Таблицы шульте стимульный материал: Методика «Таблицы Шульте» — PDF Free Download

Методика «Таблицы Шульте» — PDF Free Download

50 % 60 % 33, 3 % 100 % 16, 6 % 50 % 28, 5 % 75 %

Кудрявцева Л. А., учитель начальных классов, учитель- логопед МОУ «Романовская СОШ» ИССЛЕДОВАНИЕ ПСИХИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ У ОБУЧАЮЩИХСЯ С ОВЗ ПРИ НАПРАВЛЕНИИ НА ПМПК. Чтобы воспитать человека во всех отношениях,

Подробнее

Актуальность

СРАВНИТЕЛЬНАЯ ТЕРАПЕВТИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ НОРМОТИМИКОВ КАРБАМАЗЕПИНОВОГО РЯДА (НА ПРИМЕРЕ ТЕГРЕТОЛА) И АНТИДЕПРЕССАНТОВ (НА ПРИМЕРЕ СЕЛЕКТИВНЫХ ИНГИБИТОРОВ ОБРАТНОГО ЗАХВАТА СЕРОТОНИНА) У ПАЦИЕНТОВ С

Подробнее

Общая психология: внимание

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова Кафедра общей психологии С.Ю. Коровкин Общая психология:

Подробнее

ФОРУМ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ 2(30)

УДК 159.952 Никифорова А.С. студент 5 курс, факультет клинической психологии Оренбургский государственный медицинский университет Россия, г. Оренбург Наквасина С.Н. студент 5 курс, факультет клинической

Подробнее

Ключевые слова: нейропсихологическая диагностика, произвольное внимание, дети младшего школьного возраста.

УДК 159.9.07; 159.952.5 Логинова И.О., ДПН, профессор КрасГМУ, г. Красноярск, Россия. Воробьева Н.О., студентка 6 курса КрасГМУ, г.красноярск, Россия. Loginova I.O., DPN, Professor KrasSMU, Krasnoyarsk,

Подробнее

Приложение 3.4. Социометрия

Приложение 3.4. Социометрия Социально-психологический тест разработанный Дж. Морено (имеет много модификаций), применяется для оценки межличностных эмоциональных связей в группе, т. е. взаимных симпатий

Подробнее

КЛАССИФИКАЦИЯ ПРОФЕССИЙ

КЛАССИФИКАЦИЯ ПРОФЕССИЙ Профессия — вид трудовой деятельности человека, который требует определенного уровня специальных знаний и умений (квалификации) и может служить источником дохода. Всего насчитывается

Подробнее

1. Цели и задачи дисциплины

1.1. Цель дисциплины 1. Цели и задачи дисциплины Дисциплина «Инженерная (автотранспортная) психология» относится к 1 -семестровому циклу и имеет своей целью получение студентами знаний о роли человеческого

Подробнее

Система тестирования «Профвыбор»:

Центр Тестирования и Развития «Гуманитарные Технологии» Система тестирования «Профвыбор»: комплекс профориентационных тестов для работы со школьниками средней и старшей школы, выбирающими профиль обучения,

Подробнее

Система тестирования «Профмастер»:

Центр Тестирования и Развития «Гуманитарные Технологии» Система тестирования «Профмастер»: комплекс профориентационных тестов для работы со школьниками и абитуриентами, выбирающими профессию и профили

Подробнее

«ПСИХОЛОГИЯ»

ФГБОУ ВО «Амурский государственный университет» ФАКУЛЬТЕТ СОЦИАЛЬНЫХ НАУК ПРЕЗЕНТАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ МАГИСТЕРСКАЯ ПРОГРАММА: 37.04.01 — «ПСИХОЛОГИЯ» Руководитель ОП Кора Наталия Алексеевна,

Подробнее

Прикладная физиогномика

Прикладная физиогномика дополнительный метод увеличения личной эффективности, эффективности продаж и подбора персонала. Используя ее принципы можно буквально с первых минут общения понять истинные намерения

Подробнее

Сидоров Владимир Петрович

Сидоров Владимир Петрович Attention!Test Для специалиста ДАТА ТЕСТИРОВАНИЯ 02.05.2017 15:10:18 ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ ТЕСТИРОВАНИЯ 00:34:14 ДАТА РОЖДЕНИЯ 01.01.1985 ПОЛ РЕСПОНДЕНТА мужской Данные о протоколе

Подробнее

Система тестирования «Профнавигатор»:

Центр Тестирования и Развития «Гуманитарные Технологии» Система тестирования «Профнавигатор»: комплекс профориентационных тестов для работы со школьниками средней школы, выбирающими профиль дополнительного

Подробнее

Рекомендации по вводу в формы (6 8-е классы)

Рекомендации по вводу в формы (6 8-е классы) Сводная по параллели строится автоматически на последнем листе, переносить и копировать данные туда не нужно. Удалять и очищать ячейки с формулами категорически

Подробнее

ЗАО «НЕЙРОКОМ» Москва 2016

Модернизация программного обеспечения психодиагностического комплекса УПДК-МК с учетом требований новых руководящих документов ОАО «РЖД» по обеспечению психофизиологического сопровождения деятельности

Подробнее

Отлично (5) Хорошо (4) Удовлетворительно (3)

Гр.АМ-16 Вопросы вводной контрольной работы по предмету «Эффективное поведение на рынке труда» Дайте определения( письменно): «рынок труда», карьера, коммуникация, профессия, резюме, конфликт, деятельность,

Подробнее

МЕТОДИКА «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ЛАБИЛЬНОСТЬ»

МЕТОДИКА «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ЛАБИЛЬНОСТЬ» ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ТЕСТЫ Под редакцией А.А. Карелина Методику рекомендуется использовать с целью прогноза успешности в профессиональном обучении, освоении нового вида

Подробнее

8. Программа коррекционной работы.

8. Программа коррекционной работы. 8.1.Пояснительная записка. У каждого ребенка, пришедшего в школу, начинается новый этап в его жизни: появляется новый вид социально значимой деятельности (учебной), предъявляются

Подробнее

Психологические науки

УДК 159.9 Психологические науки ТЕСТ ПЕРЕПЛЕТЕННЫХ ЛИНИЙ А. РЕЯ: МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ПРОИЗВОЛЬНОГО ВНИМАНИЯ МЛАДШИХ ШКОЛЬНИКОВ Л. Ф. Чупров, Вестник по педагогике и психологии Южной Сибири.

Подробнее

ПРАКТИЧЕСКИЙ СЕМИНАР

1 ДЕНЬ: ПРАКТИЧЕСКИЙ СЕМИНАР и Александра Южалина 7-8 июня 2018 года г. Санкт-Петербург Изменения в трудовом законодательстве — 2018: Какие изменения в конце 2017 года повлияли на работу с персоналом 2

Подробнее

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ

Государственное автономное профессиональное образовательное учреждение Свердловской области «Екатеринбургский техникум «Автоматика» ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ для процедуры проведения лабораторной работы 6

Подробнее

Таблицы Шульте: тренировка внимания, памяти и скорочтения 💡 Психология

Немецкий психотерапевт Вальтер Шульте в середине XX века изобрел уникальный тест для тренировки внимания, усвоения большого количества информации и скорости реакции, который сразу начал использоваться для подготовки персонала практически всеми спецслужбами мира.

Содержание

Тест используют для определения устойчивости внимания и динамики работоспособности. Это упражнение также способствует развитию скорочтения, потому что улучшает периферийное зрение, а еще помогает развивать память и устный счет.

Для улучшения периферического зрения, а также скорочтения, таблицу Шульте необходимо проходить смотря строго в центр таблицы и периферийным, боковым зрением находить цифры или буквы в порядке их возрастания. Чем быстрее будут найдены все цифры или буквы в порядке их возрастания, тем лучше. Во время прохождения упражнения необходимо остановить внутренний диалог, то есть ничего не проговаривать про себя.

Для тех, кто никогда не встречался с данной методикой, я дам некоторые пояснения.
Таблицы Шульте — это такие таблицы со случайно расположенными числами (реже буквами), обычно размером 5×5 элементов.
Включает шкалы: эффективность работы, степень врабатываемости, психическая устойчивость.

Простейшая таблица Шульте представляет собой квадратный листок бумаги шириной с книжную страницу, условно разделенный на 25 одинаковых квадратных ячеек (5 рядов и 5 столбцов), в которые шрифтом обычного книжного размера беспорядочно вписаны числа от 1 до 25. 

Таблицы используются для обследования лиц разных возрастов. Для маленьких детей можно подобрать специальные, небольшие таблицы размером 3×3, 4×3, 4×4 и 5×4 клеток. Модификацию методики предложил Ф.Д. Горбов.

Стимульный материал

Перед выполнением теста, вы должны проследить за тем, чтобы расстояние от таблицы до глаз было таким же, как и при чтении книги, то есть примерно 30—35 см. При выполнении важно избегать передвижений взгляда из центра и искать числа только периферическим зрением.

Время и периодичность тренировок нужно выбирать так, чтобы избежать переутомления. Обычно не более 10 таблиц в день. По мере развития навыка переходят к таблицам с количеством ячеек 6×6, 7×7, 8×8, соответственно увеличивая и размер квадрата.

Инструкция к таблицам Шульте

Испытуемому предъявляют первую таблицу: «На этой таблице числа от 1 до 25 расположены не по порядку». Затем таблицу закрывают и продолжают: «Покажи и назови все числа по порядку от 1 до 25. Постарайся делать это как можно быстрее и без ошибок». Таблицу открывают и одновременно с началом выполнения задания включают секундомер. Вторая, третья и последующие таблицы предъявляются без всяких инструкций.

Обработка и интерпретация результатов методики «Таблицы Шульте»

При работе с таблицами Шулъте испытуемый отыскивает и показывает числа в порядке их возрастания. Проба повторяется с пятью разными таблицами. Основной показатель — время выполнения, а так же количество ошибок отдельно по каждой таблице. По результатам может быть построена «кривая истощаемости», отражающая устойчивость внимания и работоспособность в динамике.

Исследователь должен определить время, потраченное испытуемым для поиска 25 цифр по порядку сначала в первом, а затем во 2, 3, 4 и 5 квадратах. Он отмечает в тетради время для каждого квадрата. Затем вычисляют среднее время для одного квадрата (поиска цифр в одном квадрате) и выражают графически. Далее делает вывод о переключаемости внимания, работоспособности и упражняемости.

При обработке результатов, мы можем подсчитать следующие показатели:

1. эффективность работы (ЭР),
2. степень врабатываемости (ВР),
3. психическая устойчивость (ПУ).

Эффективность работы (ЭР) вычисляется по формуле:
ЭР = (Т1 + Т2 + Т3 + Т4 + Т5) / 5, где
Тi – время работы с i-той таблицей,
5 — количество рассмотренных материалов.

Оценка ЭР (в секундах) производится с учетом возраста испытуемого (чем выше балл, тем лучше результат).

Степень врабатываемости (ВР), т.е. насколько быстро испытуемый включается в задание, вычисляется по формуле:
Вр = т1 / ЭР.

Если получившийся показатель меньше единицы, то качество проявляется на хорошем уровне. Чем выше значение Вр, тем сложнее школьнику включаться в работу.

Психическую устойчивость (как долго ребёнок может концентрироваться на конкретной поисковой задаче) можно определить так:
ПУ = т4 / ЭР.

Если результат меньше 1, то это значит, что испытуемый обладает хорошей психической устойчивостью. Высокий показатель свидетельствует о плохой способности долго концентрироваться на какой-либо деятельности.
Два последних критерия оцениваются одинаково для школьников любого возраста.

Регулярное выполнение методики позволят быстрее читать, быстрее находить нужный материал, лучше ориентироваться в тексте и также способствуют развитию памяти, потому что при нахождении нужных чисел так или иначе приходится запоминать расположение следующих или предыдущих, чтобы лучше в них ориентироваться и быстрее проходить это задание.

Бесплатно скачать бланк  к методике «Таблицы Шульте»:

Предназначение таблиц Шульте и методика проведения диагностики с их помощью среди школьников

Дата: 16 мая 2016 Автор: Наталья Василишин Рубрика: Школьная жизнь

Для успешного освоения школьной программы детям необходимо обладать рядом качеств, позволяющих концентрироваться и анализировать полученную информацию. Внимательность обучающихся необходимо постоянно тренировать, поэтому педагогу важно знать, требуется ли коррекция тому или иному ученику. Чтобы это определить, можно провести диагностику с помощью теста «Таблицы Шульте».

Суть методики

Таблицы, разработанные немецким психиатром Вальтером Шульте в середине ХХ века, представляют собой набор из карточек с изображёнными вразброс цифрами. Задача испытуемого – назвать все элементы в правильном порядке, показав на них указкой или, если удобно, зачеркнув карандашом. Традиционный вариант стимульного материала представляет собой 5 таблиц 60 х 60 см, выполненных на плотной бумаге. Каждый лист должен быть поделён на 25 квадратов со вписанными в них числами от 1 до 25.

Диагностика помогает исследовать:

• устойчивость внимания;
• эффективность самостоятельной работы;
• психическую устойчивость;
• скорость ориентировочно-поисковых движений взгляда;
• объём внимания.

Методика направлена на тренировку и расширение периферического зрения. Это имеет ключевое значение для скорости чтения, так как позволяет сократить время, затрачиваемое на поиск определённых информационных частей текста. То есть таблицы не только выполняют диагностическую функцию, но и служат тренажёром скорочтения.

При тестировании используется несколько таблиц подряд

Для младших школьников регулярные тренировки на таблицах помогают:

• быстрее и прочнее усваивать новый материал;
• научиться критически оценивать полученные знания;
• эффективнее запоминать информацию;
• концентрировать внимание на конкретном действии.

Основатель социальной сети «ВКонтакте» Павел Дуров однажды сказал: «Наше внимание — наш самый ценный ресурс».

Благодаря тому, что для выполнения заданий не нужно выполнять математические операции, результаты теста получаются максимально объективными.

С позиции учителя этот метод обладает ещё одним существенным преимуществом перед другими видами диагностических тестов, а именно: на обработку каждой таблицы уходит всего около минуты.

Как правильно пользоваться таблицами Шульте 

Перед тем как начать работу с таблицами Шульте, нужно:

• расположить таблицу под небольшим углом на расстоянии 30–35 см от глаз школьника;
• попросить ребёнка зафиксировать взгляд на изображённых объектах в центре и не отводить глаза.

Сама процедура диагностики заключается в следующем:

1. Ученик получает таблицу, смотрит на неё около 10 секунд и переворачивает лицевой стороной вниз.
2. Учитель рассказывает о правилах проведения теста: школьнику нужно провести непрерывную линию карандашом или указкой, соединяя цифры и называя их. Последовательность объектов нарушать нельзя, то есть если на картинке счёт до 25, то ребёнок должен показывать 1, 2, 3 и так далее, а не «перепрыгивать» на те цифры, которые встретятся «по пути».
3. Педагог даёт сигнал, по которому ученик переворачивает таблицу и начинает тест, и засекает время с помощью секундомера.
4. Весь алгоритм повторяется ещё несколько раз (в зависимости от того, сколько материалов запланировано отработать).
5. По окончании проведения работы учитель собирает листки с заданиями и анализирует получившиеся результаты.

   В качестве тренировочного материала можно использовать таблицу с цифрами, частично выделенными жирным

Если методика используется в качестве тренажёра внимания, то не стоит обрабатывать более десяти таблиц в день. С развитием у школьника навыка быстрого ориентирования в изображённых элементах материал нужно дополнять. Для этого увеличивают количество ячеек, делая квадрат крупнее и предлагая испытуемым поле 6 х 6, 7 х 7, 8 х 8. Работать в таком случае рекомендуется 3–4 раза в неделю (по полчаса) на протяжении 21 дня.

Особенности проведения упражнений среди учеников разного возраста

Отыскивание чисел младшими школьниками

В младшем школьном возрасте применение теста должно носить облегчённый характер. Это касается прежде всего количества клеток с цифрами. Для новичков достаточно квадрата 3 х 3 или прямоугольника 3 х 5. Дети 5–11 классов могут показывать цифры молча, тогда как для малышей обязательным является проговаривание каждого объекта. Психологи и педагоги рекомендуют для учеников начальных классов проводить тест Шульте в несколько этапов:

1. Показать и назвать цифры по порядку.
2. Показать и назвать объекты в обратном порядке.
3. Ребёнок показывает цифры по возрастанию, а взрослый в это время проговаривает чётные или нечётные числа.

Последний этап является самым сложным уровнем для ребёнка, так как требует концентрации внимания при внешних помехах. 

Тест для обучающихся среднего и старшего звена (с чёрно-красной таблицей)

Цветная таблица Шульте предполагает комбинацию чёрного и красного цветов, активизирующих мозговую деятельность

Психологи детально изучили воздействие таблиц Шульте на мозг человека и пришли к выводу, что тест стимулирует приток крови к лобным долям, в результате чего увеличивается объём памяти и усиливается концентрация внимания. Учитывая это, для усовершенствования методики учёные предложили сделать таблицу двуцветной: часть цифр на материале изобразить в красном цвете, а другую половину — в чёрном. Для детей среднего и старшего звена предлагается квадрат 7 х 7, а задание формулируется следующим образом:

1. Назови и покажи все красные цифры.
2. Назови и покажи все чёрные цифры.
3. Показывая красные, используй прямой счёт.
4. Показывая чёрные, используй обратный счёт.

Обработка и интерпретация результатов

Для вычисления эффективности работы (по времени, затраченному на выполнение и количеству допущенных ошибок) используется следующая формула:

ЭР (в секундах) = (т1 + т2 + т3 + т4 + т5) / 5, где т1 — время работы с таблицей №1, т2 — время проработки таблицы №2 и так далее; 5 — количество рассмотренных материалов. Эффективность оценивается с учётом возраста тестируемого (чем выше балл, тем лучше результат):

Степень врабатываемости (насколько быстро испытуемый включается в задание) вычисляется по формуле:

Вр = т1 / ЭР.

Если получившийся показатель меньше единицы, то качество проявляется на хорошем уровне. Чем выше значение Вр, тем сложнее школьнику включаться в работу.

Психическую устойчивость (как долго ребёнок может концентрироваться на конкретной поисковой задаче) можно определить так:

ПУ = т4 / ЭР.

Обратите внимание: в расчёт берётся время, затраченное на работу именно с таблицей №4. Если результат меньше 1, то это значит, что испытуемый обладает хорошей психической устойчивостью. Высокий показатель свидетельствует о плохой способности долго концентрироваться на какой-либо деятельности.

Два последних критерия оцениваются одинаково для школьников любого возраста.

