/ Alman Araştırma Vakfı (DFG): Bu çalışma, Transregional İşbirlikçi Araştırma Merkezi TRR169 &quot;adaptivity, Tahmin ve Etkileşim Crossmodal Öğrenme&quot; tarafından finanse edilmiştir. Yazarlar yazının yararlı yorumlar için Stephanie Shields teşekkür ederiz.

<html> Deney Hamburg tıbbi dernek (PV4509) etik komisyonu tarafından onaylanmıştır. 1. Katılımcı Seçimi <ol><li> Böyle ağrı stimülasyonu, baş implantlar veya önceden varolan nörolojik durumlar için uygunluk gibi standart seçim kriterleri ötesinde, katılımcılar akut veya kronik ağrı şikayeti olmadığından emin, herhangi bir ağrı ilacı ve madde kötüye bilinen hiçbir geçmişi var değil olun. Katılımcılar ayrıca deney öncesinde 4 hafta boyunca herhangi bir farmakolojik çalışmalarda yer almış olmamalıdır. </li><li> Herhangi bir cinsiyet katılımcıları ekleyin, henüz sadece özen ağrı algısında halkalı değişikliklerin etkisini en aza indirmek için hormonal kontraseptif 13, 14 kullanıyorsanız kadın katılımcıları arasındadır. </li><li> stimülasyon her türlü uygulamadan önce emin katılımcıların yazılı olarak bilgilendirilmiş onam verdik olun. </li></ol>_title &quot;&gt; 2. EEG Kurulum <ol><li> Uygun bir kap boyutunu seçin ve sistemin kullanım kılavuzuna uygun olarak EEG elektrot düzeneği hazırlayabilme. </li><li> örnekleme hızı ve yüksek / düşük sınır değeri yanı sıra kayıt ekipmanlarının empedans sınırlarını ayarlamak (önerilir: 500 Hz, 0,5 Hz yüksek geçiren filtre, empedansları &lt;20 kohm). </li><li> stimülasyon cihazı ve EEG cihazı elektriksel pille EEG sistemi çalıştırarak birleştiğinde olmadığından emin olun. </li><li> EEG sistemi ve elektrik stimülasyonu cihazı kontrol eden bilgisayar arasında herhangi bir bağlantı potansiyel serbest olduğundan emin olun. </li></ol> 3. Elektriksel Stimülasyon Kurulumu <ol><li> En iyi EEG kaydının zaman çözünürlüğü faydalanmak için, mümkün olduğu kadar kısa elektrik stimülasyonu tutun. 1 ms süresi ve 400 V maksimum gerilim ile tek monofazik stimülasyon nabız uyarıcı ayarlayın. daha yoğun bir ağrı düzeyi gerekli ya da post-uyarıcı EEG kaydı tam zamanlama n yapar iseöncelikli ot, diğer stimülasyon protokolleri kullanılabilir. </li><li> emin olun, elektrik stimülatörü açıldığında ancak elektrodun çıkışı kapatılır. DS7A aşağı konumda olmalıdır cihazın sağ tarafında &#39;ÇIKIŞ&#39; etiketli anahtarı stimülatör. </li><li> seçilen uyarım sitesini tanımlamak dönüm noktası (ler) bulun. elinde bir uyarılması için, başparmak ve işaret parmağı (abductor / fleksör pollicis brevis) arasındaki kas kullanın. Tüm rakam uzattı ve apposed ile düz bir yüzeye elini bırakmaya katılımcıdan. başparmak ve işaret parmağı ilk eklemleri arasındaki mesafeyi bisecting ile stimülasyon sitesini tanımlamak. </li><li> elektrot hazırlık jel uygulanarak cildi temizleyin. tahriş veya güvenilmez uyarılmasına yol açabilir cilt üzerinde kalıntı bırakmak olabilir alkol veya dezenfektan kullanmamaya dikkat edin. </li><li> stimülasyon elektrodu takın ve tekstil bant ile yerde sabitleyin. </li><li> inci sore katılımcı el için rahat bir pozisyon bulmak ve eğer mümkünse, deney sırasında eli hareket ettirmemeye çalışın. katılımcının kolaylık sağlamak için, yüzey geçirgenliği bağlı olarak, herhangi bir nem absorbe elinin altında bir yumuşak doku yerleştirin. </li><li> yukarı pozisyona &#39;ÇIKIŞ&#39; anahtarını değiştirerek stimülatörü çıkışını etkinleştirin. </li></ol> 4. Başlangıç ​​Noktaları belirleyin <ol><li> Fareyi kullanarak ekranda derecelendirme ölçeği çalıştırmak için nasıl katılımcı bilgilendirin. sol yarım ağrılı olmayan hislerin temsil eder; sağ yarısı, yatay bir çizgi şeklinde, sürekli hissi yoğunluklarının bir aralığı için görsel bir eşdeğer sağlayan standart bir VAS ağrı ölçeği karşılık gelir. Ölçeğin mutlak merkez noktası seçilemez katılımcıya işaret etmektedir. Çapa noktaları 15 (Tablo 1) hakkında standartlaştırılmış talimatlar katılımcıyı sağlamak. </li> &lt;li&gt; katılımcıya şiddeti değişen ve yanıtları kayıt uyaranlara uygulayarak değerlendirme süreci ile rahat olsun fırsat verin. sürekli sırasıyla güçlü ama ağrısız duyumları (düşük nokta) ve orta derecede ağrılı duyumlar (yüksek nokta) uyandırmak iki şiddetleri için bir tahmin almak için bu aşamasında toplanan bilgileri kullanın. 