img alt="figura 2" src="/files/ftp_upload/55228/55228fig2.jpg" /> Figura 2: Stabilità della Threshold stime. (a) dati per un singolo partecipante che mostra l&#39;algoritmo convergere su due stime, uno per un punto ad alta intensità di partenza, uno per un punto di partenza bassa intensità. Per ridurre al minimo l&#39;influenza del punto di partenza, entrambe le stime di soglia sono stati mediati (linea tratteggiata). (b) Stabilità delle mediane di rating nel corso dell&#39;esperimento sotto costante stimolazione alla soglia stimata attraverso tutti i partecipanti (n = 25). <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55228/55228fig2large.jpg" target="_blank">Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> Suddividendo i dati EEG contemporaneamente registrati in studi clinici che sono stati classificati come &quot;doloroso&quot; e &quot;non dolorosi&quot;, rispettivamente, l&#39;attività oscillatoria può essere in contrasto post-hoc. Questo produce differenze di attività che coincidono con le decisioni percettive circa lo stesso stimolo essere categorizzazionezed come sensazione forte o come dolore. Figure 3a e b mostrano queste differenze per una finestra temporale prima che lo stimolo doloroso viene presentato (-0,8 s a 0 s prima dell&#39;inizio dello stimolo) e la gamma di frequenza Theta-banda (4-7 Hz), che sono stati precedentemente dimostrato di essere collegato alla successiva classificazione percettiva nel dolore 17. Il paradigma soglia consente l&#39;esame di tali differenze prestimulus di attività oscillatoria legati alla successiva classificazione percettiva del dolore, indipendente da stimoli grandezza. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/55228/55228fig3.jpg" /> Figura 3: le differenze di potere tra Nonpain e dolore. I dati sono stati trasformati a dominio tempo-frequenza utilizzando un metodo multi-cono. Raffigurato sono frequenze Theta tra 4-7 Hz e prima dello stimolo (-0,8 s - 0 s). (a) alimentazione difference specifico alla successiva classificazione dello stimolo alla mano sinistra dolorosa. I dati adottato dalla Taesler &amp; Rose 17 (n = 15). (b) di alimentazione specifici per la classificazione di uno stimolo alla mano destra come doloroso (n = 10). (c) attività Common Theta tra (a) e (b), indipendente dal lato stimolato (n = 25). Il topo-grafico mostra la somma delle differenze tra lateralizzati stimolazione dolorosa e non doloroso. Per il dolore individuale / non-dolore topografie (S2), nonché un confronto con preesistente dati post-stimolo 10 (S3) si rimanda ai materiali supplementari. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55228/55228fig3large.jpg" target="_blank">Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> Modificando il lato della stimolazione tra i gruppi, questi effetti pre-stimolo possono essere ulteriormente districati from eventuali effetti lateralizzazione di stimolo aspettativa. La Figura 3c mostra la somma di attività in entrambi i gruppi (mano sinistra / destra), evidenziando l&#39;attività prestimulus theta, che è comune alla classificazione percettiva senza dolore contro il dolore, indipendentemente dal sito di stimolazione. <table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td> posizione della scala </td><td> istruzione </td><td> Punto </td></tr><tr><td> più a sinistra </td><td> &quot;No sensazione a tutti&quot; </td><td> 0 </td></tr><tr><td> A sinistra al centro </td><td> &quot;La sensazione più forte, che non è ancora doloroso&quot; </td><td> 49 </td></tr><tr><td> Centro </td><td> &quot;Soglia del dolore - questo punto non può essere selezionato&quot; </td><td> 50 </td></tr><tr><td> Diritto al centro </td><td> &quot;La sensazione dolorosa&quot; </td><td> 51 </td></tr><tr><td> più a destra </td><td> &quot;Toler massimail dolore in grado &quot; </td><td> 100 </td></tr></tbody></table> Tabella 1: Definizione di Rating Scale punti di ancoraggio. Dalla metà della scala non può essere scelto, i feedback possono anche essere dicotomizzate in una due-alternativo a scelta forzata (2AFC) set di dati tra il nonpain e dolore.

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Psychophysically-anchored, Robust Thresholding in Studying Pain-related Lateralization of Oscillatory Prestimulus Activity

metodi psicofisici, come la procedura di stima QUEST possono produrre in modo efficiente le stime robuste della intensità di stimolazione in cui le sensazioni non dolorosi transizione in sensazioni dolorose. Stimolando più volte l&#39;intensità di soglia, la variabilità nelle risposte di rating può essere direttamente attribuita a classificazioni percettivi in ​​analisi successive.