Диагностика внимания с помощью методики Шульте помогает оценить степень концентрации внимания школьников, а также уровень их психической устойчивости, что позволяет скорректировать работу по развитию мышления и памяти ребёнка, а также обучить детей разного возраста приёмам скорочтения.

Высшее филологическое образование, 11 лет стажа преподавания английского и русского языков, любовь к детям и объективный взгляд на современность — ключевые линии моей 31-летней жизни. Сильные качества: ответственность, желание узнавать новое и самосовершенствоваться. Оцените статью: Поделитесь с друзьями!

Метки:

Методика оценки внимания «таблицы шульте»

Инструкция: Таблицы
Шульте представляют собой набор цифр
(от 1 до 25), расположенных в случайном
порядке в клетках. Испытуемый должен
показать и назвать в заданной
последовательности (как правило,
возрастающей от единицы до двадцати
пяти) все цифры. Предлагается подряд
четыре-пять неидентичных таблиц Шульте,
в которых цифры расположены в различном
порядке. Психолог регистрирует время,
затраченное испытуемым на показывание
и называние всего ряда цифр в каждой
таблице в отдельности.

Отмечаются следующие показатели:

1. превышение нормативного (40—50 секунд)
   времени, затраченного на указывание
   и называние ряда цифр в таблицах;

2. динамика временных показателей в
   процессе обследования по всем пяти
   таблицам.

Стимульный материал.

Таблицы Шульте.

Интерпретация.

По результатам данного теста возможны
следующие характеристики внимания
испытуемого:

Внимание концентрируется достаточно— если на каждую из таблиц Шульте
испытуемый затрачивает время,
соответствующее нормативному.

Внимание концентрируется недостаточно— если на каждую из таблиц Шульте
испытуемый затрачивает время, превышающее
нормативное.

Внимание устойчиво— если не
отмечается значительных временных
отличий при подсчете цифр в каждой из
четырех-пяти таблиц.

Внимание неустойчиво— если
отмечаются значительные колебания
результатов по данным таблиц без
тенденции к увеличению времени,
затраченного на каждую следующую
таблицу.

Внимание истощаемо— если отмечается
тенденция к увеличению времени,
затрачиваемого испытуемым на каждую
следующую таблицу.

Таблицы Шульте

Таблицы Шульте — упражнение для развития периферического зрения (расширения угла зрения) и навыков быстрого поиска информации на странице. Таблица Шульте представляет собой матрицу 5 на 5, в которой будут случайным образом расставлены числа от 1 до 25. Ваша задача — найти взглядом последовательно все числа от 1 до 25 за как можно меньшее время.

Эффект от упражнения. Обычно данная методика применяется для развития темпа восприятия информации, а также в качестве теста для изучения текущего состояния этого темпа. Постоянная работа с таблицами Шульте помогает расширить ваше периферийное зрение. Широкое поле зрения сокращает время поиска информационных частей текста. Также за счет работы с такими таблицами растет скорость зрительных поисковых движений, что является важной составляющей навыка быстрого чтения.

Кроме того, таблицы Шульте часто применяются в тренингах по Нейролингвистическому программированию (НЛП) для получения так называемого состояния высокой продуктивности, которое осуществляется за счет переключения сознания от критического восприятия к определенной апатии и возможности эффективно выполнять логичные и последовательные операции. В принципе, этот эффект также важен и для скорочтения. Поэтому можно сказать, что работа с таблицами Шульте оказывает двойной эффект на увеличение скорости чтения.

Методика выполнения. Наилучшая тренировка зрительных навыков скорочтения при работе с таблицами Шульте достигается при максимальном отсутствии горизонтального и вертикального движения глаз. Для этого необходимо соблюдать правильное расстояние от глаз до таблицы. Чем дальше таблица, тем удобнее смотреть на все ее ячейки сразу. Оптимальное расстояние до таблицы должно соответствовать удобному расстоянию до книги или до монитора при чтении. Обычно это 40-50 сантиметров, но не нужно отводить глаза слишком далеко, только в том случае, если вам сложно видеть всю таблицу.

Достижение нужного эффекта. Занимаясь с таблицами Шульте, важно понимать, что именно вы тренируете – свои зрительные навыки. Поэтому главное не желание как можно скорее закончить каждую таблицу, а правильное выполнение упражнения, то есть соблюдение методики, описанной выше. По началу при выполнении упражнения у вас могут возникнуть определенные трудности, но с каждой следующей таблицей вы будете находить числа все быстрее и быстрее. В конце концов вы поймете, что теперь находите числа куда быстрее, чем если бы просто искали их обычным движением глаз. Это и есть нужный эффект от методики упражнений с таблицами Шульте.

Основной показатель – время выполнения, а так же количество ошибок отдельно по каждой таблице. Нормальным результатом считается проход таблицы за 30-40 секунд, но лучше стремиться к результату 15-20 секунд и даже меньше.

Вот как выглядят движения глаз у нетренированного человека. Соответственно, и время прохождения очень большое:

А вот так двигаются глаза у тех, кто находит все цифры за 15-20 секунд:

А вот так двигаются глаза у тех, кто достиг в этом деле определённого мастерства, и проходит таблицу за 8-10 секунд. То, к чему надо стремиться:

Режим занятий. Хорошее периферийное зрение, а также зрительные поисковые навыки могут быть достигнуты не только при правильном выполнении поиска чисел, но и при постоянной систематической программе тренировок. Поэтому с таблицами Шульте важно работать хотя бы 3-4 раза в неделю по 20-30 минут на протяжении 2-3 недель. Если же ваши глаза начинают уставать во время занятия, то лучше сделать небольшой перерыв или повторить упражнение на следующий день.

Features of digital information perception by operators with different color schemes of the stimulus material | Agadzhanyan

ВВЕДЕНИЕ

Высокий темп развития и усложнения авиационной техники влечет за собой потребность в росте качества эргономического сопровождения. Обусловливается это тем фактом, что для безопасного осуществления деятельности летчику приходится использовать весь объем внимания, нередко на пределе физиологических возможностей [1]. Для правильной оценки режима полета и пространственного положения летательного аппарата летчик вынужден постоянно считывать цифровую информацию с показаний приборов, что при ошибках эргономики приборной панели может приводить к утомлению зрительного анализатора и сопутствующему снижению резервов других функциональных систем организма [2]. Особенно сказывается на функциональном состоянии операторов сложных эргатических комплексов пренебрежение рамками физиологических возможностей человека, которое может привести к критическим ошибкам во время полета [3]. Статистические данные показывают, что человеческий фактор как причина тяжелых авиационных происшествий является решающим примерно в 80 % случаев [4]. В связи с вышеперечисленным получение новых данных о механизмах восприятия информации остается актуальным направлением для повышения уровня безопасности полетов и продуктивности операторской деятельности других профессий.

Цель — выявить особенности восприятия цифровой информации операторами при различии цветовых схем стимульного материала.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В исследовании приняли участие 10 добровольцев в возрасте от 20 до 26 лет (10 мужчин, средний возраст 22 ± 0,9 года), с заключением военно-врачебной комиссии «Годен к военной службе».

Исследование проходило в 2 этапа. На первом этапе добровольцам необходимо было решить 3 различные таблицы Шульте в кратчайшие сроки с наименьшим количеством ошибок (рис. 1).

Рис. 1. Вариант таблицы Шульте

Задача состояла в последовательном поиске цифр от 1 до 25 с отметкой компьютерной мышью в одноименном квадрате. Второй этап требовал выполнения аналогичной задачи, за исключением изменения стимульного материала, которой был представлен 3 черно-красными таблицами Шульте–Горбова (рис. 2).

Рис. 2. Вариант таблицы Шульте–Горбова

Решение задач производилось с использованием объединенного аппаратного комплекса «НС–Психотест» и системы фиксации координат взора — стационарного айтрекинга «RED250mobile eye tracking device» [5]. Параметры трека глаз обработаны с помощью программного обеспечения SMI BeGaze версии 3.0.

Исследование пропускной способности зрительного анализатора сводится к измерению скорости восприятия, которую, в свою очередь, можно отождествить с количеством саккадических движений глаз и временем, затраченным на выполнение поисковой зрительной задачи [6–8]. Каждое саккадическое движение заканчивается фиксацией взора — именно во время нее происходит восприятие информации [9, 10]. Цветность, контрастность и другие условия могут значительно усложнить оценку показаний пилотажных приборов, что и повлияло на выбор стимульного материала для проведения исследования [11].

Сбор полученных данных и статистическая обработка выполнены в программах Microsoft Excel 2010 и IBM SPSS Statistics 26.0. с использованием непараметрического U-критерия Манна–Уитни для несвязанных выборок.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Выявлено, что при решении таблиц Шульте операторы выполняли на 21,7 % меньше фиксаций взора, чем при решении таблиц Шульте–Горбова (табл. 1).

Таблица. Средние значения показателей при решении таблиц Шульте и Шульте–Горбова

Среднее время, затраченное на выполнение таблиц, также имеет статистически значимые различия. На решение таблиц Шульте уходило в среднем на 20,3 % меньше времени. При этом, если по формуле скорости посчитать среднее количество зрительных фиксаций за 1 с, интересно отметить, что при решении черно-красных таблиц она будет составлять 3,84 з.ф./с, а при решении таблиц Шульте — 3,77 з.ф./с. В итоге хаотичность распределения внимания при смене цветовой схемы стимульного материала выше, а результативность существенно ниже. Полученные данные подтверждают современные представления о влиянии условий восприятия информации на его качество. Так, в литературе существует понятие о RGB-модели: чем выше контраст, тем хуже восприятие. Характеристика передачи полутонов должна быть линейна, и перепады насыщенности цвета не должны быть резкими для лучшей фиксации зрительного анализатора. В случае, когда этот параметр гамма-коррекции меньше единицы, улучшается распознавание деталей [12]. Данный феномен также можно связать с привычностью восприятия информации, отображаемой «черным по белому» [13].

Обнаружена тенденция, показывающая, что поиск цифровых значений, представленных в таблицах Шульте–Горбова на красном фоне, осуществлялся операторами быстрее, чем на черном фоне. В среднем желтые цифры на красном фоне находились добровольцами с выполнением 6,3 ± 2,5 фиксаций взора за 1,6 ± 1,5 с, в то время как на черном фоне с 7,2 ± 2,7 фиксациями за 1,8 ± 1,5 с. В данном случае, возможно, превалирует влияние именно красного фона стимульного материала. Психологи связывают это с эмоциональной реакцией на цвет, которая зависит не только от физиологических особенностей организма, но и от жизненного опыта. В ряде источников красный цвет активно-наступательного характера, оказывающий стимулирующее воздействие на мозг. Благодаря своему мощному воздействию на нервную систему красный побуждает операторов к быстрым решениям [13].

ВЫВОДЫ

1. При решении черно-красных таблиц Шульте–Горбова в среднем операторы выполняют на 21,7 % больше зрительных фиксаций и затрачивают на 20,3 % больше времени, чем при выполнении таблиц Шульте с белым фоном.
2. В среднем цифры на красном фоне находились операторами быстрее с выполнением 6,3 ± 2,5 фиксаций взора за 1,6 ± 1,5 с, в то время как на черном фоне с 7,2 ± 2,7 фиксациями за 1,8 ± 1,5 с.

Полученные данные подчеркивают эргономическую значимость выбора фона для отображения цифровой информации на приборной панели от скорости восприятия которой зависит успешность деятельности, а также жизнь и здоровье летчиков. Дальнейшее изучение данной темы может способствовать разработке предложений по эргономическому сопровождению летательных аппаратов, что в свою очередь поможет сохранить резервы внимания операторов в непрерывном потоке входящих данных.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Источник финансирования. Финансирование данной работы не проводилось.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Этическая экспертиза. Проведение исследования одобрено локальным этическим комитетом ФГБВОУ «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» (протокол № 40 от 12.03.2021).

Вклад авторов. Все авторы внесли существенный вклад в проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией.

Таблицы Шульте Являются Стимульным Материалом Для Изучения

Стимульный материал. В некоторых случаях для изучения сохранения. Таблицы Шульте. Таблицы Шульте. Методика изучения концентрации. Материалы для дополнительных.

• • Сущность методики, её автор и модификации Внимание есть именно та дверь, через которую прохо­дит всё, что только входит в душу человека из внешнего ми­ра. Ушинский Концентрация (сосредоточение) внимания — это способность удерживать его на одном объекте, отвлёкшись от всего остального. Устойчивость — временной параметр, способность к длительной концентрации на объекте. Впервые изучать концентрацию и устойчивость внимания с помощью переплетённых линий предложил Андре Рей в 1958 году. Тест, которому исследователь подвергал испытуемых, представлял собой лист бумаги с изображением 16 ломаных линий, сложным образом переплетавшихся между собой. Экспериментатор фиксировал время, затраченное тестируемым на то, чтобы проследить глазами линии от начала до конца, и количество допущенных им при этом ошибок.

Дипломную Работу На Тему Насос 9Мгр. За более чем полувековую историю своего существования методика отлично себя зарекомендовала, появилось множество её модификаций, получивших широкое распространение в разных странах мира. Хорошо она известна и отечественным психологам.

В профессиональной среде пользуется заслуженной популярностью модификация «Перепутанные линии», предложенная в 1980 году доктором психологических наук Константином Константиновичем Платоновым. Её отличием от оригинала является не только изменение стимульного материала (увеличение количества линий до 25 и замена ломаных на кривые), но и возможность определить, как утомляемость влияет на процесс тестирования. Методика К.К. Платонова предназначена для исследования внимания школьников среднего и старшего возраста, малыши с ней не справятся. Для диагностики внимания дошкольников и младших школьников целесообразно использовать вариант, предложенный Маргаритой Николаевной Ильиной. Он отличается упрощением стимульного материала (в её модификации всего 10 линий), сокращением времени проведения исследования (до 5 минут) и соответствием нормативов возрасту испытуемых. Необходимые условия для проведения теста — хорошее освещение и тишина.

Уделите внимание тому, чтобы ничто не отвлекало ребёнка до завершения исследования. Не забудьте перевести телефон в беззвучный режим. Вам понадобится следующее оборудование: секундомер, стимульный материал (специальный бланк с изображением перепутанных линий), лист бумаги, карандаш. Существуют различные варианты стимульного материала, они не имеют принципиальных различий. Выбирайте тот, с которым вам будет удобнее работать. Инструкция для испытуемого к первому бланку: «На листе изображён ряд перепутанных между собой линий.

(PDF) Фонарик как метод отслеживания процесса

раз в FL, но больше фиксаций в ET для той же задачи). Решение

для этого несколько противоречивого результата можно найти, включив

данных перехода (и, в некоторой степени, данных ответа) в анализ

. Как уже упоминалось, данные перехода показывают очень похожую картину для обоих методов. Следовательно, можно сделать вывод

, что наш прогнозируемый процесс для задачи выбора интеграции информации

(сначала считывание чисел для задачи, умножение результатов

на соответствующие вероятности, прибавление результата к

для каждой альтернативы и сравнивая две альтернативы) в основном

с точки зрения приобретения, но не с точки зрения завершения

времени.

5.4. Перекрестное сравнение методов

В дополнение к тому, что мы обсуждали выше относительно сравнения методов

с различными образцами, другой подход заключается в исследовании

эффективности данных, собранных одним методом, с аналогичными другими методами

. Мы кратко сравним наши результаты с двумя статьями

, посвященными отслеживанию глаз и Mouselab (Lohse & Johnson, 1996;

Reisen, Hoffrage & Mast, 2008). Лозе и Джонсон (1996) используют различные размеры матриц (2 2 и 7 7) с азартными играми (в немного другой схеме, чем в нашем исследовании), а также гипотетический выбор между квартирами.Они обнаружили, что участникам требовалось больше

, чтобы выполнить задачу в Mouselab, чем в айтрекере, в то время как в Mouselab было меньше

и

фиксаций. Просматривая рис. 3 (правая половина)

, мы видим те же шаблоны для фонарика, например, в задаче добавления, где

мы использовали 5 AOI по сравнению с матрицей 2 2 в Lohse et al.

исследование. Еще ближе результаты Reisen et al. (2008) напоминают

наши собственные результаты. В своей задаче по выбору потребителя авторы обнаружили на

и

дополнительных фиксаций с помощью отслеживания взгляда (41.83), чем Mouselab (22.35)

, закономерность, также обнаруженная в нашем исследовании (см. Рис. 3, правая половина).

Еще один способ сравнить и оценить фонарик — использовать

одного и того же набора стимулов между различными методами. Мы решили использовать набор стимулов

,

с давней традицией исследования принятия решений

, восходящий к Канеману и Тверски (1979) в нашей задаче выбора.

Этот набор стимулов также недавно использовался Johnson et al.,

2008 в исследовании отслеживания процессов.Хотя мы не хотим вдаваться в подробности обсуждения в этой статье

, мы хотим указать, что

— это данные процесса, собранные этими авторами с помощью MouselabWeb (шаблон поиска

в рамках игры, который намекает на процессы интеграции

различных атрибутов азартной игры) хорошо соответствуют результатам

, полученным в нашем исследовании с использованием как FL, так и ET. Можно сделать вывод, что

с тремя разными методами с использованием трех разных выборок дает очень похожую картину

с точки зрения матриц перехода.

участников различных исследований получали информацию аналогичным образом

, обеспечивая дальнейшее перекрестное доказательство валидности

нашего метода.

5.5. Другие приложения

Мы изучили задачи, которые позволили нам различать простые

и сложные задачи как в отношении сбора информации, так и в отношении

как когнитивных требований. Можно представить себе множество других областей применения —

для фонарика. В исследовании юзабилити мы продемонстрировали

, что Flashlight предлагает простые способы изучения сравнения между

веб-сайтами или компьютерными программами.Для вопросов от потребителя

области можно было бы представить, чтобы изучить, например, этикетки продуктов питания или другой продукт

релевантной информации. Это можно сделать в разных странах по номеру

простым, удобным и дешевым способом. Для обучения отслеживанию процессов

ing Flashlight можно использовать для быстрого построения простых задач отслеживания процессов

и быстрого анализа результатов на основе сценариев (или дополнений к

).

Цель Flashlight не в том, чтобы предложить замену технологии eye-track-

ing.Мы определили нишу в доступной в настоящее время системе

tems, которую хотим заполнить, предоставив недорогую, простую в администрировании, но при этом высокоразрешающую меру сбора информации

процессов в различных сценариях задач. Фонарик подходит для

исследователей, заинтересованных в изучении порядка и продолжительности сбора информации, но без финансирования или оборудования для

устройств слежения за глазами.