30 denemeler ya da iyi tahminler ulaşmış memnun kadar - yaklaşık 25 uyarımı devam edin. Bu süre zarfında, o yoğunluklarına sözlü geribildirim ve defalarca sunulan uyaran şiddetleri öznel benzerlik için katılımcının sorgulamak için yararlı olabilir. </li><li> Ölçek merkezi etrafında yanıtları uyandırmak için rastgele yoğunlukları almaya çalışın. En iyi sonuçlar için, basitçe artırmak veya doğrusal yoğunluklarını azaltmak ve aynı zamanda acı tarafı daha aşırı uçlarını keşfetmek yok. Bu aşama da katılımcının potansiyel yabancı stimulat alışması için fırsat vermelidiriyon ve tutarlı bir değerlendirme aralığı için bazı referans oluşturmak. Bu nedenle, aynı zamanda, bazı yoğunlukları tekrar edilen, mümkün olan uyaran yoğunlukları bütün aralığından şiddetlerinin uygulanması önerilir. </li><li> yüksek noktası ve düşük nokta başlangıç ​​yoğunluğu hem de elde edilen tahminler sahip kez memnun, denemenin ilk bölümü başlamak üzere ve (ler) uygulandığı gibi o derece tutmalı rastgele uyaran yoğunlukları sunulmaktadır ise katılımcıyı bilgilendirmek . </li></ol> 5. Eşik belirleyin NOT: QUEST algoritması tahmini başlamadan önce belirtilmesi gereken bazı parametreleri gerektirir. Bu parametreler (genellikle beta, 3.5) psikofiziksel fonksiyonunun dikliğini, rastgele bir cevap beklenen çalışmaların kısmını (tipik delta, 0.01) ve hiçbir uyarı verilir rağmen olumlu bir cevap dahi beklenen çalışmaların bölümünü içermektedir (gama, hiçbir öneri). Bayes estimat içiniyon, beklenen değerlendirmesi aralığı (SD) ve olası yanıtları (tahıl) bir aralık belirtilmelidir. Bir VAS için tahıl ölçeği (tipik 1) kararı ayarlanmış olmalıdır, ve SD ölçeği sıfır noktası ve mümkün olan maksimum yoğunluğu artı bazı güvenlik marjı hem de içerecek şekilde yeterince büyük ayarlanmalıdır. Burada verilen talimatlar ve &quot;tipik&quot; değerleri Psychtoolbox 6, 16 ile birlikte QuestCreate kaynak kodunda ayrıntılı bir şekilde açıklanmaktadır. eşiğinde ağrı için en 0.01 gama değeri makul olmalıdır. kestirim yöntemi ancak sadece birkaç çalışmalarda, son tahmin belirsizliği artırabilecek mantıklı parametreleri belirlemek için yetmezliği olan ayarlar için, parametrelerin hatas açısından nispeten sağlamdır. standart sapma çok düşük ayarlanırsa, işlem th etrafında standart sapma ile yayılmış alanı dışında yalan tahminlere birleşen sorun yaşamayacaksınızparametresi için e öncesinde tahmin. Böylece oldukça çok büyük standart sapmanın tarafında err önemlidir. <ol><li> Yukarıda verilen parametreler ile iki QUEST oturumları oluşturun. yüksek nokta yoğunluğu birini ve düşük noktasından birini başlatın. tahmin sürecinin uygulanması mantığı hakkında bilgiler ek malzemenin (S1) bulunabilir. </li><li> Rasgele ilgili QuestMean işlevi tarafından verilen iki çalışır birinin sonda yoğunluğunu seçin. </li><li> prob yoğunluğuna elektrik stimülatörü ayarlayın. algoritması tarafından önerilen farklı bir yoğunluk uygulanması gereken veya önerilen yoğunluk aralığı dışında ise, adım 5.5 geri QuestUpdate işlevi sunulan yoğunluğu beslenirler. </li><li> uyaran tetikler. </li><li> katılımcı uyaran puan sonra, ilgili tahmin oturumu için QuestUpdate çalıştırın ve katılımcının değerlendirmesi yanı sıra sunulan gerçek uyaran yoğunluğu ile kaynağı. </li><li> tahminler stabil veya önceden tanımlanmış bir durma kriteri (&gt; 40 çalışma) ulaşılıncaya kadar değerlendirme denemeleri yayınlanmaya devam eder. </li><li> Her iki tahmin QuestMean tarafından verilen yüksek ve düşük başlangıç ​​noktasından başlayarak, ishal arasındaki ortalama eşik tahmin kaydedin. </li><li> istenirse katılımcı, bu aşamada bir mola için izin verin. </li></ol> 6. Eşik Düzeyinde teşvik Not: sürece katılımcıya tolere edilebilir olarak ihtiyaçlarınıza derecelendirme blok sayısını ayarlamak mümkündür. <ol><li> Deneyin geri kalan kısmı için, rasgele stimülasyon ile daha fazla blok takip edecek katılımcıyı bilgilendirin ve daha önce olduğu gibi onlar notunu tutmalı. Gerekirse, ölçek çapa noktaları talimat yenileyin. </li><li> EEG kaydı başlatın. </li><li> Adım 5.7&#39;de elde edilen ortalama eşik tahmin elektrik stimülatörü ayarlayın ve inci geri kalanı boyunca ayarı sabit tutmake deneyi. </li><li> bir derecelendirme bloğu (30 çalışma) başlatın ve EEG kayıt veri kalitesini gözlemlemek. 5 değerlendirme bloklarını ve katılımcı blokları arasında kısa molalar için izin - EEG veri kalitesine bağlı olarak, 4 çalıştırın. Not: Bu molalarda minimuma katılımcı ile sosyal etkileşim tutmak ya da mümkün olduğunca çok etkileşim standardize etmeye çalışın. </li><li> Bittiğinde, EEG kaydı durdurmak kapalı olarak stimülatörü çıkışını ve elektrot kaldırmak. EEG kapağı çıkardıktan sonra katılımcıyı sorgula. </li></ol>