Psicofisica-ancorato, Thresholding robusta nello studio del dolore legati lateralizzazione delle oscillatorio Prestimulus Activity

In perceptual studies, it is often important to objectively assess the equality of delivered stimulation across participants or to quantify the ...

psychophysically-anchored-robust-thresholding-studying-pain-related

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Behavior

6.9K Views.  University Medical Center Hamburg Eppendorf.  metodi psicofisici, come la procedura di stima QUEST possono produrre in modo efficiente le stime robuste della intensità di stimolazione in cui le sensazioni non dolorosi transizione in sensazioni dolorose. Stimolando più volte l'intensità di soglia, la variabilità nelle risposte di rating può essere direttamente attribuita a classificazioni percettivi in ​​analisi successive. 

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Studying Food Reward and Motivation in Humans

A key challenge in studying reward processing in humans is to go beyond subjective self-report measures and quantify different aspects of reward such as hedonics, motivation, and goal value in more objective ways. This is particularly relevant for the understanding of overeating and obesity as well as their potential treatments. In this paper are described a set of measures of food-related motivation using handgrip force as a motivational measure. These methods can be used to examine changes in food related motivation with metabolic (satiety) and pharmacological manipulations and can be used to evaluate interventions targeted at overeating and obesity. However to understand food-related decision making in the complex food environment it is essential to be able to ascertain the reward goal values that guide the decisions and behavioral choices that people make. These values are hidden but it is possible to ascertain them more objectively using metrics such as the willingness to pay and a method for this is described. Both these sets of methods provide quantitative measures of motivation and goal value that can be compared within and between individuals.

This article describes a set of methods for the measurement of food related motivation and food related goal values in humans.

Studiare ricompensa in cibo e motivazione in esseri umani

A key challenge in studying reward processing in humans is to go beyond subjective self-report measures and quantify different aspects of reward such as ...

Ricerca

Comportamento

Measurement of Fronto-limbic Activity Using an Emotional Oddball Task in Children with Familial High Risk for Schizophrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with schizophrenia who are at familial high risk (FHR) may show similar cognitive and emotional changes. However, the neurological changes underlying the emergence of these symptoms remain unclear. This study sought to identify differences in frontal, striatal, and limbic regions in children and adolescents with FHR using functional magnetic resonance imaging. Groups of 21 children and adolescents at FHR and 21 healthy controls completed an emotional oddball task that relied on selective attention and the suppression of task-irrelevant emotional information. The standard oddball task was modified to include aversive and neutral distractors in order to examine potential group differences in both emotional and executive processing. This task was designed specifically to allow for children and adolescents to complete by keeping the difficulty and emotional image content age-appropriate. Furthermore, we demonstrate a technique for suitable fMRI registration for children and adolescent participants. This paradigm may also be applied in future studies to measure changes in neural activity in other populations with hypothesized developmental changes in executive and emotional processing.

This paper describes how to use the emotional oddball task and fMRI to measure brain activation in children and adolescents at familial high risk for schizophrenia (FHR).&#160;FMRI was used to measure differences in fronto-striato-limbic regions during an emotional oddball task. Children with FHR exhibited abnormal functional activation during adolescence.

Misura di fronto-limbico Attività L&#39;utilizzo di un emotivo Oddball attività nei bambini con familiare ad alto rischio per la schizofrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with ...

Protocol for Studying Extinction of Conditioned Fear in Naturally Cycling Female Rats

Extinction of conditioned fear has been extensively studied in male rodents. Recently, there have been an increasing number of studies indicating that neural mechanisms for certain behavioral tasks and response behaviors are different in females and males. Using females in research studies can represent a challenge because of the variation of gonadal hormones during their estrous cycle. This protocol describes well-established procedures that are useful in investigating the role of estrogen in fear extinction memory consolidation in female rats. Phase of the estrous cycle and exogenous estrogen administration prior to extinction training can influence extinction recall 24 hr later. The vaginal swabbing technique for estrous phase identification described here aids the examination and manipulation of naturally cycling gonadal hormones. The use of this basic rodent model may further delineate the mechanisms by which estrogen can modulate fear extinction memory in females.