Благодарности

Мы хотим поблагодарить факультет психологии (Университет Бер-

gen) Грант № 1751/1352 за предоставление финансирования для этого исследования первому автору

(Schulte-Mecklenbeck).Вклад второго автора (Mur-

phy) в этот материал основан на работе, поддержанной

Национальным научным фондом в рамках гранта № (SES-

0637151). Этот документ был представлен в рамках специального симпозиума Общества

для суждения и принятия решений: «Компьютерные технологии —

методов в исследовании решений» и на встрече Общества компьютерных специалистов

по психологии в Чикаго, ноябрь 2008 г. Мы хотим, чтобы поблагодарить

Аннику Болдт и Бенджамину Э.Hilbig за бета-тестирование и комментарии

, Саймон Кнаус за поддержку R и три анонимных рецензента

за комментарии, которые помогли существенно улучшить черновой вариант.

Приложение A. Дополнительные материалы

Дополнительные данные, связанные с этой статьей, можно найти в онлайн-версии

по адресу doi: 10.1016 / j.chb.2011.03.004.

Ссылки

Абельсон Р. П. и Леви А. (1985). Принятие решений и теория принятия решений. В G. Lindsay,

& E.Аронсон, (ред.), Справочник по социальной психологии (3-е изд., Стр. 231–309).

Американская психологическая ассоциация (2009 г.). Интернет-лаборатория психологии.

opl.apa.org/> Дата обращения 19.06.09.

Бэбкок, Дж., Ли, Д., Паркхерст, Д., и Уинфилд, Д. (2010). Открой глаза.

thirtysixthspan.com/openEyes/> Дата обращения: 08.02.10.

Бартлетт, М. С. (1951). Частотный критерий согласия для вероятностных цепочек.

Математические труды Кембриджского философского общества, 47, 86–95.

Болдт А., Шульте-Мекленбек М. и Мерфи Р. О. (2009). Фонарик: Интернет

Erfassung von Blickbewegungen zur Evaluation von Webseiten [Плакат].

Mensch und Computer. Берлин, Германия.

Brandstätter, E., Gigerenzer, G., & Hertwig, R. (2006). Эвристика приоритета: выбор

без компромиссов. Психологический обзор, 113 (2), 409–432.

Бушер, Г., Дюмэ, С. Т., и Катрелл, Э. (2010). Хорошее, плохое и случайное:

Исследование качества рекламы при поиске в Интернете.В SIGIR ‘10: Материалы

33-й международной конференции ACM SIGIR по исследованиям и разработкам в области информационного поиска

(стр. 42–49).

Chen, M.-C., Anderson, J. R., & Sohn, M.-H. (2001). Что может сказать нам курсор мыши

еще

? Корреляция движений глаз и мыши при просмотре веб-страниц. В Human

Факторы

в вычислительных системах: Расширенные выдержки из CHI ‘01 (стр. 281–282). Сиэтл,

Вашингтон: Ассоциация вычислительной техники и машиностроения.

Катрелл, Э., & Гуань, З. (2007). Что вы ищете? Исследование с отслеживанием взгляда на использование информации

в веб-поиске. В Proceedings of CHI’07, человеческий фактор в вычислительных системах

(стр. 407–416). Сан-Хосе, апрель 2007 г.

Духовски А. Т. (2002). Широкий обзор приложений для отслеживания взгляда.

Методы исследования поведения, приборы и компьютеры, 34 (4), 455–470.

Духовский, А. Т. (2007). Методология айтрекинга: теория и практика. Лондон:

Спрингер.

Эдмондс А., Уайт Р. В., Моррис Д. и Друкер С. М. (2007). Инструменты

динамической сети. Журнал веб-инженерии, 6 (3), 244–260.

Эгер, Н., Болл, Л. Дж., Стивенс, Р., и Додд, Дж. (2007). Ретроспективные устные отчеты

при тестировании юзабилити с помощью воспроизведения движений глаз. В L. J. Ball, M. A. Sasse, C.

Sas, T. C. Ormerod, A. Dix, & P. ​​Bagnall, et al. (Ред.), Люди и компьютеры XXI —

HCI … но не в том виде, в каком мы его знаем: Proceedings of HCI 2007.Суиндон: Британское компьютерное общество

.

Фриман, Дж. Б., и Амбади, Н. (2010). MouseTracker: Программное обеспечение для изучения мысленной обработки

в реальном времени с использованием компьютерного метода слежения за мышью. Поведенческие исследования

Методы, 42 (1), 226–241.

Фриман, Дж. Б., Амбади, Н., Рул, Н. О., и Джонсон, К. Л. (2008). Привлечет ли вас категориальный кий

? Мощность двигателя выявляет динамическую конкуренцию между людьми

construal. Журнал экспериментальной психологии: Общие, 137, 673–690.

Фриман, Дж. Б., Паукер, К., Апфельбаум, Э. П., и Амбади, Н. (2010). Непрерывная

динамика в восприятии расы в реальном времени. Журнал экспериментальной социальной

Психология, 46, 179–185.

Glöckner, A., & Betsch, T. (2008a). Принимают ли люди решения в условиях риска на основании незнания

? Эмпирическая проверка эвристики приоритета против совокупной теории перспектив

. Организационное поведение и процессы принятия решений людьми, 107,

75–95.

Glöckner, A., & Betsch, T. (2008b). Принятие решения по нескольким причинам на основе автоматической обработки

. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание

, 34, 1055–1075.

M. Schulte-Mecklenbeck et al. / Компьютеры в поведении человека 27 (2011) 1771–1782 1781

Человеческая личность отражает пространственно-временную и частотно-временную структуру ЭЭГ

Abstract

Мозг контролирует все физиологические процессы в организме и регулирует его взаимодействие с внешней средой.То, как мозг решает умственные задачи, определяется индивидуальными особенностями человека, которые отражаются в динамике нейронной сети и, следовательно, могут быть обнаружены в нейрофизиологических данных. Каждое действие человека связано с уникальной активностью мозга (двигательной, когнитивной и т. Д.), Представленной особым колебательным паттерном на многоканальной электроэнцефалограмме (ЭЭГ). Связь нейрофизиологических процессов с личностными психическими характеристиками проявляется при использовании простых психодиагностических тестов (таблиц Шульте) для исследования объема внимания.Анализ пространственно-временных и частотно-временных структур многоканальной ЭЭГ с использованием таблиц Шульте позволяет разделить испытуемых на три группы в зависимости от их нейронной активности. Многофакторный профиль личности каждого участника может быть индивидуально описан на основе опросника по шестнадцати личностным факторам (16PF) и личного интервью с опытным психологом. Корреляция классификации личности на основе ЭЭГ с индивидуальными многофакторными профилями дает возможность идентифицировать личность человека путем анализа электрической активности мозга.Полученные результаты представляют большой интерес для тестирования личности человека и создания автоматизированных интеллектуальных программ, использующих простые тесты и измерения ЭЭГ для объективной оценки особенностей личности человека.

Введение

Каждая человеческая деятельность включает в себя создание определенных паттернов в записях электроэнцефалографии (ЭЭГ) с общими свойствами для разных субъектов. Например, известно, что восприятие визуальных стимулов вызывает связанный с событием ответ нейронной сети мозга, в частности, уменьшение альфа-волны (8–12 Гц) и увеличение бета-волны (15–30 Гц). ) виды деятельности.Такое поведение отражает различные когнитивные функции, а именно, подавление альфа-волны связано с визуальным [1] или слуховым [2] вниманием, тогда как активация бета-волны связана с обработкой информации [3] и состоянием тревоги [4,5 ]. Аналогичная познавательная активность наблюдалась в группе мотивационно-зависимых добровольцев [6].

Универсальные паттерны ЭЭГ были также идентифицированы у пациентов с патологической активностью головного мозга, например, с эпилептическими припадками. Этот тип активности тесно связан с глобальной синхронизацией в нейронной сети мозга [7], которая проявляется в виде высокоамплитудных колебаний с определенной формой волны (серия хорошо выраженных всплесков и волн) и частотой [8].Такие импульсные колебания имеют схожие свойства для разных пациентов и определяются только типом эпилепсии.

Известно, что различные физиологические и психологические состояния (например, стадии сна, возбуждение и т. Д.) Обладают определенными свойствами нейронной активности. Например, двигательная активность мозга проявляется в мозге как особый сценарий нейронной активности с четко определенной частотой и пространственной локализацией. В частности, для него характерна событийная десинхронизация (ERD) в альфа / мю- и бета-диапазонах [9].Такие же особенности наблюдаются при воображении движения у специально обученных испытуемых [10, 11]. Однако у неподготовленных субъектов встречаются разные сценарии, где паттерны ЭЭГ могут варьироваться от субъекта к субъекту [12]. Такое изменение вызвано сложностью задачи, когда каждый испытуемый выбирает свою собственную стратегию обработки задачи, что приводит к индивидуальным частотно-временным и пространственно-временным структурам ЭЭГ. Наряду с двигательными образами личность более выражена во время обработки умственных заданий. Также было показано, что человеческая личность вызывает индивидуальные сценарии при принятии решений [13] и влияет на успеваемость [14].

Мы предполагаем, что индивидуальные особенности человеческой личности, когда мы хотим определить способы того, как человек обрабатывает умственные задачи, влияют на динамику нейронной сети и, следовательно, могут быть видны в записях ЭЭГ. Следует отметить, что эта проблема была решена еще в 1973 году. Анализируя состояния покоя, Эдвардс и Эбботт [15] пытались выявить личностные черты в сигналах ЭЭГ. Однако их попытка не увенчалась успехом, потому что личность не проявляется, когда человек находится в состоянии покоя. До сих пор эта проблема остается открытой [16].В связи с этим исследование, посвященное оценке личности на основе анализа данных ЭЭГ в состоянии покоя, не привело к однозначным выводам. В то время как в одних статьях сообщалось об успешной оценке [17], в других был сделан вывод о невозможности использования характеристик состояния покоя [18]. Основываясь на предыдущих исследованиях, мы предполагаем, что особенности, связанные с личностными качествами, более выражены во время познавательной деятельности. Аналогичное предположение было сделано Финком и Нойбауэром [19], которые изучали экстраверсию личности испытуемых, разделив их на две группы согласно психологическому тесту.

В данной работе мы записываем многоканальную ЭЭГ во время выполнения умственных задач для выявления индивидуальных особенностей мозговой деятельности, связанных с личностью. Чтобы проверить нашу гипотезу, на первом этапе мы анализируем пространственно-временные и частотно-временные структуры ЭЭГ испытуемых, выполнивших тест таблицы Шульте, с целью их классификации в соответствии со сценарием нейронной активности. На втором этапе для каждого участника создается личностный многофакторный профиль на основе опросника «Шестнадцать факторов личности» (16PF) [20, 21] и личного интервью с опытным психологом.Наконец, мы сравниваем результаты двух классификаций.

Материалы и методы

Участники

В эксперименте приняли участие 22 условно здоровых мужчины (33 ± 7 лет), правши, любители физических упражнений и некурящие. Всех их попросили поддерживать режим здорового образа жизни с 8-часовым ночным отдыхом в течение 48 часов до эксперимента. Все добровольцы дали информированное письменное согласие перед участием в эксперименте. Экспериментальная процедура была проведена в соответствии с Хельсинкской декларацией и одобрена местным этическим комитетом Саратовского государственного технического университета имени Юрия Гагарина.

Схема эксперимента

Эксперименты проводились с каждым испытуемым независимо. Ранее участники не были проинформированы об условиях эксперимента. Экспериментальное исследование проводилось независимыми исследователями разной специализации и включало два отдельных этапа для каждого добровольца.

Первый экспериментальный этап был основан на общепринятых методиках определения психологического типа человека. Для каждого участника был описан многофакторный профиль личности на основе анкеты «Шестнадцать факторов личности» (16PF) [20, 21] и личного интервью с опытным психологом.16PF содержал 185 пунктов, организованных в 16 шкал первичных факторов, и был адаптирован для русского языка и особенностей культурного контекста [22–26]. Использовалась полностью автоматизированная версия 16ПФ, т.е. без использования бумаги и карандашей. В этой автоматизированной версии элементы появлялись на экране один за другим. Была возможность вернуться к предыдущему пункту, чтобы исправить непреднамеренные ошибки ввода. Однако участник не смог просмотреть предметы. Программа сохраняла необработанные баллы по шкале для каждого теста и ответов по каждому пункту.

Второй этап экспериментальной работы проводился в течение первой половины дня в специально оборудованной лаборатории, где доброволец удобно сидел. Влияние внешних раздражителей, таких как посторонние звуки и яркий свет, было максимально минимизировано. Все участники выполнили серию простых психодиагностических тестов с использованием таблиц Шульте [27–30]) для изучения особенностей своего внимания (см. Рис. 1 (а)) под непосредственным наблюдением профессионального психолога.Таблица Шульте представляет собой матрицу 5 × 5 случайных чисел от 1 до 25, как показано на рис. 1 (b). Психологическая задача заключалась в том, чтобы найти все числа в обратном порядке. В течение этих активных экспериментальных фаз каждый человек должен был заполнить R = 5 таблиц. Для каждой серии испытаний i регистрировалось время завершения T _i . Между активными фазами у каждого добровольца был короткий интервал отдыха, называемый пассивной фазой эксперимента .Схема эксперимента показана на рис. 1 (с).

Рис. 1. Схема эксперимента.

(а) Иллюстрация экспериментальной процедуры. (б) Типичный стол Шульте 5 × 5. (c) Схема эксперимента: завершение R таблиц Шульте ( i -я активная фаза длиной τ _i ), за которой следует i -я пассивная фаза длиной ρ _i готовимся к следующему заданию). (г) Схема расположения электродов ЭЭГ по стандартной международной системе 10–20.

Одновременно регистрировались ЭЭГ-сигналы активности мозга. Данные многоканальной ЭЭГ были получены с помощью усилителя BE Plus LTM, производимого EB Neuro S.P.A., Италия (www..ebneuro.com). Данные с 19 электродов с двумя электродами сравнения (A1 и A2) были записаны с частотой дискретизации 8 кГц с использованием стандартного монополярного метода. Использовались адгезивные электроды Ag / AgCl, прикрепленные к специальной предварительно смонтированной головной крышке. Заземляющий электрод N располагался над лбом, а два электрода сравнения A1 и A2 располагались на сосцевидных отростках.Сигналы ЭЭГ фильтровались полосовым фильтром с точками отсечки на 1 Гц (HP) и 300 Гц (LP), а также Notch-фильтром 50 Гц. Во время эксперимента записывалась видеозапись для сохранения временных интервалов, соответствующих активной и пассивной фазам эксперимента.

Анализ психодиагностических тестов

Текущий анализ ответов на вопросы 16PF был основан на 15 личностных шкалах: Теплота (сдержанная или теплая), Эмоциональная стабильность (реактивная или эмоциональная стабильность), Доминирование (почтительное vs.доминантный), живость (серьезный против живого), сознание правил (целесообразное против осознания правил), социальная смелость (застенчивость против социально смелой), чувствительность (утилитарная против чувствительности), бдительность (доверчивость против бдительности), абстрактность (обоснованный против абстрактного), конфиденциальность (откровенный против личного), предчувствие (самоуверенность против опасения), открытость к изменениям (традиционная против открытости для изменений), уверенность в себе (групповая ориентация против самодостаточности) , Перфекционизм (терпимость к беспорядку против перфекционизма) и напряжение (расслабленность против перфекционизма).время). Все эти шкалы оценивались для каждого участника.

Таблицы Шульте часто используются в качестве психодиагностического теста для изучения свойств человеческого внимания. Это один из наиболее объективных методов определения работоспособности и работоспособности, а также устойчивости к внешним воздействиям. Время τ _i заполнения i -й таблицы было использовано для оценки трех стандартных критериев личного теста: (1) эффективность работы WE (среднее арифметическое времени заполнения таблицы), (2) разогрев -поверхностный показатель работы WU (отношение рабочего времени первого стола к WE ) и (3) психологическая устойчивость PS (способность поддерживать оперативную деятельность в течение длительного времени).Эти критерии описываются следующими формулами:

Эффективность работы показывает постоянство внимания и производительность. Полученное значение WU , близкое к 1 или ниже, указывает на хороший разогрев, а 1 и выше означает, что испытуемому требуется более длительное время подготовки (разминки) для основной работы. У PS результат, близкий к 1 и менее, свидетельствует о хорошей психологической устойчивости.

Анализ ЭЭГ

Мы проанализировали сигналы ЭЭГ, зарегистрированные 19 электродами, размещенными на стандартных позициях международной системы 10–20 [31] (см. Рис.1, (г)), используя непрерывное вейвлет-преобразование. Энергетический спектр вейвлета рассчитывался для каждого канала ЭЭГ X _n ( t ) в диапазоне частот f ∈ [1, 40] Гц. Здесь W _n ( f, t ) — это комплексные вейвлет-коэффициенты, вычисленные как [32]

где n = 1 ,…, N — номер канала ЭЭГ ( N = 19 — общее количество каналов, используемых для анализа), а «*» обозначает комплексное сопряжение.Материнская вейвлет-функция ψ ( f, t ) — это вейвлет Морле, часто используемый для анализа нейрофизиологических данных, определяемый как [32]

где ω ₀ = 2 π — центральная частота материнского вейвлета Морле.

Энергетический спектр E ⁿ ( f, t ) рассматривался отдельно в следующих частотных диапазонах: дельта (1–4 Гц), тета (4–8 Гц), альфа (8–13 Гц), бета – 1 (13–23 Гц), бета – 2 (24–34 Гц) и гамма (34–40 Гц) [33].Для этих диапазонов значения энергии вейвлета и для каждого n -го канала ЭЭГ были рассчитаны как

В результате мы рассмотрели процент спектральной энергии, распределенной в этих диапазонах, и рассчитали коэффициенты

где E ₀ ( t ) было определено как вся энергия и рассчитано как

Наконец, чтобы описать соотношение между высокочастотной и низкочастотной активностью мозга для каждого канала, мы ввели коэффициент ε ⁿ определяется как
где

Коэффициенты ε ⁿ были рассчитаны для каждого канала ЭЭГ как для активной, так и для пассивной фаз.Полученные значения ε _n были усреднены по каналам, расположенным в левом и правом полушариях, которые определены соответственно как

Результаты

В настоящей работе мы рассчитали значения, используя уравнение. (7)) для n = 1 ,… 19 каналов ЭЭГ, которые определяли процент спектральной энергии, принадлежащей соответственно дельта, тета, альфа, бета – 1, бета – 2 и гамма диапазоны частот, и охарактеризовал степень участия нейронного ансамбля, расположенного в окрестности регистрирующего электрода n , в генерации соответствующего вида активности [7].На рис. 2 (б) представлены значения, рассчитанные для одного исследования ЭЭГ, записанного от лобной доли, а именно с электрода F4. Видно, что при замене активной фазы на пассивную, значения, рассчитанные для низких частот (а именно, дельта- и тета-диапазоны частот), быстро увеличивались, в то время как значения, рассчитанные для альфа, бета – 1, бета –2 и гамма диапазоны частот заметно уменьшились. Такое динамическое поведение повторялось при последующем заполнении таблиц Шульте.