<ol>
	<li>Coghill, R. C., McHaffie, J. G., Yen, Y. -. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+correlates+of+interindividual+differences+in+the+subjective+experience+of+pain.">Neural correlates of interindividual differences in the subjective experience of pain.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. 100 (14), 8538-8542 (2003).</li><li>Schulz, E., Tiemann, L., Schuster, T., Gross, J., Ploner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neurophysiological+coding+of+traits+and+states+in+the+perception+of+pain.">Neurophysiological coding of traits and states in the perception of pain.</a> Cereb. Cortex. 21 (10), 2408-2414 (2011).</li><li>Ehrenstein, W. H., Ehrenstein, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Psychophysical+Methods.">Psychophysical Methods.</a> Mod. Tech. Neurosci. Res. , 1325 (1999).</li><li>Watson, A. B., Pelli, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quest:+A+Bayesian+adaptive+psychometric+method.">Quest: A Bayesian adaptive psychometric method.</a> Percept. Psychophys. 33 (2), 113-120 (1983).</li><li>Sims, J. A., Pelli, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+ideal+psychometric+procedure.">The ideal psychometric procedure.</a> Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 28, 366 (1987).</li><li>Kleiner, M., Brainard, D., Pelli, D., Ingling, A., Murray, R., Broussard, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=What's+new+in+psychtoolbox-3.">What's new in psychtoolbox-3.</a> Perception. 36 (14), 1-16 (2007).</li><li>Leek, M. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Adaptive+procedures+in+psychophysical+research.">Adaptive procedures in psychophysical research.</a> Percept. Psychophys. 63 (8), 1279-1292 (2001).</li><li>King-Smith, P. E., Grigsby, S. S., Vingrys, a. J., Benes, S. C., Supowit, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Efficient+and+unbiased+modifications+of+the+QUEST+threshold+method:+theory,+simulations,+experimental+evaluation+and+practical+implementation.">Efficient and unbiased modifications of the QUEST threshold method: theory, simulations, experimental evaluation and practical implementation.</a> Vision Res. 34 (7), 885-912 (1994).</li><li>Boly, M., Balteau, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Baseline+brain+activity+fluctuations+predict+somatosensory+perception+in+humans.">Baseline brain activity fluctuations predict somatosensory perception in humans.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. 104 (29), 12187-12192 (2007).</li><li>Gross, J., Schnitzler, A., Timmermann, L., Ploner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gamma+oscillations+in+human+primary+somatosensory+cortex+reflect+pain+perception.">Gamma oscillations in human primary somatosensory cortex reflect pain perception.</a> PLoS Biol. 5 (5), 1168-1173 (2007).</li><li>Ploner, M., Lee, M. C., Wiech, K., Bingel, U., Tracey, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prestimulus+functional+connectivity+determines+pain+perception+in+humans.">Prestimulus functional connectivity determines pain perception in humans.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 107 (1), 355-360 (2010).</li><li>Oertel, B. G., Preibisch, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Separating+brain+processing+of+pain+from+that+of+stimulus+intensity.">Separating brain processing of pain from that of stimulus intensity.</a> Hum. Brain Mapp. 33 (4), 883-894 (2012).</li><li>Goolkasian, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cyclic+changes+in+pain+perception:+an+ROC+analysis.">Cyclic changes in pain perception: an ROC analysis.</a> Percept. Psychophys. 27 (6), 499-504 (1980).</li><li>Hapidou, E. G., Rollman, G. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Menstrual+cycle+modulation+of+tender+points.">Menstrual cycle modulation of tender points.</a> Pain. 77 (2), 151-161 (1998).</li><li>Huskisson, E. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measurement+of+pain.">Measurement of pain.</a> Lancet. 304 (7889), 1127-1131 (1974).</li><li>Brainard, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Psychophysics+Toolbox.">The Psychophysics Toolbox.</a> Spat. Vis. 10 (4), 433-436 (1997).</li><li>Taesler, P., Rose, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prestimulus+Theta+Oscillations+and+Connectivity+Modulate+Pain+Perception.">Prestimulus Theta Oscillations and Connectivity Modulate Pain Perception.</a> J. Neurosci. 36 (18), 5026-5033 (2016).</li><li>Yarnitsky, D., Sprecher, E., Zaslansky, R., Hemli, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multiple+session+experimental+pain+measurement.">Multiple session experimental pain measurement.</a> Pain. 67 (2-3), 327-333 (1996).</li><li>Rosier, E. M., Iadarola, M. J., Coghill, R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reproducibility+of+pain+measurement+and+pain+perception.">Reproducibility of pain measurement and pain perception.</a> Pain. 98 (1-2), 205-216 (2002).</li><li>Barthelm&#233;, S., Mamassian, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+flexible+Bayesian+method+for+adaptive+measurement+in+psychophysics.">A flexible Bayesian method for adaptive measurement in psychophysics.</a> arXiv:0809.0387. , (2008).</li></ol>