Gonadal hormones such as estrogen modulate memory formation in a number of experimental paradigms including fear extinction memory. This protocol describes a set of methods for investigating the influence of gonadal hormones specifically during extinction in naturally cycling females, including estrous cycle monitoring and exogenous estrogen administration.

Protocollo per lo studio Extinction of Fear Condizionata in Naturalmente bicicletta ratti di sesso femminile

Extinction of conditioned fear has been extensively studied in male rodents. Recently, there have been an increasing number of studies indicating that ...

The Double-H Maze: A Robust Behavioral Test for Learning and Memory in Rodents

Spatial cognition research in rodents typically employs the use of maze tasks, whose attributes vary from one maze to the next. These tasks vary by their behavioral flexibility and required memory duration, the number of goals and pathways, and also the overall task complexity. A confounding feature in many of these tasks is the lack of control over the strategy employed by the rodents to reach the goal, e.g., allocentric (declarative-like) or egocentric (procedural) based strategies. The double-H maze is a novel water-escape memory task that addresses this issue, by allowing the experimenter to direct the type of strategy learned during the training period. The double-H maze is a transparent device, which consists of a central alleyway with three arms protruding on both sides, along with an escape platform submerged at the extremity of one of these arms.
Rats can be trained using an allocentric strategy by alternating the start position in the maze in an unpredictable manner (see protocol 1; &#167;4.7), thus requiring them to learn the location of the platform based on the available allothetic cues. Alternatively, an egocentric learning strategy (protocol 2; &#167;4.8) can be employed by releasing the rats from the same position during each trial, until they learn the procedural pattern required to reach the goal. This task has been proven to allow for the formation of stable memory traces.
Memory can be probed following the training period in a misleading probe trial, in which the starting position for the rats alternates. Following an egocentric learning paradigm, rats typically resort to an allocentric-based strategy, but only when their initial view on the extra-maze cues differs markedly from their original position. This task is ideally suited to explore the effects of drugs/perturbations on allocentric/egocentric memory performance, as well as the interactions between these two memory systems.

The goal of this protocol is to investigate spatial cognition in rodents. The double-H water maze is a novel test, which is particularly useful to elucidate the different components of learning, consolidation and memory, as well as the interplay of memory systems.

The Double-H labirinto: una prova comportamentale robusto per l&#39;apprendimento e la memoria nei roditori

Spatial cognition research in rodents typically employs the use of maze tasks, whose attributes vary from one maze to the next. These tasks vary by their ...

Evaluation of a Smartphone-based Human Activity Recognition System in a Daily Living Environment

An evaluation method that includes continuous activities in a daily-living environment was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that attempt to recognize user activities. Participants performed a pre-determined set of daily living actions within a continuous test circuit that included mobility activities (walking, standing, sitting, lying, ascending/descending stairs), daily living tasks (combing hair, brushing teeth, preparing food, eating, washing dishes), and subtle environment changes (opening doors, using an elevator, walking on inclines, traversing staircase landings, walking outdoors). 
To evaluate WMMS performance on this circuit, fifteen able-bodied participants completed the tasks while wearing a smartphone at their right front pelvis. The WMMS application used smartphone accelerometer and gyroscope signals to classify activity states. A gold standard comparison data set was created by video-recording each trial and manually logging activity onset times. Gold standard and WMMS data were analyzed offline. Three classification sets were calculated for each circuit: (i) mobility or immobility, ii) sit, stand, lie, or walking, and (iii) sit, stand, lie, walking, climbing stairs, or small standing movement. Sensitivities, specificities, and F-Scores for activity categorization and changes-of-state were calculated.
The mobile versus immobile classification set had a sensitivity of 86.30% &#177; 7.2% and specificity of 98.96% &#177; 0.6%, while the second prediction set had a sensitivity of 88.35% &#177; 7.80% and specificity of 98.51% &#177; 0.62%. For the third classification set, sensitivity was 84.92% &#177; 6.38% and specificity was 98.17 &#177; 0.62. F1 scores for the first, second and third classification sets were 86.17 &#177; 6.3, 80.19 &#177; 6.36, and 78.42 &#177; 5.96, respectively. This demonstrates that WMMS performance depends on the evaluation protocol in addition to the algorithms. The demonstrated protocol can be used and tailored for evaluating human activity recognition systems in rehabilitation medicine where mobility monitoring may be beneficial in clinical decision-making.