Рис. 2. Количественная оценка спектральных свойств ЭЭГ.

(а) типичные фрагменты ЭЭГ, регистрируемые электродами, расположенные симметрично в левом и правом полушариях во фронтальной (F3, F4), центральной (C3, C4) и теменной (P3, P4) областях в активной и пассивной фазах. (б) Изменения спектральной энергии в разных частотных диапазонах. (c) Спектральная энергия, усредненная по N = 5 активным и N = 5 пассивным фазам (данные показаны как среднее ± стандартное отклонение). (d) Изменение спектральной энергии при переходе от активной к пассивной фазе, рассчитанное для каждой полосы частот. ε определяет соотношение между спектральной энергией в высоких ( f> 10 Гц) и низких ( f < 10 Гц) диапазонах частот. (e) Типичные распределения спектральной энергии в альфа- и бета-1 диапазонах частот во время активной фазы.

На рисунке 2 (c) показаны средние значения за интервалы времени, соответствующие N = 5 последовательным активным и пассивным сеансам. Отличительные особенности между средними значениями, полученными для активной и пассивной фаз, показаны на рис. 2 (d), где разница ∆ e ^F4 между средними значениями e ^F4 , связанными с активной и пассивной фазами. нанесены на график для каждой полосы частот.Видно, что в низкочастотном диапазоне, включающем дельта- и тета-диапазоны частот, такая разница положительна (∆ e ^F4 > 0), а в высокочастотном диапазоне (альфа, бета – 1, бета –2 и гамма-диапазоны частот) отрицательная (∆ e ^F4 < 0).

Согласно этому результату, можно легко различить активную и пассивную фазы, основываясь на рассмотрении свойств ЭЭГ, то есть путем сравнения энергии спектральных составляющих, принадлежащих либо к высоким (HF), либо к низким (LF) диапазонам частот.Для этой цели удобно использовать коэффициент ε ⁿ (уравнение 9), который отражает соотношение между значениями спектральной энергии в высокочастотном и низкочастотном диапазонах. В частности, для рассматриваемого электрода F4 значения ε ^F4 , показанные на вставке гистограммы на рис. 2 (d)), значительно ниже во время пассивной фазы, чем во время активной фазы.

Таким образом, частотно-временной анализ, выполненный для однократной записи ЭЭГ, демонстрирует выраженное изменение соотношения энергии высокой и низкой спектральных составляющих.Вместе с тем, наряду с особенностями частотно-временной структуры, выявленными на одиночной ЭЭГ, важную роль играют и пространственно-временные особенности электрической активности мозга. Это в основном отражается в различиях между полушариями, которые обычно наблюдаются в электрической активности мозга, связанной с выполнением умственных задач [34]. Например, рассмотрев значение энергии, рассчитанное в частотных диапазонах альфа и бета – 1 во время активной фазы, можно увидеть, что эти виды активности локализуются в противоположных полушариях.На рис. 2 (е) показаны типичные распределения спектральной энергии во время активной фазы в альфа- и бета-1 диапазонах частот. Следует отметить, что такое поведение альфа-активности характерно для арифметических и визуально-пространственных задач [35].

Чтобы понять эту асимметрию, мы рассмотрели коэффициенты ε _LH (12) и ε _RH (13), которые были получены усреднением коэффициентов ε , рассчитанных для каналов ЭЭГ, принадлежащих справа и левое полушарие соответственно.На рис. 3 (a) значения ε _RH и ε _LH показаны для каждого из 20 участников в активной (закрытые точки) и пассивной (белые точки) фазах. Рассмотрев полученные значения, особенно разницу между рассчитанными для активной и пассивной фаз, можно увидеть, что испытуемых можно сразу разделить на три группы. На рис. 3 (a) значения ε _RH и ε _LH показаны для каждой группы разными символами.В группе I (кружки) коэффициенты ε _RH и ε _LH имеют практически одинаковые значения во время активной и пассивной фаз. Во II группе (квадраты) активная фаза связана с увеличением высокочастотной активности в правом полушарии, а пассивная фаза — с повышением высокочастотной активности в левом полушарии. В группе III (треугольники) переход от активной к пассивной фазе связан с выраженным увеличением ε _RH и уменьшением ε _LH .

Рис. 3. Три сценария познавательной деятельности при обработке умственных задач.

(а) Соотношение между энергией высокочастотных и низкочастотных спектральных составляющих в левом ( ε _LH ) и правом ( ε _RH ) полушариях, рассчитанное для активного (темные точки) и пассивного (открытые) точки) экспериментальные фазы. Распределения показаны для трех субъектов, каждый из которых принадлежит к определенной группе. (б) Коэффициент ε , показывающий соотношение между энергиями высокочастотных и низкочастотных спектральных составляющих, вычисленных для каждого канала ЭЭГ во время активной (левые столбцы) и пассивной (правые столбцы) фаз.(в) Отношение ε между энергиями высокочастотных и низкочастотных спектральных компонентов, рассчитанных для каналов ЭЭГ, принадлежащих левому (LH) и правому (RH) полушариям во время активной и пассивной фаз: медианы (желтые столбцы), 25–75 процентили (прямоугольник) и очертания (усы). (d) Отношение k между значениями ε , рассчитанными для левого и правого полушарий во время активной и пассивной фаз: медианы (желтые столбцы), 25–75 процентилей (прямоугольник) и контуры (усы). Группы I и III содержат n = 8 субъектов, группа II содержит n = 6 субъектов.

На рис. 3 (b) показаны пространственно-временные представления значений ε для активной и пассивной фаз для каждой из трех групп. Видно, что для группы I активность мозга в активную фазу характеризуется полушарной симметрией. В пассивной фазе, хотя пространственно-временная структура активности мозга меняется, симметрия полушария сохраняется. Во II группе пространственно-временная структура существенно отличается. Наблюдается полушарная асимметрия в активной и пассивной фазах с преобладанием высокочастотной активности в пассивной фазе.В группе III соблюдается полусферическая симметрия. Однако высокочастотная активность преобладает в правом полушарии, как ясно показано на рис. 3 (b). Таким образом, различие активности мозга в активной и пассивной фазах проявляется в изменении симметрии, вызванном уменьшением ε в левом полушарии при переходе от активной фазы к пассивной.

Отличительные особенности активности мозга в активной и пассивной фазах, наблюдаемые в этих трех группах, показаны на рис.3 (в). Горизонтальные желтые полосы показывают медианное значение ε , рассчитанное для левого (LH) и правого (RH) полушарий во время активной и пассивной фаз. В группе I значения ε остаются практически одинаковыми для разных полушарий как в активной, так и в пассивной фазах. Во II группе активная фаза характеризуется резким увеличением ε в правом полушарии ( ε _RH > 0,5 vs ε _LH < 0.35). В пассивной фазе динамика обратная: в левом полушарии наблюдается рост ε ( ε _RH < 0,4 vs ε _LH > 0,45). Наконец, в группе III во время активной фазы ε в правом полушарии немного выше, чем в левом полушарии ( ε _RH > 0,45 против ε _LH < 0,45) . Во время пассивной фазы такая разница становится больше ( ε _RH > 0.6 против ε _LH < 0,35).

Обсуждение

Известно, что выполнение умственных задач связано с изменениями нейронной активности, которые можно обнаружить по спектру мощности ЭЭГ. Роль низкочастотной дельта-активности в умственных задачах изучалась в [36], где авторы сообщили об увеличении дельта-активности на ЭЭГ во время умственных задач, связанных с усилением внимания. Позже [37] также была выявлена ​​связь между дельта-колебаниями и выполнением умственных задач.С другой стороны, в более ранних работах [38, 39] подчеркивалось увеличение тета-активности при умственных усилиях. В последнее время для оценки динамики умственной нагрузки использовали изменение уровня активности в низкочастотном диапазоне θ [40]. Связь между альфа-активностью и завершением умственных задач была продемонстрирована еще в 1984 году Осакой [35], который обнаружил изменения в амплитуде и местоположении пика альфа-частоты в спектре мощности. Позднее была выявлена ​​значительная роль альфа-активности в памяти и когнитивных процессах [41].Изменения энергии высокочастотных ритмов мозга обычно связаны с познавательной деятельностью, в частности с выполнением умственных задач [42]. Например, учет гамма-активности для классификации умственных задач повышает точность [43].

Согласно рис. 3 (c), можно видеть, что электрическая активность мозга в каждой группе следует определенному сценарию, определяемому, с одной стороны, латерализацией функции мозга, а с другой стороны, определенными переходами между активными и пассивные фазы.Чтобы количественно описать наблюдаемые сценарии, мы вычислили k = ε _RH / ε _LH , что отражает степень полушарной асимметрии. Эти значения нанесены для каждой группы на рис. 3 (d). Видно, что группа I характеризуется полусферической симметрией в активной и пассивной фазах, которая остается неизменной при фазовом переходе активно-пассив (∆ k ≈ 0), где ∆ k = k _{пассивный} — k _{активный} .Для других групп асимметрия и переход наблюдаются между активной и пассивной фазами и отображаются на графике в терминах k , которые можно описать как ∆ k < 0 и ∆ k> 0, соответственно.

Участники, принадлежащие к каждой из трех групп, были подвергнуты психодиагностическим тестам (см. Методы). В результате для каждого испытуемого были оценены значения WE , WU и PS , которые определяют среднее время выполнения задачи, среднюю производительность и сохранение внимания соответственно.Кроме того, личность каждого испытуемого была описана на основе анкеты «Шестнадцать факторов личности». По результатам психодиагностического теста испытуемые были разделены на три группы, что соответствовало классификации, полученной при анализе ЭЭГ на основе психологического описания выполнения таблиц Шульте.

Испытуемые I группы продемонстрировали двустороннюю активность ЭЭГ в обоих полушариях во время тестов по таблицам Шульте. При этом эти испытуемые продемонстрировали средне-низкую эффективность при выполнении задания.Для них среднее время выполнения задачи WE = 40,2 секунды, средняя производительность WU = 1,07 (целевое значение 1), сохранение внимания PS = 0,97 (целевое значение 1 ). Испытуемые из этой группы могли сразу выполнять неизвестные задачи и поддерживать свою работоспособность на относительно высоком уровне, выше среднего или низкого уровня. Психологическая расшифровка тестов включала замечания о творческом подходе к выполнению тестов и быстром переходе к новым заданиям.В личном тесте такие испытуемые обладали ярко выраженной склонностью к работе в одиночку, высоким интеллектом, аналитическим складом ума, критическим мышлением, нетерпимостью к неопределенности и задержкой в ​​принятии решений. Более того, они демонстрировали самоконтроль, отсутствие тревожности, ярко выраженное лидерство и желание доминировать в группе. Мы предполагаем, что творческий подход и попытка оптимизировать их работу привели к снижению их эффективности работы.

Испытуемые II группы пытались разработать стратегию упрощения выполнения задания.При выполнении первой задачи присутствовала максимальная латерализация высокочастотной активности, т.е. активность в правом полушарии была гораздо более выраженной. Это означает, что при выполнении первой задачи стратегия еще не была разработана. При выполнении следующих заданий нагрузка на правое полушарие у этих испытуемых была снижена. В результате испытуемые из группы II продемонстрировали более высокую работоспособность, чем испытуемые из группы I. Среднее время выполнения задания составило WE = 33.6 секунд сохранение внимания составило PS = 0,86, а средняя производительность составила WU = 1,07. Этим испытуемым требовалось мало времени на адаптацию и они не утомлялись, будучи способны длительное время эффективно поддерживать высокую работоспособность. В их личных профилях гармонично сочетаются высокие показатели интеллекта, эмоциональной зрелости и самоконтроля.

В отличие от группы II, испытуемые из III группы выполнили задание без каких-либо попыток разработать стратегию его упрощения.Это подтвердил психологический тест. Их эффективность работы оставалась высокой: среднее время выполнения задачи WE = 33 секунды, сохранение внимания PS = 0,9, средняя производительность WU = 1,24. Мы предполагаем, что испытуемым из этой группы будет сложно поддерживать хорошую работоспособность в течение длительного времени. Их личные тесты показали ярко выраженное предпочтение работать в одиночку, низкий самоконтроль, нетерпимость к неопределенности и задержку в принятии решений, которая может проявляться тревожностью.Они также продемонстрировали высокий интеллект, аналитический склад ума, критическое мышление и дух экспериментов.

Рисунок 4 иллюстрирует корреляцию между результатами, полученными при исследовании ЭЭГ, и результатами психодиагностических тестов и опросника 16PF. Диаграмма на рис. 4 (а) показывает результаты теста «16 факторов личности» Кеттелла для трех групп. Данные отображаются в виде значений всех основных факторов анкеты 16PF, усредненных по всем предметам в каждой группе.Видно, что большинство факторов имеют схожие значения в каждой группе. В то же время для некоторых факторов соответствующие значения существенно различаются от группы к группе. Среди этих факторов можно выделить теплоту (A), рассуждения (B), эмоциональную стабильность (C) и доминирование (E), которые представлены в таблице и сравниваются с результатами исследования ЭЭГ и психодиагностического теста на рис. 4 (б).

Рис. 4. Анкета по шестнадцати личностным факторам.

(a) Значения основных факторов опросника 16PF, усредненные по предметам в каждой группе: группа I (пунктирная линия), группа II (сплошная линия) и группа III (пунктирная линия).Пунктирной областью выделены факторы, по которым наблюдаются значительные изменения между группами. (б) Корреляция между результатами, полученными с помощью ЭЭГ, и результатами психодиагностических тестов и анкеты 16PF.

По результатам классификации личности на основе психодиагностического теста видно, что разные особенности структуры ЭЭГ, т. Е. Латерализация и соотношение энергии высокочастотных и низкочастотных волн, отражают разные личностные качества. Важно отметить, что, хотя активность ЭЭГ варьировалась в разных группах, внутри каждой группы она представляла один и тот же сценарий.Подобное поведение наблюдалось в психологической классификации, где были выделены три группы субъектов со схожими личными профилями.

Обычно в большинстве научных публикаций, направленных на выявление ЭЭГ-сигнатур когнитивной активности, описывается сценарий, повторяющийся от одного испытуемого к другому. В то же время мы показываем, что различия, возникающие от одного предмета к другому, также могут быть систематизированы. Среди испытуемых можно выделить разные сценарии познавательной деятельности в зависимости от личности.

Наши результаты подтверждают гипотезу, выдвинутую Вингиано и Уильямом [44] о существовании связи между полушарием мозга и личностью. Наши результаты также согласуются с работой [45], где было показано, что связанные с тревожностью свойства личности, оцененные по методике Кэттела, коррелируют со спектральной плотностью мощности (СПМ) ритмов ЭЭГ, в частности, бета – 1 и бета – 2. Авторы утверждали, что интенсивный ритм бета-ЭЭГ коррелирует с высокой ситуативной и индивидуальной тревогой.В то же время было обнаружено, что эмоциональная устойчивость человека связана с силой альфа-ритма.

Таким образом, полученные результаты дают новые знания в понимании особенностей личности человека путем анализа взаимосвязи пространственно-временной и частотно-временной структуры ЭЭГ.

Заключение

Мы проанализировали корреляцию между нейрофизиологическими процессами и личностными характеристиками при выполнении сложных умственных задач, используя серию простых психодиагностических тестов для изучения личности человека (таблицы Шульте).Для решения этой задачи были рассмотрены пространственно-временные и частотно-временные структуры многоканальных ЭЭГ человека, заполнившего таблицы Шульте. Мы показали, что активность ЭЭГ во время умственных задач варьировалась от одного испытуемого к другому. При этом были отобраны три группы испытуемых со схожими особенностями нервной активности. Данные всех испытуемых были независимо проанализированы с помощью психодиагностических тестов с целью изучения особенностей их внимания и классификации их личностных профилей.В результате этой психологической классификации испытуемые были разделены на три разные группы. Мы показали, что классификация, полученная при исследовании ЭЭГ, сильно коррелировала с результатами психодиагностических тестов. Это, в свою очередь, дало возможность охарактеризовать профили личности на основе анализа данных ЭЭГ.

Мы считаем, что наши результаты могут помочь в тестировании и диагностике личных навыков и способностей для выполнения сложных рабочих задач. На основе наших выводов могут быть разработаны автоматические интеллектуальные системы для изучения сильных и слабых сторон объекта для выполнения сложных задач.

Благодарности

Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации (проект RFMEFI57717X0282 Федеральной целевой программы России).

Ссылки

1. 1.↵
2. 2.↵
3. 3.↵
4. 4.↵
5. 5.↵
6. 6.↵
7. 7.↵
8. 8.↵
9. 9.↵
10. 10.↵
11. 11.↵
12. 12.↵
13. 13.↵
14. 14.↵
15. 15.↵
16. 16.↵
17. 17.↵
18. 18.↵
19. 19.↵
20. 20.↵
21. 21.↵
22. 22.↵
23. 23.

    Григоренко, ЭЛ. Мультикультурная психообразовательная оценка. Springer Publishing Co. Inc., Нью-Йорк, США; 2009.

24. 24.

    Кузнецова Ю., Бабёнышев М., Райх Дж., Харт Л., Григоренко Е. Приобретение универсальных кванторов на русском языке. Труды 2-й конференции по генеративным подходам к овладению языком, Северная Америка.2007; п. 224 — 232.

25. 25.
26. 26.↵
27. 27.↵
28. 28.
29. 29.
30. 30.↵
31. 31.↵

    Niedermeyer E, da Silva, FL. Электроэнцефалография: основные принципы, клиническое применение и смежные области, нелинейная динамика. Липпинкот Уильямс и Уилкинс; 2014.