The authors declare that they have no competing financial interests.

Burada verimli olmayan ağrı ve ağrı algı arasındaki sağlam psikofiziksel eşiği tahmin etmek de teorik olarak kurulan QUEST yöntemi kullanılır. Bu eşiğin sabit uyarımı kullanarak uyaran büyüklük değişikliklerden bağımsız algısal kararlarının bir analizini sağlar. Biz zararsız ve zararlı hissi etki alanları arasında geçiş noktasında eşik yoğunluğu incelendiğinde ederken, ağrı skalası boyunca diğer noktalar (örneğin, 100 puanlık ağrı ölçekte 50) de burada sunulan tahmin yöntemi ile demirlemiş olabilir. Bu gibi durumlarda, bakım deney ders arasında alışma veya hassaslaşması etkileri hesaba alınmalıdır. Bu etkiler daha yüksek uyarım yoğunlukları için ortaya çıkması daha muhtemeldir. Bu prosedürde bir kritik adım psikofiziksel fonksiyon adaptif prosedürle takılacak için optimal gerekli parametreleri ayarlamak içindir. Bir başka önemli konu talimat gyanıt ölçek ankraj ilgili katılımcıya Iven. katılımcı ölçekte öznel şiddetleri aralığında nerede net bir anlayışa sahip olmalıdır. Standardize ve değerlendirmesi içine herhangi bir önyargı almaktan kaçınması için bu talimatları, gerektiğinde, tekrar bu nedenle çok önemlidir. Bir ağrısız ve ağrılı tarafına ayrılmıştır bir ölçek belirtme hem duyusal kontinua kendi hassasiyeti farklı olabilir, çünkü bazı katılımcılar için işlemek için zor kanıtlamak olabilir. Bu durumda, bölünmüş ölçekli gelen bilgiler daha fazla analiz için gerekli olmadığı zaman, tahmin prosedürü de iki alternatif zorunlu seçim paradigması olarak yapılabilir. Burada, katılımcı sadece bir uyarıcı acı olarak ya da algılanan olup olmadığını, karar vermek zorunda. derecelendirme ölçeği ile ilgili sorunlar söz konusu olduğunda, tahmin sürece uyaran ilgili katılımcının yanıtı ağrılı veya ağrısız olarak veridical ve yanlış cevaplar wi vardır, sağlam olacakdelta ve gama parametreleri tarafından belirtilen sınırlar ince. İlk eşikleme belirgin hale makul bir tahmin veya değerlendirme düzensizlikler üzerine yakınsama olmadığı durumlarda, deney kesilir ve yeniden başlatılması gerekir. Bu gibi durumlarda, bu ölçek bunların yorumlanması ve stimülasyon kendi subjektif algı ile ilgili katılımcıdan yardımcı olabilir. Böyle bir gevşek elektrot veya stimülatörü hatalı bağlantı olarak teknik hatalar göz ardı edilebilir, eğer ağrı ile başa çıkmak için kendi stratejileri hakkında katılımcıdan yararlı olabilir. Düzenli dövüş sanatları ya da yüksek performanslı spor ağrı ile başa Katılımcılar, örneğin, ön elemeyi geçen rağmen düzensiz tepkiler gösterirler olabilir. Deneyci tavır ya da uyarılmış uyum herhangi etkilere neden değil Buna ek olarak, deney ve molalarda başladıktan sonra katılımcı ile sosyal etkileşim, standardize edilmelidir. <p cl= &quot;Jove_content&quot; eşek&gt; Burada özetlenen yöntem bir deney oturum içinde çok sağlam olduğu ortaya konmuştur. Birden fazla seans ve gün boyunca ölçülen Ancak, aynı katılımcıların eşikleri önemli farklılıklar olabilir. Bu kısmen ağrı duyarlılık ya da uyarılma ya da motivasyon değişikliklere sirkadiyen değişikliklere bağlı olabilir. Isı ağrısı için, bu aynı zamanda birden fazla seans 18 yaşın üzerinde ölçek aralığının farklı yorumlanması bir etkisi olduğu gösterilmiştir. Bu sorunlar deneme 19 başına bir toplu değerlendirmesi her bir oturumda ölçekli ankraj katılımcıları yeniden eğitim ve çoklu uyarılmalara ortalamasını alarak azaltılabilir. Ek bir endişe farklı bir oturumda elektrot reattaching tahmini eşiği değişebilir bu nedenle aynı stimülasyon yoğunluğu verim ve olmayabilir olmasıdır. her tekrarında, örneğin QUEST&#39;in olarak bir adaptif tahmin prosedürü kullanarak, tamÖnceki tüm eşikleme çalışmalarda bilgi kümesi bir sonraki test yoğunluğu optimal yoğunluğunu belirlemek için kullanılır. Böyle merdiven gibi klasik yöntemlere kıyasla eşikleme sırasında tutarsız değerlendirmesi karşı dayanıklılığını artırırken bu gerekli çalışmaların sayısını azaltmaktadır. Eşikleme işlemi ayrıca bağımsız daha iyi istenen yöntemi veya uyarıcı tipi 7 psikofizik fonksiyonunun eğimini tahmin etmek bir pilot deneyde veri toplama optimize edilebilir. Burada sunulan algoritmanın teorik temeli sağlam ve biz kapsamlı deneyler için sağlam bir tahminin elde edilebileceğini göstermiştir olsa da, zaten daha sağlam eşik tahminleri ulaşmak için gerekli çalışmaların sayısını azaltmak, teknikler mevcuttur geliştirilmiştir. Bu optimize edilmiş Bayes yöntemler sadece düşük deneme numaraları için daha az önyargılı sonuçlar vaat değil, aynı zamanda pozisyon a sığacak şekilde deneyinbir yineleme 20 Psikofiziksel fonksiyonun eğimi de bu. gibi gelişmiş tahmin yöntemleri kullanarak, sübjektif algı ankraj dayanarak alanlarda gelecekteki araştırmalar yararlanabilir. Biri için, bu algoritmalar katılımcılar üzerindeki yükü azaltmak ve böylece deneysel ayar daha ekolojik geçerli olmasına yardımcı olur. klinik ortamda araştırma için özellikle yararlıdır bir özellik - Ek olarak, eşik deneylerinde, ancak potansiyel psikofiziksel prosedürler için uygun tüm öz-bildirim önlemler değil, sadece doğruluğunu geliştirmek.