A standardized evaluation method was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that includes continuous activities in a realistic daily living environment. Testing with a series of daily living activities can decrease activity recognition sensitivity; therefore, realistic testing circuits are encouraged for valid evaluation of WMMS performance.

Valutazione di un sistema di riconoscimento attività umana basata-Smartphone in un ambiente di vita quotidiana

An evaluation method that includes continuous activities in a daily-living environment was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that ...

Assessing Activity-based Anorexia in Mice

Rodents develop activity-based anorexia (ABA) when exposed to a restricted feeding schedule and allowed free access to a running wheel. These conditions lead to a life-threatening reduction in body weight. However, rodents exposed to only one of these conditions ultimately adapt to re-establish normal body weight. Although increased running coupled with reduction in voluntary food intake appear paradoxical under ABA conditions, ABA behavior is observed across numerous mammalian species. 
The ABA paradigm provides an animal model for anorexia nervosa (AN), an eating disorder with severe dysregulation of appetite-behavior. Subjects are singly housed with free access to a running wheel. Each day, the subject is offered food for a limited amount of time. During the course of the experiment, a subject's body weight decreases from high activity and low caloric intake. The duration of the study varies based on how long food is offered daily, the type of food offered, the strain of mouse, if drugs are being tested, and environmental factors.
A lack of effective pharmacological treatments for AN patients, their low quality of life, high cost of treatment, and their high mortality rate indicate the urgency to further research AN. We provide a basic outline for performing ABA experiments with mice, offering a method to investigate AN-like behavior in order to develop novel therapies. This protocol is optimized for use in Balb/cJ mice, but can easily be manipulated for other strains, providing great flexibility in working with different questions, especially related to genetic factors of ABA.

Mice individually housed with a running wheel while given limited access to food develop reductions in food consumption and increase activity on the running wheel. This experimental phenomenon is called activity-based anorexia. This paradigm provides an experimental tool for studying the neurobiology and behaviors underlying aspects of anorexia nervosa.

Valutazione basata sulle attività di anoressia in topi

Rodents develop activity-based anorexia (ABA) when exposed to a restricted feeding schedule and allowed free access to a running wheel. These conditions ...

Stress-Enhanced Fear Learning, a Robust Rodent Model of Post-Traumatic Stress Disorder

Fear behaviors are important for survival, but disproportionately high levels of fear can increase the vulnerability for developing psychiatric disorders such as post-traumatic stress disorder (PTSD). To understand the biological mechanisms of fear dysregulation in PTSD, it is important to start with a valid animal model of the disorder. This protocol describes the methodology required to conduct stress-enhanced fear learning (SEFL) experiments, a preclinical model of PTSD, in both rats and mice. SEFL was developed to recapitulate critical aspects of PTSD, including long-term sensitization of fear learning caused by an acute stressor. SEFL uses aspects of Pavlovian fear conditioning but produces a distinct and robust sensitized fear response far greater than normal conditional fear responses. The trauma procedure involves placing a rodent in a conditioning chamber and administering 15 unsignaled shocks randomly distributed over 90 minutes (for rat experiments; for mouse experiments, 10 unsignaled shocks randomly distributed over 60 minutes are used). On day 2, rodents are placed in a novel conditioning context where they receive a single shock; then, on day 3 they are placed back in the same context as on day 2 and tested for changes in freezing levels. Rodents that previously received the trauma display enhanced levels of freezing on the test day compared to those that received no shocks on the first day. Thus, with this model, a single highly stressful experience (the trauma) produces extreme fear of the stimuli associated with the traumatic event.

Here we describe the detailed methodology required to conduct stress-enhanced fear learning (SEFL) experiments, a preclinical model of post-traumatic stress disorder, in both rats and mice. The model utilizes aspects of Pavlovian fear conditioning and freezing as an index of enhanced fear in rodents.

Paura lo stress-Enhanced Learning, un robusto modello del roditore del disturbo da Stress post-traumatico

Fear behaviors are important for survival, but disproportionately high levels of fear can increase the vulnerability for developing psychiatric disorders ...