32. 32.↵
33. 33.↵
34. 34.↵
35. 35.↵
36. 36.↵
37. 37.↵
38. 38.
39. 39.
40. 40.↵
41. 41.↵
42. 42.↵
43. 43.↵
44. 44.↵
45. 45.↵

Europe PMC

Abstract

Выражение лица позволяет понять эмоциональные переживания человека. Автоматическое декодирование этих выражений стало возможным благодаря огромному прогрессу в области компьютерного зрения. Теперь исследователи могут с впечатляющей точностью декодировать эмоциональные выражения лица в стандартизированных изображениях прототипов основных эмоций.Мы проверили чувствительность хорошо зарекомендовавшей себя программы автоматического кодирования лица для выявления спонтанных эмоциональных реакций у людей, реагирующих на эмоциональные образы. Мы сравнили автоматически сгенерированные оценки валентности и возбуждения Facereader (FR; Noldus Information Technology) с текущим золотым психофизиологическим стандартом измерения эмоциональной валентности (электромиография лица, ЭМГ) и возбуждения (проводимость кожи, SC). Мы записали физиологические и поведенческие измерения 43 здоровых участников, когда они смотрели на приятные, неприятные или нейтральные сцены.При просмотре приятных изображений FR Valence и EMG были сравнительно чувствительны. Однако для неприятных изображений FR Valence показала ожидаемый отрицательный сдвиг, но сигнал плохо различался между ответами на нейтральные и неприятные стимулы, которые можно было различить с помощью ЭМГ. Кроме того, значения FR Arousal имели более сильную корреляцию с самооценкой валентности, чем с возбуждением, в то время как SC был чувствительным и, в частности, ассоциировался с самооценкой возбуждения. Это первое исследование, в котором систематически сравнивается FR-измерение спонтанных эмоциональных реакций на стандартизованные эмоциональные образы с установленными психофизиологическими инструментами измерения.Эта новая технология еще не сделала никаких шагов, чтобы превзойти чувствительность установленных психофизиологических показателей. Тем не менее, он представляет собой новый многообещающий метод измерения для бесконтактной оценки эмоциональных реакций.

Ключевые слова: автоматическое кодирование лица, электромиография лица, проводимость кожи, эмоции, выражение лица

Введение

Эмоции побуждают приближаться к наградам или избегать наказаний, и они играют решающую роль в повседневном социальном взаимодействии человека.Эмоциональное выражение лица является ключевым аспектом обработки эмоций у людей (Scherer, Ellgring, 2007; Keltner, Cordaro, 2017; Sander et al., 2018; Scherer and Moors, 2019). Таким образом, определение выражения лица может дать представление об эмоциональной обработке. Чтобы измерить эмоциональные выражения лица, исследователи обычно используют либо определенные методы наблюдения, либо регистрируют активность определенных мышц с помощью электромиографии лица (ЭМГ; Mauss and Robinson, 2009; Wolf, 2015).Методы наблюдения обычно основаны на Системе кодирования действий лица (FACS; Ekman et al., 2002), для которой наблюдаемая активность определенных групп мышц помечается и кодируется как единицы действия (ЕД) человеческими кодировщиками. Соответствующие AU, участвующие в выражении основных эмоций на лице, идентифицируются в этой структуре (EMFACS; Ekman et al., 1994).

Последние достижения в области технологий позволили исследователям эмоций автоматически получать все измерения активности и последовательных эмоций посредством анализа видеозаписей и фото (Pantic and Rothkrantz, 2000; Cohn and Sayette, 2010).По сравнению с наблюдением человека автоматическое кодирование лица занимает меньше времени и всегда не учитывает исследовательскую гипотезу (обзор систем анализа см. В Poria et al., 2017). Даже по сравнению с методами на основе электродов, он менее инвазивен и менее подвержен артефактам движения (Schulte-Mecklenbeck et al., 2017). Кроме того, измерения на основе видео не требуют подготовки или наложения электродов и, следовательно, являются более гибкими для сбора данных (например, онлайн-исследования). По этим причинам автоматическое кодирование лица может быть предпочтительным методом измерения для обнаружения эмоциональных реакций лица в широком спектре областей исследований.

Автоматическое кодирование лица

Совпадающие данные показывают, что автоматическое кодирование лица (AFC) обеспечивает чувствительные и специфические баллы для эмоциональной интенсивности, а также связанных AU в высокостандартизированных и прототипных списках выражений лица для статических фотографий (Bijlstra and Dotsch, 2011; Mavadati et al., 2013; Lewinski et al., 2014; Lewinski, 2015) и динамические видео (Calvo et al., 2018). Кроме того, эти результаты также можно обобщить на задачи, в которых выражение лица имитируется реальными людьми (Stöckli et al., 2018; Берингер и др., 2019; Сато и др., 2019). Обобщая эти результаты, можно сказать, что приятное выражение лица (счастье) обнаруживается с большей вероятностью по сравнению с неприятным выражением лица (гнев, печаль, отвращение или беспокойство), и может наблюдаться неправильная атрибуция определенных эмоций (например, удивление на испуганных лицах). Кроме того, AFC имитируемых приятных и неприятных выражений лица сильно коррелирует с измерениями ЭМГ у одних и тех же участников (Beringer et al., 2019). Однако эти паттерны обнаружения обычно еще сильнее выражены у неподготовленных людей-наблюдателей (Nummenmaa and Calvo, 2015; Calvo and Nummenmaa, 2016).

Результаты показывают, что AFC является подходящей альтернативой измерениям для людей-наблюдателей, в частности, если записи производятся в оптимальных условиях (например, освещение, угол лица, отсутствие речи и отсутствие покрытия лица), а выражение лица показывает интенсивные прототипные базовые конфигурации эмоций. . Фотографии и видео хорошо обученных актеров, демонстрирующие определенные эмоции в преувеличенной и скоординированной манере FACS, действительно полезны для базового тестирования измерительных систем. Однако они не обязательно отражают естественные эмоциональные реакции лица.Использование такого материала для проверки может быть информативным с точки зрения верхнего предела эффективности для этих шести основных эмоций, но может не подходить для тестирования чувствительности обнаружения спонтанно возникающих эмоциональных реакций. Хотя это необходимый первый шаг, он еще не доказывает, что чувствительность измерения достаточна для спонтанных и естественных эмоциональных выражений (например, Cacioppo et al., 2000; Matsumoto et al., 2008), и, тем не менее, редко оказывается экологически обоснованный инструмент измерения.

Только два исследования вызвали активные эмоциональные лицевые реакции у участников / наблюдателей и проанализировали их с помощью подхода компьютерного зрения. В одном предварительном исследовании только небольшой набор изображений — три приятных и неприятных эмоциональных сцены — использовался для выявления лицевых реакций с умеренной или хорошей производительностью классификации на уровне категориального анализа (Stöckli et al., 2018). Другое исследование продемонстрировало хорошее предсказание неприятных и приятных лицевых реакций с помощью процедуры машинного обучения на основе AU (Haines et al., 2019). К сожалению, в обоих исследованиях не было категории нейтральных изображений в качестве условия для сравнения.

Валентность и возбуждение в психофизиологических исследованиях

При оценке валентности и возбуждения FR следует психологическим моделям эмоций, подчеркивающим важность двумерного аффективного пространства (Russell, 1980; Russell and Barrett, 1999; Barrett, и Bliss-Moreau, 2009; но есть и другие модели, которые включают дополнительные измерения, например, Fontaine et al., 2007; Баккер и др., 2014). Валентность колеблется от приятной до неприятной, в то время как уровень возбуждения колеблется от эмоционального состояния до сильного возбуждения. В свою очередь, эти параметры обычно вызывают приближение и отказ от поведения или поведенческие тенденции и активируют соответствующую двигательную готовность (Davidson, 1992; Bradley et al., 2001; Lang and Davis, 2006). Считается, что валентность и возбуждение изображают в первую очередь независимые процессы, поскольку возбуждение не просто соответствует интенсивности текущего приятного или неприятного аффективного состояния (Kuppens et al., 2013). Кроме того, есть доказательства того, что определенные нейронные структуры участвуют в обработке приятных и неприятных уровней возбуждения (Gerdes et al., 2010). Известно, что лицевые реакции отражают оценки валентности и возникают непреднамеренно в присутствии эмоциональных стимулов (Neumann et al., 2005; Eisenbarth et al., 2011), даже если они обрабатываются почти на пороговом уровне (Neumann et al., 2014). На реакции валентного типа указывают лицевые реакции и изменения вегетативной активности, такие как изменения потовых желез или частоты сердечных сокращений, которые связаны с процессами возбуждения (Siegel et al., 2018). Однако повышенный уровень возбуждения модулирует интенсивность лицевых реакций (Fujimura et al., 2010).

ЭМГ мышц корругатора и скуловой мышцы часто используется для измерения обработки эмоций (Cacioppo et al., 2000; Larsen et al., 2003; Huang et al., 2004; Tassinary et al., 2007; Reisenzein et al. ., 2013). Корругатор линейно связан с самооценкой гедонической валентности, проявляясь в повышении активности неприятных эмоций и снижении приятных эмоциональных состояний (Hess and Blairy, 2001; Rymarczyk et al., 2011). В частности, деятельность гофрировщика сильно различает приятные и неприятные выражения лица (Wolf et al., 2005). С другой стороны, скуловая мышца избирательно активируется в приятных состояниях, вызываемых эмоциональными образами (Lang et al., 1993; Sato et al., 2008; Baur et al., 2015).

Существуют заметные различия в обосновании измерений AFC и ЭМГ: в то время как ЭМГ, в частности, измерения корругатора и скуловых мышц, как ожидается, коррелируют с основным аффективным измерением валентности, AFC обычно обучается распознавать интенсивности основных эмоциональных выражений лица.Соответственно, параметр валентности, генерируемый AFC, также основан на этой логике. Однако базовый эмоциональный подход также может быть спроецирован в структуру основного аффекта (Posner et al., 2005; Panksepp, 2007; Yik et al., 2011).

Исследования индикаторов эмоционального возбуждения сосредоточены на периферических физиологических измерениях. В недавнем метаанализе (Siegel et al., 2018) сравнивались различные физиологические показатели, такие как активность потовых желез, сердечно-сосудистая активность, дыхание и температура тела; они часто используются в исследовании эмоций.В целом, физиологические показатели в большей степени подвержены влиянию эмоциональных стимулов, чем нейтральных. В частности, кожная проводимость (SC) не является очень специфической мерой для различных основных эмоций, поскольку повышение активности SC вызывается множеством эмоциональных состояний (Kreibig, 2010). Однако SC — очень чувствительный показатель эмоционального возбуждения по сравнению с дыханием или частотой сердечных сокращений (Mendes, 2009). SC также сильно коррелирует с вербальными сообщениями о возбуждении во время просмотра эмоциональных картинок (Lang et al., 1993). Кроме того, SC демонстрирует высокую согласованность с постоянными самоотчетами об эмоциональном возбуждении, вызванном динамическими эмоциональными видео (Golland et al., 2014). Эмоциональное возбуждение, измеряемое с помощью SC, увеличивается при просмотре высоко возбуждающих изображений, как приятных, так и неприятных, по сравнению с низко возбуждающими или нейтральными изображениями (Bradley et al., 2008; Costa and Esteves, 2008).

Вопросы для исследования

В то время как стандартизованные реестры обеспечивают четкую норму для оценки AFC (т. Е. Категорий эмоций в инвентаре), для измерения спонтанных выражений потребуется внешний критерий.Важно отметить, что в предыдущих исследованиях использовались тестовые материалы (например, стандартизованные изображения), которые похожи на учебные материалы по программному обеспечению. Следовательно, мы утверждаем, что критически важным стандартом было бы тестирование FR по другим общепризнанным психофизиологическим индикаторам эмоций, таким как ЭМГ и СК. Чтобы использовать FR для оценки естественных выражений, необходим тест в более естественных условиях. Представленное исследование напрямую сравнивает эффективность измерения показателей FR эмоциональных выражений участников-людей с измерениями физиологических каналов в естественной обстановке.Однако это еще не было сделано, поэтому мы решили восполнить этот пробел в исследованиях. Чтобы вызвать эмоциональное выражение у наших участников, были представлены стандартизированные вызывающие эмоции картинки в типичной парадигме свободного просмотра. Это предоставит важную информацию об (относительной) полезности AFC в исследовании эмоций.

Таким образом, мы использовали различные меры для анализа спонтанных эмоциональных реакций на приятные, неприятные и нейтральные образы, различающиеся по степени возбуждения, из Международной системы аффективных картинок (IAPS; Lang et al., 2008) были проанализированы с целью сравнения различных показателей. Кроме того, показатели валентности, предоставленные FR, сравнивались с изменениями лицевой ЭМГ. Мы предположили, что оба показателя различаются между ответами на приятные, нейтральные и неприятные раздражители в зависимости от эмоциональной валентности. Кроме того, мы проверили гипотезу о том, что общее движение лица, то есть показатели возбуждения, предоставляемые FR, отражают компонент эмоционального возбуждения. Эквивалентным электродом для измерения возбуждения FR был SC.Мы предполагаем, что оба показателя показывают повышенные сигналы возбуждения (приятные и неприятные) по сравнению с нейтральными картинками. Была оценена взаимосвязь между чувствительностью измерения, показателями специфичности и рейтингами самооценки. В целом было показано, что ЭМГ и СК являются высокочувствительными индикаторами эмоциональной валентности и возбуждения (например, Haag et al., 2004). Следовательно, ожидается, что оба измерения на основе электродов существенно и конкретно коррелируют с соответствующим параметром самооценки.Что касается показателей FR, следует наблюдать аналогичную модель ассоциации, если измерения на основе видео работают так же чувствительно и точно, как установленные процедуры измерения психофизиологических эмоций. Соответственно, считается, что измерения валентности и возбуждения FR чувствительно и конкретно коррелируют с соответствующими самоотчетами о валентности и возбуждении.

Материалы и методы

Участники

Всего в эксперименте приняли участие 43 добровольца (14 мужчин).Возраст варьировался от 19 до 50 лет ( M = 23,21, SD = 5,30) ¹ . Восемь участников были левшами. Этническая принадлежность была в основном европейская, с тремя участниками африканского происхождения, одним азиатским и двумя с Ближнего Востока. Общие критерии исключения включали возраст до 18 лет, употребление психоактивных препаратов, острый эпизод психических расстройств или тяжелых соматических заболеваний, а также наличие бороды или ношение очков. Трое участников были исключены до анализа из-за сбоев компьютера.Участникам с исправленным зрением было предложено носить контактные линзы во время эксперимента. Все участники были студентами Мангеймского университета и получили за участие либо компенсацию в размере 8 евро, либо кредит на курс. Кроме того, все участники подписали информированное согласие перед сбором данных. Эксперимент одобрен этическим комитетом университета.

Анкеты

Социально-демографический опросник (например, пол, возраст, уровень образования), Шкала тревоги социального взаимодействия (SIAS; Stangier et al., 1999), опросник состояния и черты тревожности (STAIstate и STAItrait; Laux et al., 1981), график положительных и отрицательных воздействий (PANASpos и PANASneg; Krohne et al., 1996), самооценка Перед началом основного эксперимента вводили шкалу депрессии (SDS; Zung, 1965), а также опросник экспрессивности Беркли (BEQ; Mohiyeddini et al., 2008). Оценки анкет были в пределах нормы относительно SDS ( M = 36,09, SD = 8,39, Cronbachs α = 0.84), STAIstate ( M = 39,44, SD = 7,24, Cronbachs α = 0.85), STAItrait ( M = 41,56, SD = 9,19, Cronbachs α (), BEQ M = 24.43, SD = 3.86, Cronbachs α = 0.86), PANASpos ( M = 30.00, SD = 6.35, Cronbachs α = 0.85) и PANASneg ( M, SD = 4,33, α Кронбаха = 0,85). Тем не менее, выборка имеет несколько более высокие баллы по сравнению со средним значением по SIAS ( M = 20.77, SD = 12,22, α Кронбаха = 0,89), что часто наблюдается в выборках студентов.

Стимулирующий материал

Шестьдесят изображений были отобраны из Международной системы аффективных изображений ² (IAPS; Lang et al., 2008), состоящих из 24 приятных возбуждающих изображений (животные или младенцы, пейзажи, эротические пары, эротика соло), 24 неприятных возбуждения (горе, загрязнение, человеческие нападения, увечья) и 12 нейтральных не возбуждающих сцен (предметы домашнего обихода, нейтральный человек).Каждая из 10 групп изображений была представлена ​​6 сценами IAPS. Поскольку нейтральные сцены обычно вызывают меньше вариативных ответов, для этой категории было выбрано меньше изображений. Выбор сцены был двояким: во-первых, приятные, нейтральные и неприятные сцены должны четко различаться по валентности. Во-вторых, приятные и неприятные сцены не должны различаться по степени возбуждения, но должны иметь более высокий уровень возбуждения, чем нейтральные сцены. На основании усредненных оценок базы данных IAPS, категории стимулов сильно различались с точки зрения валентности, F (2,57) = 766.07, p <0,001, η ² = 0,96, и возбуждение, F (2,57) = 23,89, p <0,001, η ² = 0,46. Приятные сцены были оценены как более положительные, M = 6,90, SD = 0,48, t (34) = 12,94, p <0,001, d = 5,13, ​​а неприятные сцены были оценены как более отрицательные, M = 2.38, SD = 0.39; t (34) = 22,20, p <0,001, d = 8.76, по сравнению с нейтральными сценами, M = 5,04, SD = 0,18. Приятные сцены, M = 5,24, SD = 1,20, t (34) = 6,07, p <0,001, d = 2,35, и неприятные сцены, M = 5,60, SD = 1,18, t (34) = 7,16, p <0,001, d = 2,77, были оценены как более возбуждающие по сравнению с нейтральными сценами, M = 3,00, SD = 0,61 и имели сопоставимые уровни возбуждения , т (46) = 1.04, p = 0,796, d = 0,30, согласно базе данных рейтингов IAPS.

Процедура

После получения информированного согласия и заполнения анкет участники использовали медицинский пилинг для кожи на участках лица, чтобы улучшить сигнал измерения ЭМГ в местах, где в следующий раз были прикреплены электроды. Участникам было предложено сделать нейтральное выражение лица в течение 10 секунд в начале эксперимента. Этот временной интервал служил отдельным периодом калибровки для измерений FR.Экспериментальные испытания были представлены в двух последовательных блоках (см. Иллюстрацию). Для ознакомления участников с конкретной задачей обоим блокам предшествовало 5 практических испытаний. В первом блоке участникам было предложено «внимательно просмотреть представленные сцены». Каждое изображение обозначается крестиком фиксации 1 с, представленным в течение 3 с, за которым следует интервал между испытаниями с псевдослучайными длительностями от 6500 до 9000 мс, со средним значением 7750 мс, чтобы избежать привыкания. Порядок представления был рандомизирован таким образом, чтобы не более трех изображений из категории стимулов эмоции были показаны подряд, чтобы избежать эффектов привыкания.После первого блока перед началом второго блока был сделан небольшой перерыв. После этого участников попросили оценить изображения. 60 изображений были показаны в одном и том же порядке в течение 3 секунд, за ними сразу же следовали две визуальные оценочные шкалы (Bradley and Lang, 1994). Участники оценили, как они себя чувствовали во время представления изображений, в отношении эмоциональной валентности (1 = очень неприятно, 5 = нейтрально, 9 = очень приятно) и эмоционального возбуждения (1 = совсем не возбуждено, 9 = очень возбуждено). Обе шкалы были перевернуты для улучшения интерпретируемости.