<html> insan katılımcıların davranışsal deneyler yaparken, yakından sunulan uyaranlara yoğunluklarını kontrol edebilmek önemlidir. tüm katılımcılar için eşit yoğunlukta uyaranlar kullanılarak, ancak bazı ortamlarda öznel algı önyargı tanıtacak. Ağrı gibi bazı algısal nitelikleri, sabit bir uyarıcı seviyesi 1, 2 de algılanan yoğunluğu yüksek içi ve bireysel farklılıklar vardır. Eşit sübjektif percepts varsayalım deneyler için, böylece katılımcılar arasında Subjektif olarak algılanan yoğunluğu maç için bir zorunluluktur. Ağrılı ve ağrısız stimülasyon arasında, örneğin, eşik seviyesinde algı incelenmesi, bu da önemlidir. Psikofizik araştırma yıllardır bu sorunları ele almıştır ve sağlam psikofiziksel tutunma elde etmek için kullanılabilir gelişmiş ancak kolay kullanımlı yöntemleri vardır bugün. ilgili katılımcının yanıtı bir değişiklik olana kadar ntent &quot;&gt; tek bir duygu büyüklüğü bir uyaranın şiddeti haritalama basit, klasik yöntem merdiven yöntemi 3. Bu vesile ile, ardışık uyaranların yoğunluğu, artmış veya azalmış sübjektif hissi ölçeğinde istenen eşik veya pozisyon. zamanların bu süreç numarasını tekrarlanması, ters noktasının makul bir tahmin verir. Klasik yöntemler, ancak, her bir derecelendirme çalışmasında yer alan tüm bilgilerin faydalanmak için başarısız. Bu gereksiz yere götürür çalışmaların sayısının yüksek yakınsama ulaşmak için gerekli. Bu tür başarısız olabilir (lineer) regresyon veya fonksiyon montaj olarak Yöntemleri, uyaran şiddeti ve hissi büyüklüğü arasındaki ilişki için varsayımlar yanlış veya test edilen uyaran aralığı için tutmayın. adaptif prosedürleri değilse sadece belli bir sübjektif yoğunluğu için sağlam bir nokta tahminini elde, ama çok daha verimli yapmak. Especialpsikofiziksel yöntem sağlam ve gerekli deneme sayısı ile ilgili olarak etkili bir aynı anda her iki olmak üzere ly yoğun bir eşik veya his büyüklükte doğru tahmin kullanan uzun deneyler için, bu gereklidir. Bu durum, ağrılı uyarılmasına deşifre katılımcıların yararına mümkün olduğu kadar düşük tutulmalıdır ağrı araştırmaları, gibi alanlarda özellikle önemlidir. Klasik merdiven yöntemleri hala yaygın olarak kullanılmasına rağmen, kantitatif duyusal test örneğin, çalışmalar boyunca edinilen bilgilerin daha iyi kullanmak daha gelişmiş tahmin yöntemlerinin kullanılması giderek artmaktadır. Burada kullanılan maksimum olabilirlik tahmin yöntemi QUEST 4, 5 olması durumunda, bu muhtemelen popüler Matlab Psychtoolbox 6 takımında hazır uygulama kaynaklanmaktadır. Bu pr modern, revize edilmiş versiyonuocedure sağlamlığı ve doğru ayarlarla 7 kullanıldığında, yeterli tahmine ulaşmak için gerekli çalışmaların az sayıda hem de klasik tahmin yöntemleri üstündür. QUEST prosedürü arkasındaki mantık uyaran yoğunluğu ve hissi büyüklüğü arasındaki psikofiziksel dönüşümü modellemek için gelen verilere bir Weibull fonksiyonu uygun etmektir. Psikofiziksel Weibull fonksiyonu parametreleri nedeniyle yalancı pozitiflik oranı ve yanıtlayan tutarsızlık örneğin, deneyci tarafından verilen kısmen fonksiyonun dikliği veya ofset vardır. yoğunluk boyut boyunca ilgi parametre konumlandırma Bayes maksimum olabilirlik tahmini kullanarak prosedüre göre yaklaşılır. Bu vesile ile, bir olasılık dağılım eşik yoğunluğunu yani, hedef parametresi konumu üzerinde kabul edilir. Böyle bir dağıtım için mantıklı bir önceki varsayım göz önüne alındığında, algoritma t belirleyecekkatılımcı yanıtlaması gerektiğini o en bilgilendirici yoğunluğu. Prosedürün geçerli uygulama için, bu önsel olasılık dağılım 8 ortalamasıdır. Weibull fonksiyonu ile karakterize edilen birbirini izleyen deneme için, önce olasılık dağılımı, test edilen uyarım düzeyinde katılımcının verdiği tepkinin olasılığı ile çarpılır özünde. Her yanıt sürekli eşik parametresi için olasılık dağılımı tahminini güncellemek için kullanılacaktır. Tatmin edici bir tahmini üretilene kadar bu işlem tekrarlanır. bir sonraki test etmek için hangi uyarım yoğunluğu belirlemek için toplanan cevapların hemen kullanımını kolaylaştırır, çünkü prosedür basit bir regresyon daha verimlidir. Ayrıca, işlem özellikle örneğin eşik veya belirli hissi yoğunluğu ilgi alanına etrafında soruşturma olacak. regresyon böyle sınırlı sayıda sadece test verilerini kullanarak istikrarsız yol açacakçalışmaların sadece nispeten düşük sayılar mümkün olan ortamlarda adaptif prosedürler daha sağlam hale tahmin ediyoruz. Böyle sağlam psikofiziksel ankraj diğer ayarlar arasında zamanla ağrı duyarlılık değişiklikleri, hiperaljezi / allodini araştırma veya farmakolojik müdahalelerin analjezik etkileri modülatör etkileri ölçmek için kullanılabilir. Sadece iki duyusal kontinua arasındaki eşiğinde yoğunluğu uyaranlara çapa edememek başka ilginç umudu acı hissi 9, 10, 11 olmayan acı geçişin karşısında sübjektif algı incelemektir. Ağrı eşiği sağlam tahmin edilmişse, ağrı ve hiçbir ağrı durumları, fiziksel uyaran yoğunluğunu 12 değiştirmeden, örneğin, elektroensefalografi (EEG) aktivitesinde tezat olabilir, çünkü bu senaryo çok ilginç. Bu atıl sağlarağrılı ve ağrısız olarak derecelendirilen çalışmalardan arasında beyin aktivitesindeki fark inceleyerek sürekli uyaran koşulları altında ağrı özgü algısal süreçlerin Yaşlanma geciktirilerek. Biz sağlam ağrı ve hiçbir acı aktivitesi arasındaki kontrast stimülasyon sitesine bağlı, yanallaşma etkileri incelenmiştir EEG deneyde bireysel ağrı eşiğini belirlemek için Psychtoolbox adaptif tahmini hazır uygulanmasını nasıl kullanılacağını gösterecektir. stimülasyon yoğunluğu eşikleme işlemden sonra sabit tutulabilir olduğundan, EEG aktivitesi daha sonra analiz uyaran yoğunluğu ile birlikte değişen hesaba gerekli değildir.