A Visual Guide for Studying Behavioral Defenses to Pathogen Attacks in Leaf-Cutting Ants

The complex lifestyle, evolutionary history of advanced cooperation, and disease defenses of leaf-cutting ants are well studied. Although numerous studies have described the behaviors connected with disease defense, and the associated use of chemicals and antimicrobials, no common visual reference has been made. The main aim of this study was to record short clips of behaviors involved in disease defense, both prophylactically and directly targeted towards an antagonist of the colony following infection. To do so we used an infection experiment, with sub-colonies of the leaf-cutting ant species Acromyrmex echinatior, and the most significant known pathogenic threat to the ants&#39; fungal crop (Leucoagaricus gongylophorus), a specialized pathogenic fungus in the genus Escovopsis. We filmed and compared infected and uninfected colonies, at both early and more advanced stages of infection. We quantified key defensive behaviors across treatments and show that the behavioral response to pathogen attack likely varies between different castes of worker ants, and between early and late detection of a threat. Based on these recordings we have made a library of behavioral clips, accompanied by definitions of the main individual defensive behaviors. We anticipate that such a guide can provide a common frame of reference for other researchers working in this field, to recognize and study these behaviors, and also provide greater scope for comparing different studies to ultimately help better understand the role these behaviors play in disease defense.

We present a visual guide to disease defense behaviors in leaf-cutting ants, with individual clips and accompanying definitions, illustrated in an experimental infection scenario. Our main aim is to help other researchers recognize key defensive behaviors and to provide a common understanding for future research in this field.

Una guida visiva per studiare le difese del comportamento patogeno attacca in formiche tagliafoglie

The complex lifestyle, evolutionary history of advanced cooperation, and disease defenses of leaf-cutting ants are well studied. Although numerous studies ...

Behavioral Approaches to Studying Innate Stress in Zebrafish

Responding appropriately to stressful stimuli is essential for survival of an organism. Extensive research has been done on a wide spectrum of stress-related diseases and psychiatric disorders, yet further studies into the genetic and neuronal regulation of stress are still required to develop better therapeutics. The zebrafish provides a powerful genetic model to investigate the neural underpinnings of stress, as there exists a large collection of mutant and transgenic lines. Moreover, pharmacology can easily be applied to zebrafish, as most drugs can be added directly to water. We describe here the use of the 'novel tank test' as a method to study innate stress responses in zebrafish, and demonstrate how potential anxiolytic drugs can be validated using the assay. The method can easily be coupled with zebrafish lines harboring genetic mutations, or those in which transgenic approaches for manipulating precise neural circuits are used. The assay can also be used in other fish models. Together, the described protocol should facilitate the adoption of this simple assay to other laboratories.

This manuscript describes a simple method to measure stress behaviorally in adult zebrafish. The approach takes advantage of the innate tendency that zebrafish prefer the bottom half of a tank when in a stressful state. We also describe methods for coupling the assay with pharmacology.

Approcci comportamentali allo studio dello stress innato nel zebrafish

Responding appropriately to stressful stimuli is essential for survival of an organism. Extensive research has been done on a wide spectrum of ...

Automated Measurements of Sleep and Locomotor Activity in Mexican Cavefish

Across phyla, sleep is characterized by highly conserved behavioral characteristics that include elevated arousal threshold, rebound following sleep deprivation, and consolidated periods of behavioral immobility. The Mexican cavefish, Astyanax mexicanus (A. mexicanus), is a model for studying trait evolution in response to environmental perturbation. A. mexicanus exist as in eyed surface-dwelling forms and multiple blind cave-dwelling populations that have robust morphological and behavioral differences. Sleep loss has occurred in multiple, independently-evolved cavefish populations. This protocol describes a methodology for quantifying sleep and locomotor activity in A. mexicanus cave and surface fish. A cost-effective video monitoring system allows for behavioral imaging of individually-housed larval or adult fish for periods of a week or longer. The system can be applied to fish aged 4 days post fertilization through adulthood. The approach can also be adapted for measuring the effects of social interactions on sleep by recording multiple fish in a single arena. Following behavioral recordings, data is analyzed using automated tracking software and sleep analysis is processed using customized scripts that quantify multiple sleep variables including duration, bout length, and bout number. This system can be applied to measure sleep, circadian behavior, and locomotor activity in almost any fish species including zebrafish and sticklebacks.

This protocol details the methodology for quantifying locomotor behavior and sleep in the Mexican cavefish. Previous analyses are extended to measure these behaviors in socially-housed fish. This system can be widely applied to study sleep and activity in other fish species.

Misure automatizzate di sonno e di attività locomotrice in caverna messicano

Across phyla, sleep is characterized by highly conserved behavioral characteristics that include elevated arousal threshold, rebound following sleep ...