По одной образцовой трассе для каждого из двух экспериментальных блоков. Участники внимательно просмотрели представленные сцены IAPS в Блоке A сначала и ответили на шкалы самоотчета для каждой сцены Блок B позже. Измерения ЭМГ, SC и FR были проанализированы в ответ на представление в Блоке A, что обозначено зеленой рамкой. IAPS, Международная система аффективных изображений; SAM = Манекен самооценки.

Аппаратура и предварительная обработка измерений

Высокоточное программное обеспечение (E-Prime; версия 2.0,10; Psychology Software Tools) был использован для представления изображений. Снимки показывались по центру на 19-дюймовом мониторе с разрешением 1024 × 768 примерно в 70 см от участника. Оптимальное освещение рассеянным фронтальным светом сохранялось повсюду. ЭМГ и СК измеряли биполярным способом с помощью многоразовых электродов Ag / AgCl, диаметр контактной поверхности которых составлял 5 мм. Электроды ЭМГ помещали на большую скуловую мышцу и надциркульные мышцы левого полушария лица в соответствии с рекомендациями Фридлунда и Качиоппо (1986).Электроды СК устанавливали на левой ладони. Электроды заполняли изотоническим гелем. Активность ЭМГ и СК регистрировали с частотой дискретизации 1000 Гц с использованием усилителя и записывающей системы Brainvision (V-Amp Edition; версия 1.20.0601). ЭМГ-сигналы были выпрямлены, затем интегрированы с постоянной времени 5,3 мс, а также с помощью высокочастотного (250 Гц), нижнего отсечки (30 Гц) и режекторного (50 Гц) фильтра (Fridlund and Cacioppo, 1986). Измерения ЭМГ были проанализированы вместе как разница между средними активностями скуловой мышцы и корругатора (Дельта ЭМГ).Положительные значения этого комбинированного показателя указывают на активацию скуловой мышцы и деактивацию мышцы-корругатора и могут быть интерпретированы как показатель приятной валентности. И наоборот, отрицательные значения указывают на активацию корругатора и деактивацию скуловых мышц и могут быть интерпретированы как неприятная мера валентности. Это обоснование улучшило сопоставимость между измерениями ЭМГ и видео-оценкой параметров валентности (то есть FR валентности). Отдельный анализ активности корругаторов и скуловых мышц представлен в дополнительном материале A.Активность SC измеряли и предварительно обрабатывали в соответствии с рекомендациями Boucsein et al. (2012). Сигналы были отфильтрованы с использованием нулевых фазовых фильтров Баттерворта с низкой отсечкой 0,0159 Гц, высокой отсечкой 5 Гц, режекторным фильтром 50 Гц и были дополнительно разделены на −25 × 10 ³ , чтобы получить микросименс как единицу. .

Видео с лицами участников было записано с помощью веб-камеры Logitec HDC 615, которая размещалась над экраном компьютера. Видео обрабатывались с помощью Facereader Software (FR; версия 7.0, Noldus Information Technology) и Observer XT (версия 12.5, Noldus Information Technology). Искусственный интеллект программного обеспечения обучен регистрировать активацию 20 AU (т.е. 1, 2, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 12, 14, 15, 17, 20, 23, 24, 25, 26, 27 и 43), а также для обозначения баллов за счастливые, удивленные, сердитые, грустные, испуганные и испуганные лица в соответствии с базовой схемой эмоций (Ekman, 2017). Классификатор визуальных паттернов основан на сетях глубокого обучения для извлечения визуальных характеристик из изображений или видео и расчета оценок интенсивности для каждой конкретной эмоции.В соответствии с нейро-вычислительными моделями обработки лица человека (Dailey et al., 2002; Calder and Young, 2005), FR обнаруживает конфигурации лица на следующих этапах (Van Kuilenburg et al., 2005, 2008): (1) C Алгоритм асскадного классификатора находит положение лица (Виола и Джонс, 2004). (2) Текстуры лица нормализованы, и модель внешнего вида ctive синтезирует цифровую модель лица, представляющую структуру лица с более чем 500 точками расположения (Cootes and Taylor, 2004).(3) Затем сжатая информация о расстоянии передается в искусственную нейронную сеть (Bishop, 2010). (4) Наконец, искусственная нейронная сеть связывает эти оценки с соответствующими эмоциональными метками посредством контролируемого обучения с более чем 10.000 образцов (изображений) эмоциональных лиц, чтобы классифицировать относительную интенсивность данной конфигурации лица (см. Примеры). На наиболее интегрированном уровне FR дает оценку валентности и возбуждения. Программа FR рассчитывает FR валентность (от приятного к неприятному) как разницу между интенсивностью приятных и неприятных эмоций.Возбуждение FR (от неактивного к активному) — это индекс общей активации AU ³ . Измерения FR были откалиброваны для каждого участника в соответствии с рекомендациями руководства по программному обеспечению. В соответствующих случаях вместо общей модели лица применялась восточноазиатская модель лица или модель лица пожилого возраста. Первоначально шкала FR Valence варьировалась от -1 (неприятное выражение лица) до 1 (приятное выражение лица), а FR Arousal — от 0 (неактивно) до 1 (активно). Для лучшей интерпретируемости обе шкалы были умножены на 100.Все показатели (ЭМГ, SC, FR-валентность и FR-возбуждение) были скорректированы для базового уровня для каждого испытания, то есть средняя активация секунды до начала стимула (базовая линия) вычиталась из следующей модулированной стимулом активности.

Пример автоматического анализа кодирования лица программой Facereader (Noldus Information Technology). (слева) Изображено счастливое выражение лица из инвентаря ADFES (модель F01; Van Der Schalk et al., 2011). Сеть представляет собой цифровую модель лица, которая устанавливает меры расстояния между отдельными чертами лица.На основе этой информации оценивается активность конкретных подразделений. (справа) На следующем этапе текущий профиль действий единицы действия интегрируется с показателями эмоций более высокого порядка (в данном случае это базовая эмоция счастья, приятная валентность и относительно высокое возбуждение).

Обработка и анализ данных

Средние значения психофизиологических и видеоизмерений, а также оценки самооценки были рассчитаны для всех изображений одной категории стимулов (приятных, нейтральных и неприятных).Чтобы учесть изменения во времени, активность усреднялась с интервалами в 1 с в течение 5 с после появления стимула. Для оценки эффектов на FR, EMG и SC, 3 × 5 ANOVA были рассчитаны отдельно в отношении факторов внутри субъектов категории стимула и временного окна (s1, s2, s3, s4 и s5). Мы применили поправку Гринхауса и Гейссера (1959) там, где это было необходимо. 95% доверительные интервалы были оценены с использованием 5000 выборок начальной загрузки на основе процентилей (Efron, 1987). Этот квадрат (η ² ) был указан как величина эффекта для F -тестов (Levine and Hullett, 2002) (η ² ≥ 0.01 маленький; η ² ≥ 0,06 средний; η ² ≥ 0,14 большой; Pierce et al., 2004). d Коэна был зарегистрирован для t -тестов ( d ≥ 0,2 малый; d ≥ 0,5 средний; d ≥ 0,8 большой; Cohen, 1988). Поправка Бонферрони для значений p применялась для всех апостериорных тестов (α = 0,05 / 3). В дополнение к однофакторному анализу различных показателей сообщалось о корреляциях Пирсона между оценками валентности и возбуждения по самооценке, показателями FR, EMG и SC.Все данные были усреднены для каждого изображения по участникам и z -стандартизированы для каждого физиологического и поведенческого измерения для их наиболее активных временных окон (ЭМГ: 1–3 с; SC, AFC: 3–5 с), чтобы все корреляции улучшились в сопоставимость.

Результаты

Рейтинги валентности и возбуждения

Анализ шкал эмоциональной самооценки показал ожидаемую модель валентности и рейтинга возбуждения стимулирующего материала (см.) ⁴ . ANOVA для оценок валентности выявил сильные различия между категориями стимулов , F (2,84) = 467.94, p <0,001, η ² = 0,92. Post hoc сравнение показало, что приятные изображения были оценены как более приятные, чем неприятные, t (42) = 23,56, p <0,001, d = 3,59 или нейтральные изображения, t (42) = 14,59, p <0,001, d = 2,22. Соответственно неприятные картинки оценивались как более неприятные, чем нейтральные, t (42) = 22,37, p <0.001, d = 3,41. Рейтинги возбуждения также показали сильное влияние категорий стимулов , F (2,84) = 152,21, p <0,001, η ² = 0,78. Приятные картинки, t (42) = 14.29, p <0.001, d = 2,18, а также неприятные картинки, t (42) = 15.30, p <0.001, d = 2.33 , были оценены как более возбуждающие, чем нейтральные фотографии. Неприятные картинки были оценены более возбуждающими, чем приятные, t (42) = 5.35, p <0,001, d = 0,82 соответственно.

ТАБЛИЦА 1

Средние оценки валентности и возбуждения (стандартное отклонение в скобках, 95% доверительные интервалы в квадратных скобках) категорий изображений.

Измерения валентности

Facereader (FR) Валентность

Анализ FR валентности выявил сильное взаимодействие между категорией стимула и временным окном , F (8,336) = 10,89, p < 0,001, η ² = 0,21, за которым следует значительный основной эффект для категории стимула , F (2,84) = 5.72, p = 0,006, η ² = 0,12, и нет значимого основного эффекта для временного окна , F (4,168) = 1,15, p = 0,321, η ² = 0,03 [см. Материал A для дополнительного анализа AU4 (Brow Lowerer) и AU12 (Lip Corner Pull)] ⁵ . Следовательно, эффекты стимула категории были проанализированы отдельно для каждого временного окна (см.). Отдельный анализ категории стимулов для временных окон не выявил никаких эффектов для s1 и s2 ( p > 0.10) и очень значимые эффекты для s3, F (2,84) = 5,76, p = 0,006, η ² = 0,12, s4, F (2,84) = 9,05, p <0,001, η ² = 0,18, и s5, F (2,84) = 9,40, p <0,001, η ² = 0,18, после появления стимула (см. Также). Последующее сравнение между категориями стимулов s3 – s5 показало, что показатели были значительно более положительными для приятных изображений по сравнению с нейтральными, p = [0.017; 0,003], д = [0,44; 0,54], или неприятные картинки, p = [0,017; 0,001], д = [0,45; 0,60]. Однако FR Valence не различалась между нейтральными и неприятными изображениями, p = 1,00, d = [0,10; 0,14]. В целом FR Valence обнаружила умеренные различия между реакциями на приятные и неприятные или между приятными и нейтральными картинками. Невозможно сообщить о различиях между реакциями на нейтральные и неприятные изображения, что может указывать на пониженную чувствительность FR Valence при обнаружении неприятного выражения лица или отрицательную тенденцию к нейтральным ответам.Исследовательское сравнение валентности FR с исходным уровнем (т. Е. Нулевым) показало значимые различия для приятного стимульного материала, достигающего пика в s4, t (42) = 2,73, p = 0,009, d = 0,42, и для неприятного стимульного материала пик в s5, t (42) = 3,28, p = 0,002, d = 0,50. Однако в s5 нейтральные изображения привели также к отрицательной тенденции в FR Valence, t (42) = 2,22, p = 0,032, d = 0.34, который поддерживает интерпретацию, согласно которой FR Valence показывает отрицательную тенденцию для нейтрального стимулирующего материала.

ТАБЛИЦА 2

Средняя валентность Facereader (2A) и дельта электромиографии (2B, стандартные отклонения в скобках, 95% доверительные интервалы в квадратных скобках, разница с исходным уровнем в произвольных единицах [AU] или милливольтах [мВ]), отдельно для времени окна и категории стимулов.

Приятно 3 3 Нейтрально 3 (2,84)

Усредненные сигналы Facereader Valence (A) Электромиография Delta (B) , Facereader Arousal (C) и Skin Conductance (D) разделяются на временные окна в секундах после появления изображения ( трехсекундная презентация стимула) и категория стимула (разница с базовым уровнем в произвольных единицах [AU], милливольтах [мВ] или микросименсах [мкСм]). Планки погрешностей представляют собой стандартные ошибки среднего. Зеленые области выделяют временные окна со значительными эффектами категории стимулов.

Электромиография (ЭМГ) Delta

ANOVA для EMG Delta показал сильное взаимодействие между категорией стимула и временным окном , F (8,336) = 6,61, p = 0,001, η ² = 0,14 , сильный основной эффект для категории стимулов , F (2,84) = 15,14, p <0,001, η ² = 0,27 и умеренный эффект для временного окна , F (4,168 ) = 2,73, p = 0.082, η ² = 0,06 (см. Дополнительный материал A для отдельного анализа гофрированной и скуловой мышц) ⁵ . Следовательно, эффекты стимула категории были проанализированы отдельно для каждого временного окна (см. Также). Категории стимулов сильно модулированные дельта-активность ЭМГ во время представления изображения, F (2,84) = [8.92; 21,83], p <0,001, η ² = [0,18; 0,34], сразу после появления стимула (см. Также). Последующее сравнение для этих t временных окон показало, что по сравнению с нейтральными изображениями, значения были более положительными для приятных, p = [0.003; 0,002], д = [0,53; 0,56], а для неприятных картинок еще отрицательнее p = [0,052; 0,002], д = [0,38; 0,56]. ЭМГ-ответ довольно сильно дифференцировался между приятным и неприятным стимульным материалом, p ≤ 0,001, d = [0,62; 0,86]. Взятые вместе, сигналы ЭМГ различались между всеми категориями изображений и довольно сильно различались между приятными и неприятными изображениями.

FR Valence по сравнению с EMG Delta

Сравнение самых сильных эффектов EMG Delta и FR Valence показало сопоставимые различия между реакцией на приятные и нейтральные изображения, d _EMG = 0.56 против d _FR = 0,54. Однако только EMG Delta показала существенную разницу между нейтральным и неприятным стимулом: d _EMG = 0,56 по сравнению с d _FR = 0,14. Кроме того, сигналы ЭМГ различались между категориями изображений сразу после предъявления стимула, тогда как FR Valence показала неожиданно длительную задержку в 2 секунды.

Измерения возбуждения

Facereader (FR) Возбуждение

Что касается показателей возбуждения FR, маргинальный значимый эффект взаимодействия между стимулом категории и время , F (8,336) = 2.27, p = 0,091, η ² = 0,05, значимый основной эффект для категории стимула , F (4,84) = 3,89, p = 0,030, η ² = 0,09, и можно сообщить о сильном и значительном основном эффекте для времени , F (4,168) = 8,60, p = 0,001, η ² = 0,17 ⁵ . Чтобы обнаружить зависящие от времени эффекты стимулов категорий , временных окон анализируются отдельно (см.).В соответствии с FR Валентностью, измерения возбуждения FR также не показали никаких эффектов для категории стимулов в течение первых 2 секунд после начала стимула ( p > 0,10) и имели умеренные эффекты в течение s3, F (2,84) = 3,77, p = 0,031, η ² = 0,08, s4, F (2,84) = 3,82, p = 0,033, η ² = 0,08, а s5, F (2, 84) = 3,28, p = 0,049, η ² = 0,07. Апостериорные сравнения для этих временных окон выявили исключительно значимые эффекты между реакцией на приятный и неприятный стимулирующий материал, p = [0.090; 0,027], д = [0,45; 0,60]. Таким образом, неприятные по сравнению с приятными эмоциональные сцены вызывали более сильное общее движение лица, на которое указывает FR Arousal (см. Также). Никакое другое попарное сравнение категорий стимулов не достигло значимости, p > 0,10.

ТАБЛИЦА 3

Среднее возбуждение и проводимость кожи (стандартные отклонения в скобках, 95% доверительные интервалы в квадратных скобках, разница с исходным уровнем в произвольных единицах [AU] или микросименсах [μS]), отдельно для временных окон и категорий стимулов.

Проводимость кожи (SC)

Анализ измерений SC также показал значимое взаимодействие между категорией стимула и временным окном , F 08 (8 ) = 5.62, p = 0,004, η ² = 0,12, основной эффект для категории стимула не обнаружен, F (2,84) = 2,22, p = 0,119, η ² = 0,05, и умеренный эффект присутствовал для времени, F (4,168) = 5,34, p = 0,007, η ² = 0,11 ⁵ . Следовательно, эффекты стимула категории были проанализированы отдельно для каждого временного окна (см.). О каких-либо эффектах нельзя сообщать в течение первых 3 с после начала действия стимула ( p > 0.10), но значимые эффекты стимула категории были обнаружены для s4, F (2,84) = 3,68, p = 0,036, η ² = 0,08 и s5, F (2,84 ) = 5,11, p = 0,011, η ² = 0,11. Приятные картинки, р = [0,049; 0,028], д = [0,38; 0,42], а также неприятные картинки, р = [0,160; 0,028], д = [0,30; 0,40], вызывали более высокую активность СК по сравнению с нейтральными изображениями с более сильными эффектами на пятую секунду (см. Также).Повышенный SC не различается между приятным и неприятным стимульным материалом, p > 0,10, d = [0,13; 0,16].

FR Arousal по сравнению с SC

Удивительно, но все категории стимулов вызывали большую активацию, измеренную с помощью FR Arousal, которая имела самую высокую активацию в ответ на неприятные картинки и самую низкую активацию для приятных картинок. В отличие от FR Arousal, активность SC увеличивалась при просмотре эмоционально возбуждающих картинок и снижалась для нейтральных картинок.

Корреляции эмоциональных индикаторов

Чтобы предоставить дополнительную информацию об эффективности измерения FR валентности и EMG Delta, были рассчитаны корреляции между обоими показателями и оценками эмоциональной валентности по самооценке. Оценки и измерения всех участников усреднялись для каждого стимула. Оценки валентности по самооценке сильно коррелировали (см. Также) с FR Valence, r (58) = 0,63, p <0,001 (см.), А также с дельта-активностью ЭМГ, r (58) = 0 .78, p <0,001 (). Визуальный осмотр диаграмм рассеяния выявил зависимость категории стимула от корреляций, особенно для FR Valence, которые были тесно связаны с оценками стимулов для приятных картинок, r (22) = 0,51, p = 0,011. Однако корреляция с неприятными картинками не достигла значимости, r (22) = -0,07, p = 0,736. Напротив, измерения ЭМГ достоверно коррелировали с рейтингом валентности приятных картинок, r (22) = 0.41, p = 0,044, а неприятные картинки, r (22) = 0,58, p = 0,003. Эта закономерность также отражена прямым сравнением валентности FR и активности ЭМГ. Общая корреляция между этими двумя показателями была сильной, r (58) = 0,80, p <0,001, особенно для приятных стимулов, r (22) = 0,80, p <0,001. Но корреляция между FR Valence и EMG не достигла значимости для неприятных картинок, r (22) = 0.18, p = 0,392. Эти результаты показывают, что FR-валентность является чувствительным индикатором эмоциональной валентности и очень соответствует моделям ЭМГ-активности в отношении приятных стимулов. Однако он не предсказывал реакции на неприятное эмоциональное содержание.