<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

algısal çalışmalarda objektif katılımcılar arasında teslim stimülasyon eşitliğini değerlendirmek veya birden fazla çalışmalarda üzerinde uyarılması ile olan içi bireysel duygu büyüklüğünü ölçmek için genellikle önemlidir. Bu algılanan yoğunluk uyaran büyüklükte sağlam örneklenmesini gerektirir ve genellikle bu tür bir merdiven prosedürü gibi psiko-fiziksel tahmin yöntemleri ile elde edilir. Veri toplama verimliliğini maksimize ederken aynı zamanda QUEST algoritması gibi daha yeni, daha verimli işlemler gerçek zamanlı verilere bir psikofiziksel işlevi uygun. Ağrılı ve ağrısız algılamaları arasındaki eşik şiddetinin sağlam tahmini sonra osilatör beyin aktivitesinin daha sonraki analizlerde duyusal girdi değişimlerin etkisini azaltmak için kullanılabilir. uyarlamalı tahmin prosedürü ile belirlenen sabit bir eşik yoğunlukta uyararak, reytinglerde varyans doğrudan algısal süreçler isnat edilebilir.Titreşim etkinlik daha sonra yakından nozisepsiyonların algısal sınıflandırma işlemlere ilişkindir aktivite veren, &quot;acı&quot; ve doğrudan &quot;hayır-acı&quot; çalışmalar arasındaki tezat olabilir.

Ağrısız için yarısı ve ağrılı duyumlar (Şekil 1a) için bir yarısında bir derecelendirme ölçeği bölünmüş kullanarak, sürekli stimülasyon birçok çalışmalarda üzerinde uygulanabilir ise ölçek orta genelinde hala verimli derecelendirme (Şekil 1b). Bu şekilde, duyusal girdi değişiklikler önlenebilir ve değerlendirme sonucu ağrı ile doğrudan ilişkili içsel algı sınıflandırma süreçleri ile ilgili olabilir. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/55228/55228fig1.jpg" /> Şekil 1: Deneysel Açıklama. (a) olmayan ağrılı hissi ve acı hissi kapsayan sağ tarafını kapsayan sol tarafı ile değerlendirme ölçeği. Veri toplama için kullanılan (b) Prosedür. sürekli stimülasyon 6 blok (30 deneme her biri) - 4 takiben 40 eşikleme denemeleri. 5 sn - blok, 3 titreşimli vardıintertrial aralığı (ITI). derecelendirme ölçeği uyarıldıktan sonra 0.25 s çıktı. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55228/55228fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> İki tahmin sağlam eşik tahminleri yakınsama &quot;nonpain&quot; düşük noktası ve &quot;ağrı&quot; yüksek noktadan başlayarak çalışır. Başlangıç yoğunluğu tarafından uyarılan önyargı (Şekil 2a) azalır iken her iki tahminlerinin ortalaması alınarak, nihai eşik tahminini verir. Tahmini eşikte tekrarlı uyarım ile uyarılmış ilgili uyarım yoğunluğu 30 çalışmalarda bir deneysel oturumda (Şekil 2b) olan, her biri birden çok blok boyunca stabildir. <img alt="şekil 2" src="/files/ftp_upload/55228/55228fig2.jpg" /> Şekil 2: Threshol kararlılığıd Tahminler. (a) iki tahminleri, bir yüksek yoğunluklu başlangıç noktası için tek bir düşük yoğunluklu başlangıç noktası için biri yakınsak algoritması gösteren tek bir katılımcı için veriler. başlangıç ​​noktası etkisini en aza indirmek için, her iki sınır tahminleri (kesikli çizgi) ortalaması alınmıştır. Tüm katılımcıların (n = 25) arasında tahmini eşik sabit stimülasyon altında deney boyunca değerlendirme medyan (b) Stabilite. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55228/55228fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> &quot;Acı&quot; ve &quot;ağrısız&quot; olarak değerlendirilmiştir çalışmalarda içine eş zamanlı EEG verilerini bölerek, sırasıyla, titreşimli aktivite sonrası hoc tezat olabilir. Bu aynı uyaran varlık Kategori DEVIR ilgili algısal kararlar denk etkinlik farklılıkları verirGüçlü hissi veya ağrı olarak zed. Şekil 3a ve b, ağrılı uyaran (uyaranın başlangıcından önce 0 s -0.8 s) sunulmadan önce bir zaman pencere için bu farklılıklar ve teta bandı frekans aralığı - Daha önce olduğu gösterilmiştir (4 7 Hz), ağrı 17 sonraki algısal sınıflandırmaya bağlı. eşikleme paradigma uyaran büyüklükte bağımsız ağrı sonraki algısal sınıflandırma, bağlı osilatör aktivitede bu tür prestimulus farklılıkların incelenmesi mümkün kılar. <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/55228/55228fig3.jpg" /> Şekil 3: Nonpain ve Ağrı arasındaki güç farklar. Veri çoklu konik yöntemi kullanılarak zaman-frekans tanım kümesine dönüştürülür edilmiştir. 7 Hz ve uyaranın başlangıcından önce (-0.8 s - - 0 s) Teta 4 arası frekansları tasvir vardır. (a) Güç diolarak ağrılı sol el için uyaran sonraki sınıflamasına özgü fference. Veri Taesler &amp; Rose 17 (n = 15) uyarlanmıştır. (b) ağrılı (n = 10) sağ eli bir uyaranın sınıflamasına özgü Güç. uyarılmamış tarafa (n = 25) bağımsız olarak (c) (a) ve (B) arasındaki ortak Theta Activity. Topo-arsa acı verici ve ağrılı olmayan uyarımı arasındaki lateralizan farkının toplamını gösterir. Bireysel ağrısı Antalya&#39;da / no-ağrı topografyalarının (S2) yanı sıra karşılaştırma sonrası uyaran verileri 10 (S3) ek malzemelere bakınız mevcut ön için. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/55228/55228fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> Gruplar arasında stimülasyon tarafını değiştirerek, bu ön-uyarıcı etkileri daha sağa sola disentangled edilebilirm uyaran beklentisi herhangi lateralizasyon etkiler. Şekil 3c her iki grupta da aktivitesi toplamını (sol / sağ) göstermektedir prestimulus teta aktivitesi vurgulama, bu bağımsız olarak uyarım site ağrı karşı olmayan ağrı algısal sınıflandırma için ortaktır. <table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td> ölçek pozisyon </td><td> Talimat </td><td> Gol </td></tr><tr><td> soldaki </td><td> &quot;Hiç hiçbir hissi&quot; </td><td> 0 </td></tr><tr><td> merkeze Soldan </td><td> &quot;En güçlü hissi, o henüz ağrılı değildir&quot; </td><td> 49 </td></tr><tr><td> merkez </td><td> &quot;Ağrı eşiği - Bu nokta seçilemez&quot; </td><td> 50 </td></tr><tr><td> merkeze doğru </td><td> &quot;Acı hissi&quot; </td><td> 51 </td></tr><tr><td> sağdaki </td><td> &quot;Maksimum tolermümkün ağrı &quot; </td><td> 100 </td></tr></tbody></table> Tablo 1: Derecelendirme Ölçeği Çapa İlgi tanımı. Ölçeğin orta seçilemez, çünkü derecelendirme da nonpain ve ağrı arasında iki alternatif-zorunlu seçmeli (2AFC) veri kümesi içine ikiye bölünmüş olabilir.