ТАБЛИЦА 4

Корреляции Пирсона между самооценками валентности и возбуждения и всеми измерениями, усредненными по стимулу (95% доверительные интервалы в квадратных скобках).

Корреляция между оценками валентности и Facereader Valence (A) , оценками валентности и Electromyography Delta (B) , а также между оценками возбуждения и Facereader Arousal (C) , оценками возбуждения и поведением кожи (Д) .Значения указывают z -стандартизированные средние значения на стимул.

Что касается оценок возбуждения по самооценке, показатели возбуждения FR коррелировали только слабо, r (58) = 0,27, p = 0,035 (см.), В то время как активность SC показала умеренную взаимосвязь, r (58) = 0,40. , р = 0,002 (см. И). Соответственно, возбуждение FR и SC были умеренно связаны, r (58) = 0,33, p = 0,009. Что касается специфичности измерения, активность SC не коррелировала, r (57) = -0.13, p = 0,328, но возбуждение FR было очень значимо и отрицательно связано с самооценкой валентности, r (57) = -0,42, p = 0,001. Таким образом, неприятные оценки были связаны с более высокой активностью возбуждения FR. Это демонстрирует, что FR-возбуждение как параметр активности является более предсказуемым с точки зрения валентности, чем рейтинги возбуждения, тогда как SC-активность является чувствительным и специфическим индикатором эмоционального возбуждения.

В качестве исследовательского анализа мы сравнивали стимулы с разным содержанием, усредняя баллы z для каждого показателя (рейтинги валентности, валентность FR, дельта ЭМГ (скуловая мышца — корругатор), рейтинги возбуждения, возбуждение FR, SC) отдельно для каждой группы стимулов. (см. дополнительный материал B).

Обсуждение

Это первая систематическая оценка современного программного обеспечения AFC (т.е. FR) для классификации выражений лица, вызванных стандартизованными эмоциональными изображениями, по сравнению с одновременно записанными установленными психофизиологическими показателями (EMG и SC). Мы определили большой потенциал его использования в качестве инструмента исследования с некоторыми примечательными ограничениями.

Автоматическое кодирование лица в сравнении с инструментами психофизиологических исследований

Для приятных раздражителей FR Валентность сильно коррелировала с лицевой реакцией, измеренной с помощью ЭМГ, и с оценками валентности.Приятные выражения лица измерялись с одинаковым уровнем чувствительности с помощью FR, в отличие от измерения их с помощью ЭМГ. В частности, FR Valence, а также EMG показали наиболее сильную положительную реакцию в отношении животных и младенцев. В отличие от FR Valence, EMG Delta также была связана с различной интенсивностью валентности для групп неприятных стимулов (см. Дополнительный материал B). Таким образом, чувствительность ЭМГ не ограничивается каким-либо одним видом материала. Следовательно, наши результаты показывают, что FR является подходящей альтернативой измерениям ЭМГ в контексте приятных выражений лица, но еще не может заменить установленные психофизиологические инструменты измерения, если измеряются неприятные реакции или процессы возбуждения.FR Валентность приятных эмоций уже была показана как очень чувствительная и специфическая мера в случае интенсивных прототипных выражений лица (например, Bijlstra and Dotsch, 2011; Lewinski et al., 2014). Теперь это можно обобщить на естественные реакции лица на приятные эмоциональные образы.

Главное преимущество AFC по сравнению с другими методами заключается в том, что он не требует прямого физического контакта и, следовательно, менее инвазивен, чем физиологические показатели. Как упоминалось выше, измерение эмоционального выражения с помощью AFC занимает еще меньше времени, поскольку не требуется никакой подготовки.Это может быть преимуществом, особенно для клинических групп, в которых размещение электродов может привести к дополнительному стрессу для групп пациентов (например, пациентов с социальными фобиями или аутизмом). Кроме того, технологию AFC можно легко интегрировать в онлайн-исследовательские проекты с помощью камер. Следовательно, он может заменить человеческое кодирование и психофизиологические измерения в конкретных исследовательских условиях.

FR Измерения валентности не смогли различить нейтральные и неприятные выражения лица, в то время как ЭМГ была очень чувствительна к этим различиям.Обе категории стимулов привели к отрицательному сдвигу сигналов FR Valence, который можно интерпретировать либо как правильно обнаруженную неприятность при просмотре неприятных картинок, но с отрицательным смещением для нейтральных картинок, либо как недостаточную чувствительность AFC при обнаружении неприятных лицевых реакций. Последнее объяснение более убедительно, поскольку известно, что участники демонстрируют слегка неприятную реакцию лица на нейтральные изображения IAPS (Lang et al., 1993), что также отражено в настоящем исследовании.Это соответствует выводам о том, что AFC, основанная на EMFACS, показывает худшую производительность для обнаружения неприятных по сравнению с приятными выражениями лица (Bijlstra and Dotsch, 2011; Lewinski et al., 2014), что может быть еще более выраженным, если участники демонстрируют эмоциональное выражение. спонтанно вместо использования стандартизированных списков изображений лиц (Stöckli et al., 2018).

Другое объяснение пониженной чувствительности неприятных выражений лица для FR заключается в том, что кодирование гнева, печали, отвращения и страха на основе EMFACS не отражает спонтанную неприятную реакцию лица.Фактически, классические категории базовых эмоций имеют теоретические и практические недостатки (Campos et al., 2013; Calvo et al., 2014) и, таким образом, касаются только прототипных выражений лица основных эмоций. Предыдущая работа показала, что AFC менее успешна в выявлении естественных лицевых реакций (Mortillaro et al., 2015). Следовательно, будущие поколения систем AFC должны достичь двух сходящихся целей: с одной стороны, AFC должна расширить свой спектр измеримых эмоциональных категорий, чтобы охватить натуралистическую эмоциональную сложность.С другой стороны, AFC потенциально может быть улучшена, если алгоритмы глубокого обучения основаны не на прототипных выражениях лица основных эмоций, а на натуралистических реакциях лица на приятные и неприятные эмоциональные ситуации.

Измерения общего движения лица (FR Arousal) были еще менее связаны с оценками возбуждения участников, в то время как SC коррелировали с самооценкой возбуждения. В соответствии с предыдущими выводами, SC увеличился в настоящем исследовании во время предъявления эмоциональных стимулов, неспецифических относительно эмоциональной валентности (Kreibig, 2010; Siegel et al., 2018). Из-за более высокой мышечной сложности во время неприятных состояний по сравнению с приятными состояниями, возбуждение FR больше соответствует эмоциональной валентности, чем оценкам возбуждения. В то время как FR Valence не показала значимой корреляции с оценками валентности неприятных картинок, FR Arousal показала, по крайней мере, незначительно значимое усиление неприятных картинок по сравнению с нейтральными или приятными картинками. В будущих исследованиях необходимо выяснить, может ли комбинация обоих параметров FR улучшить чувствительность измерения валентности, особенно в отношении неприятных лицевых реакций.Возможно даже, что реакции избегания на неприятные стимулы, такие как легкий поворот головы в сторону или другие движения головы, могут указывать на такое поведение избегания и, следовательно, могут быть потенциальной альтернативой в обнаружении неприятных реакций с помощью AFC. Другие бесконтактные альтернативы записи эмоционального возбуждения, такие как косвенное измерение частоты сердечных сокращений с помощью фотоплетизмографии на основе видео (Tasli et al., 2014), тепловые вариации лица (Kosonogov et al., 2017), пупиллометрия (Höfle et al., 2008) или анализ речи (Cowie et al., 2001; Pantic and Rothkrantz, 2003), следует изучить более подробно.

Различия в задержках между EMG и FR также являются критической проблемой. ЭМГ-сигналы уже сильно дифференцировались между категориями стимулов сразу после начала стимула, тогда как измерения FR показали неожиданную задержку в 2 с. Эта задержка FR, возможно, будет улучшена с развитием информатики. Однако для практического использования FR как инструмента исследования это проблематично.В большинстве случаев эмоциональные реакции меняются быстро, и часто у исследователей не будет таких интервалов между испытаниями, как в этом исследовании. Эта задержка измерения, особенно для высокодинамичного стимулирующего материала, такого как эмоционально сложный видеоматериал, потенциально может привести к неправильному приписыванию эмоциональных реакций и соответствующей вызывающей эмоции сцене. В отличие от FR, реакция лица, измеренная с помощью ЭМГ, наиболее четко выражена в течение первой секунды (Dimberg et al., 2000) и уже модулируется примерно через 100 мс после появления стимула (Künecke et al., 2014), который демонстрирует тесную связь между активностью лицевых мышц и автоматической аффективной оценкой.

Ограничения и перспективы

Необходимо устранить некоторые ограничения исследования. Поскольку все измерения были записаны одновременно, остается вопрос, могут ли электроды ЭМГ мешать измерениям FR. Электроды ЭМГ, конечно же, располагались над гофроагрегатом. Тем не менее, FR измеряет активность гофроагрегата в основном зависит от активности AU 4 (Brow Lowerer), которая не покрывается электродами в нашем исследовании.Самое главное, электроды не мешают движениям брови или щеки. Более того, естественные статические черты лица, такие как родинки, родинки или пирсинг, не должны мешать измерениям FR, если они соответствуют критериям экологически обоснованного измерения.

Агрегирование данных в ячейках по 1 с довольно грубо, учитывая динамику мимики (например, Matsumoto and Hwang, 2018). Кроме того, передовые методы анализа (например, алгоритмы обнаружения пиков) еще не реализованы для измерений FR, поэтому мы решили следовать логике анализа FR также при анализе EMG и SC.Только это позволило провести честное сравнение между различными измерениями. Однако для анализа SC это может быть недостатком, потому что SC иногда указывается как средство пиковой активации (SCR). По сравнению с предыдущими данными (например, Lang et al., 1993; Bradley et al., 2001, 2008) размер эффекта для SC оказался меньше. Следовательно, наши размеры эффекта могут обозначать нижнюю границу для эффектов SC. Тем не менее, наши результаты являются статистически значимыми и показали типичную картину увеличения SC для сцен эротики, нападения и нанесения увечий, и, следовательно, соответствуют предыдущим результатам (например,г., Брэдли и др., 2001).

Для дальнейшего использования AFC и FR, в частности, в качестве инструмента измерения, в будущих исследованиях следует изучить конкретные нарушения измерения различных неприятных эмоций и влияние эмоциональной интенсивности различного материала стимула. Наиболее убедительным объяснением настоящих результатов является ограниченная чувствительность FR к неприятным выражениям лица по сравнению с приятными. Однако изображения IAPS, используемые для индукции эмоций, не отбирались систематически, чтобы вызвать отчетливые неприятные эмоции.Следовательно, дальнейшие исследования должны изучить возможные различия в чувствительности измерения FR в отношении отдельных неприятных эмоций. Например, категориальная точность стандартизированных описей изображений предполагает, что производительность может быть лучше для выражений лица с отвращением или грустью (Bijlstra and Dotsch, 2011; Lewinski et al., 2014). Но эти предварительные результаты необходимо расширить за счет сбора естественных эмоциональных реакций (Zhang et al., 2014).

Кроме того, довольно неясно, влияют ли различные уровни эмоциональной интенсивности стимулов на эффективность измерения FR.В качестве альтернативы эмоциональным сценам для индукции эмоций могут быть полезны изображения эмоциональных выражений лиц других людей; эмоциональные сцены и лица могут вызывать различную психофизиологическую реакцию (например, Alpers et al., 2011), но аналогичную активацию лицевых мышц (Eisenbarth et al., 2011). Обработка эмоциональных выражений лиц других людей требует этих двух различных процессов. Просмотр таких изображений вызывает эмоции и запускает автоматические аффективные оценочные реакции, связанные с соответствующей лицевой реакцией (Neumann et al., 2014). Одновременно эмоциональные выражения лица, воспринимаемые другими людьми, запускают процессы моторной мимикрии (например, Rizzolatti and Craighero, 2004), которые лежат в основе широкого спектра социально-психологических явлений, таких как эмпатия (например, Gallese, 2001). Использование портретных изображений мимики вместо эмоциональных сцен может показать, способен ли FR к автоматическим эмоциональным реакциям. Затем результаты можно было бы расширить, чтобы применить к более натуралистическому эмоциональному стимулирующему материалу.

Поскольку наша выборка состояла в основном из молодых европейских участников, необходимы дальнейшие повторения с более разнообразными выборками, чтобы подтвердить возможность обобщения.Мы ожидаем, что ЭМГ очень надежна, но FR может зависеть от тона кожи и формы лица. Возможность обобщения на естественные ситуации также ограничена, потому что видео для анализа FR были записаны в оптимальных условиях (например, сидящие участники в лабораторных условиях, оптимальное освещение, хорошо контролируемая среда). Однако для инструмента исследования создание таких условий может быть не слишком требовательным. Вместе с другими компьютерными методами оценки эмоциональных настроений, такими как анализ текста (напр.g., Alpers et al., 2005), в целом AFC может иметь широкий спектр приложений. Однако AFC — быстроразвивающаяся область, и необходимо обеспечить этическое применение этой технологии.

Снижение функциональной связи в состоянии покоя с увеличением возрастной потери слуха и восприимчивости к Мак-Гурку

Исследование сокращения мышц Gastrocnemius лягушки

Аннотация:

Замечательные свойства эластичности и сократимости скелетных мышц дают нам возможность двигаться и взаимодействовать с окружающим миром.В этом эксперименте мы изучили сократительное поведение икроножной мышцы лягушки, чтобы иметь возможность экстраполировать результаты исследований и получить представление о возможностях скелетных мышц человека. Первая часть этого эксперимента заключалась в измерении сокращения мышечных сокращений в присутствии единственного электрического стимула возрастающей интенсивности, начиная с 0 вольт до 5 вольт с шагом 0,25 вольт. С каждым увеличением интенсивности стимула сокращения были сильнее до 2.25 вольт — после чего любое дальнейшее увеличение интенсивности не имело соответствующего увеличения сокращения. Во второй части эксперимента изучали, как сокращение мышц происходит в присутствии нескольких стимулов, близких по времени друг к другу, с постоянным стимулом в 2 вольта. Явление суммирования и столбняка наблюдались на частотах 4 и более герц, а полный столбняк — на 30 Гц.

Проверьте свою работу на плагиат

Viper — это быстрый и простой способ проверить вашу работу на плагиат.Система онлайн-сканирования сопоставит вашу работу с более чем 5 миллиардами онлайн-источников за считанные секунды.

Попробуйте Viper сегодня!

Введение:

Система скелетных мышц является важной и характерной частью позвоночных. Ключевым преимуществом этой системы является то, что она дает возможность двигаться в дополнение к защите, защите и агрессии (например, для добычи). Скелетные мышцы состоят из клеток скелетных мышц (также известных как мышечные волокна). Скелетные мышцы добровольно контролируются нервной системой с помощью нейрональной иннервации мышечного волокна.Волокна скелетных мышц длинные, тонкие, содержат несколько ядер рядом с сарколеммой (плазматической мембраной мышечных клеток) (Hoehn & Marieb, 2007). Мышечные волокна, в свою очередь, состоят из миофиламентной структуры из актина и миозина, который является функциональной единицей мышечного волокна, известного как саркомер (Hoehn & Marieb, 2007). Нити актина и миозина скользят друг относительно друга, образуя сокращение саркомеров, приводящее к сокращению мышц в присутствии электрического стимула, который вызывает потенциал действия в мышечном волокне.Потенциал действия запускает высвобождение ионов Ca2 + из саркоплазматического ретикулума (Moyes and Schulte, 2008). Ионы Ca2 + связываются с тропонином, что вызывает изменение положения тропомиозина и обнажает участки связывания миозина на актиновой нити. Связывание миозина с актином вместе с использованием молекулы АТФ заставляет миозиновую головку притягивать актин, вызывая силовой удар (Moyes and Schulte, 2008). Комбинация таких силовых ударов является функциональной основой сокращения всей мышцы (Lombardi et al., 1992).

Величина создаваемой силы зависит от длины мышечного волокна и нагрузки на него. Существует оптимальная нагрузка, которая растягивает мышцу оптимальной длины, позволяя мышце выполнять максимальную работу (Wassenbergh et al., 2007). В мышцах оптимальной длины, в саркомерах, перекрестные мосты между актином и миозином таковы, что не происходит ни избыточного перекрытия, ни слишком малого его количества для обеспечения достаточного сократительного пространства (Moyes and Schulte, 2008). Следовательно, у растянутой мышцы будет больше шансов создать более высокую сократительную силу, чем у нерастянутых мышц, поскольку растяжение может привести к оптимальному размещению волокон оптимальной длины по сравнению с нерастянутыми мышцами (Dou et al.2008 г.).

Есть два типа мышечных сокращений: пространственные и временные. Пространственное суммирование сокращений сокращений увеличивает амплитуду или силу сокращений за счет привлечения большего количества волокон (Staud et al., 2007). Более высокая интенсивность приводит к высвобождению повышенного количества Ca2 + и, следовательно, к увеличению количества образующихся мостиков (Kargo and Rome 2008). Временное суммирование достигается за счет увеличения частоты стимуляции, которая вызывает увеличение амплитуды сокращения и последовательное уменьшение фазы расслабления (Staud et al., 2003).

Целью этого эксперимента является изучение реакции мышцы путем изменения переменных силы и частоты раздражителя. Задержка, сократительная фаза, фазы расслабления и амплитуда подергивания — это информация, которая может позволить нам понять мышечный ответ со ссылкой на различные стимулы. Мышца также будет проверена, чтобы увидеть, есть ли пространственное и временное суммирование с точки зрения ее сокращений.

Методы и материалы:

Физиологическая лаборатория 1: При проведении экспериментальных процедур следовали руководству по лаборатории скелетных мышц.Не было никаких отклонений или модификаций, внесенных в предписанную лабораторную процедуру, как указано в руководстве по лаборатории.