Watch this Scientific Journal Video about Psychophysically-anchored, Robust Thresholding in Studying Pain-related Lateralization of Oscillatory Prestimulus Activity at JoVE.com

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

Böyle QUEST tahmin prosedür olarak psikofiziksel yöntemler verimli stimülasyon yoğunluğu acı hisler içine de ağrısız duyumları geçiş sağlam tahminler verebilir. eşik yoğunlukta defalarca uyararak, derecelendirme yanıtlarda değişkenlik doğrudan bir sonraki analizlerde algısal sınıflandırmalara isnat edilebilir.

Lateralizasyon Titreşim Prestimulus Faaliyet Ağrı ile ilgili okuyan psychophysically-demirlemiş, Sağlam Eşikleme

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 Görüntüleme.  University Medical Center Hamburg Eppendorf.  Böyle QUEST tahmin prosedür olarak psikofiziksel yöntemler verimli stimülasyon yoğunluğu acı hisler içine de ağrısız duyumları geçiş sağlam tahminler verebilir. eşik yoğunlukta defalarca uyararak, derecelendirme yanıtlarda değişkenlik doğrudan bir sonraki analizlerde algısal sınıflandırmalara isnat edilebilir. 

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

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.

İnsanlardaki Gıda Ödül ve Motivasyon incelenmesi

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 ...

Davranış

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.

Şizofreni ailesel Riskli Çocuklarda Duygusal Oddball Görev Kullanımı Fronto-limbik Faaliyet Ölçümü

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.

Doğal Kadın Rats Bisiklet içinde Koşullandırılmışlıktan Korku Extinction incelenmesi için Protokol

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.

Çift H Maze: Kemirgenler A Sağlam Davranış Öğrenme için test ve Hafıza

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.

Bir Günlük Yaşam Ortamında Smartphone merkezli İnsan Aktivitesi Tanıma Sisteminin Değerlendirilmesi

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.

Etkinlik tabanlı anoreksiya farelerde değerlendirilmesi

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.

Stres gelişmiş korku öğrenme, travma sonrası stres bozukluğu güçlü bir kemirgen modeli

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.

Patojen için davranışsal savunma eğitimi için görsel bir kılavuz içinde yaprak kesme karıncalar saldırıları

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.

Zebrafish içinde doğuştan stres eğitimi için davranışsal yaklaşımlar

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.

Uyku ve Meksika Cavefish Lokomotor aktivite otomatik ölçümleri

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