Результатов:

Часть 1: Стимул-реакция

Таблица 1: Мышечная реакция на стимул с точки зрения амплитуды подергивания, сокращений, расслабления и латентных периодов

Стимул

Амплитуда

(В)

Подергивание мышц

Амплитуда

(мВ)

Время сокращения

(мс)

Время релаксации

(мс)

Время задержки

(мс)

0

0

0

0

0

0.25

0

0

0

0

0,5

40

55

65

20

0,75

45

50

75

20

1

49

50

90

20

1,25

55

55

100

20

1,5

63

50

115

20

1.75

66

60

125

20

2

73

55

130

20

2,25

73

55

135

20

2,5

75

60

135

15

2,75

76

55

140

20

3

75

55

145

20

3.25

70

60

135

15

3,5

76

60

125

15

3,75

75

60

145

15

4

76

65

135

15

4,25

72

60

125

15

4,5

75

60

140

15

4.75

76

60

160

15

5

78

65

175

10

В этой таблице амплитуда мышечных сокращений, время сокращения, время релаксации и время задержки измеряются для каждого соответствующего приращения напряжения стимула на 0,25 вольт, начиная с 0 до 5 вольт. После каждого стимула была задержка или период ожидания около 20-30 секунд, прежде чем другой стимул будет доставлен в мышцу, чтобы позволить мышце восстановить свою сократительную силу.Рисунок 1 представляет подергивание мышц в присутствии единственного стимула 2V. Латентный период — это период от инициирования электрического стимула до начала сокращения мышцы. Период сокращения — от начала сокращения мышц до пика сокращения мышц, за которым следует фаза расслабления, пока не будет достигнуто исходное положение мышц.

Рисунок 1: Подергивание мышц и соответствующие фазы (периоды)

Рисунок 2: Подергивание мышц по отношению к нарастающим стимулам с 0.25 В с шагом от 0 до 5 В.

Рисунок 3: Время сокращения по сравнению со стимулами

На рис. 2 и 3 показано, что с увеличением стимула увеличивается амплитуда подергивания и время сокращения.

Часть 2: Суммирование и столбняк

Таблица 2: Стимул с различной частотой применения, но с постоянным напряжением, и его влияние на амплитуду и пассивное напряжение

Стимул

Частота

(Гц)

Амплитуда

1-й твич

(мВ)

Максимум

Амплитуда

(В)

Изменение в

Пассивное напряжение (В)

Суммирование /

Столбняк

0.5

68

0,071

0,001

Нет

1

70

0,072

0,001

Нет

2

74

0,074

0,005

Нет

3

68

0,072

0,006

Нет

4

73

0,073

0,010

Суммирование

5

74

0,078

0.022

Суммирование

10

75

0,081

0,069

Неполный столбняк

20

90

0,098

0,081

Неполный столбняк

30

97

0,108

0,090

Полный столбняк

Рисунок 4: Механическое суммирование

Рисунок 5: Неполный столбняк при 2 В — 20 Гц Рисунок 6: Полный столбняк при 2 В — 30 Гц

Когда более одного стимула подавалось с частотой 5 Гц, как показано на рисунке 2, наблюдалась суммирование мышц, фаза расслабления была намного короче.С увеличением темпа введения стимула фаза расслабления еще больше уменьшалась, давая неполный и полный столбняк, как показано на рисунках 3 и 4 соответственно. Эти данные представлены в таблице 2, где увеличение частоты стимула до 3 Гц не имело суммирования или столбняка; 4 и 5 Гц показали суммирование, очевидное по его изменению пассивного напряжения, а на более высоких частотах был замечен столбняк (неполный на 10 и 20 Гц; полный на 30 Гц).

Недорогая онлайн-программа для проверки плагиата

Viper — это быстрый и простой способ проверить вашу работу на плагиат.Система онлайн-сканирования сопоставит вашу работу с более чем 5 миллиардами онлайн-источников за считанные секунды.

Попробуйте Viper сегодня!

Обсуждение:

Подергивание мышц — основная единица сокращения (Moyes and Schulte, 2008). Подергивание, наблюдаемое в нашем эксперименте, происходит с помощью электрического стимула, подаваемого с помощью электрода. Этот стимул производит такой же потенциал действия в мышечной ткани, как возбуждение нейронов через моторную концевую пластину (Hoehn and Marieb, 2007). Точно так же, как нейрону требуется определенный порог для генерации потенциала действия, мышцы тоже нуждаются в определенной степени деполяризации, прежде чем они смогут запустить потенциал действия во всей ткани.Это также имеет свое биологическое преимущество, поскольку с энергетической точки зрения это может быть дорого, поскольку мышцы не могут позволить себе сокращаться при каждом отдельном стимуле. Как видно на рисунке 1, одно сокращение-расслабление имеет три фазы: латентность, сокращение и расслабление. Латентный период — это фаза между возбуждением электрического стимула и началом сокращения мышцы. Наличие этого запаздывания или задержки мышечного сокращения может быть объяснено временем, необходимым для возникновения связи возбуждения-сокращения (ЕС) (Moyes and Schulte, 2008).Связывание EC — это процесс, включающий попадание Ca2 + в мышечные волокна после стимула и активацию актин-миозиновых перекрестных мостиков (Moyes and Schulte, 2008). Латентный период мышцы при однократной доставке стимула составляет от 15 до 20 мсек (см. Таблицу 1).

Фаза сокращения начинается в конце латентного периода, когда потенциал действия проходит через мышечное волокно и через Т-канальцы, высвобождая запасы кальция из саркоплазматического ретикулума в саркомер (Moyes and Schulte, 2008).Высвобождение кальция заставляет тропонин изменять конформацию тропомиозина и развязывает актиновую головку для прикрепления миозина (Moyes and Schulte, 2008). Одновременно миозин или толстый филамент использует АТФ для перехода в высокоэнергетическую конформацию из низкоэнергетической конформации. Связывание миозина с головкой актина и использование АТФ гарантирует, что происходит силовой удар, при котором актин и миозин перемещаются друг через друга и укорачивают саркомер. Комбинированный эффект такого укорочения саркомеров в мышечном волокне вызывает коллективное укорочение мышцы.Пока в саркомере есть кальций, мышца будет сокращаться из-за связывания актина с миозином.

Фаза релаксации начинается в конце фазы сокращения, когда кальций, секвестрированный в саркомере, повторно забирается в саркоплазматический ретикулум посредством активного транспорта с помощью антипортера Ca2 + -Na + (Kargo and Rome 2008). Снижение уровня кальция в саркомере заставляет тропомиозин возобновлять свое состояние, покрывающее сайт связывания актина, и саркомер удлиняется из-за расцепления миозиновых и актиновых филаментов.Время, необходимое для большей части повторного поглощения кальция, отражает удлинение саркомера до его нормальной длины — это время, необходимое для восстановления мышечного волокна (Kargo and Rome, 2008).

Увеличение стимула увеличивает мышечное сокращение до 2,5 В. Повышение стимула выше 2,5 В не оказывает аддитивного эффекта на сокращение мышц. Это можно объяснить на уровне крестцов и мышц. При низких уровнях стимула, например 0-1В деполяризация кратковременная.Однако, когда есть высокие уровни стимула, то есть выше 2,25-5 В, деполяризация длится долго, и высвобождение кальция является значительным, поэтому скорость релаксации для одиночного стимула высокого напряжения увеличивается. Более того, при высоком напряжении увеличивается количество мышечных волокон, задействованных для сокращения. Следовательно, однократное введение сильного стимула вызывает более сильные и глубокие сокращения. Однако мышцы обладают определенной степенью сократимости из-за физического барьера актин-миозинового кроссбриджинга (Hoehn and Marieb, 2008).Следовательно, мышца не может бесконечно сокращаться при более высоком стимуле.

Суммирование сокращения происходит, когда имеется более одного стимула, введенного так близко по времени, что предыдущее расслабление перекрывается стимулом для повторного сокращения. Такие стимулы делают фазу расслабления мышечной ткани короче, а сокращения — более мощными (Staud et al., 2007). Это было видно, когда стимул в 2 В подавался с частотой 4-20 Гц, когда сокращения накладывались друг на друга, вызывая суммирование и нерасплавленный столбняк, как показано на рисунках 4 и 5.При 30 Гц сокращения имеют максимальный потенциал, а релаксация практически равна нулю. Это состояние слитного столбняка, как показано на рисунке 6.

Феномен суммирования и столбняка можно объяснить сокращением, инициированным потенциалом действия до начала релаксации. То есть перед повторным поглощением кальция появился новый стимул, который деполяризовал ретикулум, чтобы высвободить кальций и прекратить поглощение (Kargo and Rome 2008). Постоянное присутствие кальция в волокнах полностью выполняло сокращение и приводило к сокращению периода релаксации.В суммирующем и аддитивном эффекте, когда второй раунд сокращения строится на первом раунде сокращения или частичном расслаблении; тем самым увеличивая силу схваток. Однако, как объяснялось ранее, существует предел максимальной способности мышцы к сокращению из-за физического ограничения кросс-мостика актин-миозин — после максимального кросс-мостика дальнейшая стимуляция мышцы не приведет к увеличению сократительной силы.

Результаты, полученные в ходе этого эксперимента, дали практическое представление о том, как происходит сокращение мышечных сокращений.Он предоставил практические и поддающиеся количественной оценке данные для понимания латентного периода, периода сокращения и расслабления, суммирования и столбняка скелетных мышечных волокон. Сила сокращения увеличивалась по мере увеличения силы стимула. Механическое суммирование в конечном итоге слилось, образуя неслитый и слитый столбняк, и образовало одно более сильное сокращение на длительный период времени.

Аннотация:

Замечательные свойства эластичности и сократимости скелетных мышц дают нам возможность двигаться и взаимодействовать с окружающим миром.В этом эксперименте мы изучили сократительное поведение икроножной мышцы лягушки, чтобы иметь возможность экстраполировать результаты исследований и получить представление о возможностях скелетных мышц человека. Первая часть этого эксперимента заключалась в измерении сокращения мышечных сокращений в присутствии единственного электрического стимула возрастающей интенсивности, начиная с 0 вольт до 5 вольт с шагом 0,25 вольт. С каждым увеличением интенсивности стимула сокращения были сильнее до 2.25 вольт — после чего любое дальнейшее увеличение интенсивности не имело соответствующего увеличения сокращения. Во второй части эксперимента изучали, как сокращение мышц происходит в присутствии нескольких стимулов, близких по времени друг к другу, с постоянным стимулом в 2 вольта. Явление суммирования и столбняка наблюдались на частотах 4 и более герц, а полный столбняк — на 30 Гц.

Введение:

Система скелетных мышц является важной и характерной частью позвоночных.Ключевым преимуществом этой системы является то, что она дает возможность двигаться в дополнение к защите, защите и агрессии (например, для добычи). Скелетные мышцы состоят из клеток скелетных мышц (также известных как мышечные волокна). Скелетные мышцы добровольно контролируются нервной системой с помощью нейрональной иннервации мышечного волокна. Волокна скелетных мышц длинные, тонкие, содержат несколько ядер рядом с сарколеммой (плазматической мембраной мышечных клеток) (Hoehn & Marieb, 2007). Мышечные волокна, в свою очередь, состоят из миофиламентной структуры из актина и миозина, который является функциональной единицей мышечного волокна, известного как саркомер (Hoehn & Marieb, 2007).Нити актина и миозина скользят друг относительно друга, образуя сокращение саркомеров, приводящее к сокращению мышц в присутствии электрического стимула, который вызывает потенциал действия в мышечном волокне. Потенциал действия запускает высвобождение ионов Ca2 + из саркоплазматического ретикулума (Moyes and Schulte, 2008). Ионы Ca2 + связываются с тропонином, что вызывает изменение положения тропомиозина и обнажает участки связывания миозина на актиновой нити. Связывание миозина с актином вместе с использованием молекулы АТФ заставляет миозиновую головку притягивать актин, вызывая силовой удар (Moyes and Schulte, 2008).Комбинация таких силовых ударов является функциональной основой сокращения всей мышцы (Lombardi et al., 1992).

Количество создаваемой силы зависит от длины мышечного волокна и нагрузки на него. Существует оптимальная нагрузка, которая растягивает мышцу оптимальной длины, позволяя мышце выполнять максимальную работу (Wassenbergh et al., 2007). В мышцах оптимальной длины, в саркомерах, перекрестные мосты между актином и миозином таковы, что не происходит ни избыточного перекрытия, ни слишком малого его количества для обеспечения достаточного сократительного пространства (Moyes and Schulte, 2008).Следовательно, у растянутой мышцы будет больше шансов произвести более высокую сократительную силу, чем у нерастянутых мышц, поскольку растяжение может привести к оптимальному размещению волокон оптимальной длины по сравнению с нерастянутой мышцей (Dou et al. 2008).

Есть два типа мышечных сокращений: пространственные и временные. Пространственное суммирование сокращений сокращений увеличивает амплитуду или силу сокращений за счет привлечения большего количества волокон (Staud et al., 2007). Более высокая интенсивность приводит к высвобождению повышенного количества Ca2 + и, следовательно, к увеличению количества образующихся мостиков (Kargo and Rome 2008).Временное суммирование достигается за счет увеличения частоты стимуляции, которая вызывает увеличение амплитуды сокращения и последовательное уменьшение фазы расслабления (Staud et al., 2003).

Целью этого эксперимента является изучение реакции мышцы путем изменения переменных силы и частоты раздражителя. Задержка, сократительная фаза, фазы расслабления и амплитуда подергивания — это информация, которая может позволить нам понять мышечный ответ со ссылкой на различные стимулы.Мышца также будет проверена, чтобы увидеть, есть ли пространственное и временное суммирование с точки зрения ее сокращений.

Методы и материалы:

Физиологическая лаборатория 1: При проведении экспериментальных процедур следовали руководству по лаборатории скелетных мышц. Не было никаких отклонений или модификаций, внесенных в предписанную лабораторную процедуру, как указано в руководстве по лаборатории.

Результатов:

Часть 1: Стимул-реакция

Таблица 1: Мышечная реакция на стимул с точки зрения амплитуды подергивания, сокращений, расслабления и латентных периодов

Стимул

Амплитуда

(В)

Подергивание мышц

Амплитуда

(мВ)

Время сокращения

(мс)

Время релаксации

(мс)

Время задержки

(мс)

0

0

0

0

0

0.25

0

0

0

0

0,5

40

55

65

20

0,75

45

50

75

20

1

49

50

90

20

1,25

55

55

100

20

1,5

63

50

115

20

1.75

66

60

125

20

2

73

55

130

20

2,25

73

55

135

20

2,5

75

60

135

15

2,75

76

55

140

20

3

75

55

145

20

3.25

70

60

135

15

3,5

76

60

125

15

3,75

75

60

145

15

4

76

65

135

15

4,25

72

60

125

15

4,5

75

60

140

15

4.75

76

60

160

15

5

78

65

175

10

В этой таблице амплитуда мышечных сокращений, время сокращения, время релаксации и время задержки измеряются для каждого соответствующего приращения напряжения стимула на 0,25 вольт, начиная с 0 до 5 вольт. После каждого стимула была задержка или период ожидания около 20-30 секунд, прежде чем другой стимул будет доставлен в мышцу, чтобы позволить мышце восстановить свою сократительную силу.Рисунок 1 представляет подергивание мышц в присутствии единственного стимула 2V. Латентный период — это период от инициирования электрического стимула до начала сокращения мышцы. Период сокращения — от начала сокращения мышц до пика сокращения мышц, за которым следует фаза расслабления, пока не будет достигнуто исходное положение мышц.

Рисунок 1: Подергивание мышц и соответствующие фазы (периоды)

Рисунок 2: Подергивание мышц по отношению к возрастающим стимулам с 0.25 В с шагом от 0 до 5 В.

Рисунок 3: Время сокращения по сравнению со стимулами

На рисунках 2 и 3 показано, что с увеличением стимула увеличивается амплитуда подергивания и время сокращения.

Часть 2: Суммирование и столбняк

Таблица 2: Стимул с различной частотой применения, но с постоянным напряжением, и его влияние на амплитуду и пассивное напряжение

Стимул

Частота

(Гц)

Амплитуда

1-й твич

(мВ)

Максимум

Амплитуда

(В)

Изменение в

Пассивное напряжение (В)

Суммирование /

Столбняк

0.5

68

0,071

0,001

№

1

70

0,072

0,001

№

2

74

0,074

0,005

№

3

68

0,072

0,006

№

4

73

0,073

0,010

Суммирование

5

74

0,078

0.022

Суммирование

10

75

0,081

0,069

Неполный столбняк

20

90

0,098

0,081

Неполный столбняк

30

97

0,108

0,090

Полный столбняк

Рисунок 4: Механическое суммирование

Рисунок 5: Неполный столбняк при 2 В — 20 Гц Рисунок 6: Полный столбняк при 2 В — 30 Гц

Когда более одного стимула подавалось с темпом 5 Гц, как показано на рисунке 2, наблюдалась суммирование мышц, фаза расслабления была намного короче.С увеличением темпа введения стимула фаза расслабления еще больше уменьшалась, давая неполный и полный столбняк, как показано на рисунках 3 и 4 соответственно. Эти данные представлены в таблице 2, где увеличение частоты стимула до 3 Гц не имело суммирования или столбняка; 4 и 5 Гц показали суммирование, очевидное по его изменению пассивного напряжения, а на более высоких частотах был замечен столбняк (неполный на 10 и 20 Гц; полный на 30 Гц).

Обсуждение:

Подергивание мышц — основная единица сокращения (Moyes and Schulte, 2008).Подергивание, наблюдаемое в нашем эксперименте, происходит с помощью электрического стимула, подаваемого с помощью электрода. Этот стимул производит такой же потенциал действия в мышечной ткани, как возбуждение нейронов через моторную концевую пластину (Hoehn and Marieb, 2007). Точно так же, как нейрону требуется определенный порог для генерации потенциала действия, мышцы тоже нуждаются в определенной степени деполяризации, прежде чем они смогут запустить потенциал действия во всей ткани. Это также имеет свое биологическое преимущество, поскольку с энергетической точки зрения это может быть дорого, поскольку мышцы не могут позволить себе сокращаться при каждом отдельном стимуле.Как видно на рисунке 1, одно сокращение-расслабление имеет три фазы: латентность, сокращение и расслабление. Латентный период — это фаза между возбуждением электрического стимула и началом сокращения мышцы. Наличие этого запаздывания или задержки мышечного сокращения может быть объяснено временем, необходимым для возникновения связи возбуждения-сокращения (ЕС) (Moyes and Schulte, 2008). Связывание EC — это процесс, включающий попадание Ca2 + в мышечные волокна после стимула и активацию актин-миозиновых перекрестных мостиков (Moyes and Schulte, 2008).Латентный период мышцы при однократной доставке стимула составляет от 15 до 20 мсек (см. Таблицу 1).

Фаза сокращения начинается в конце латентного периода, когда потенциал действия проходит через мышечное волокно и через Т-канальцы, высвобождая запасы кальция из саркоплазматической сети в саркомер (Moyes and Schulte, 2008). Высвобождение кальция заставляет тропонин изменять конформацию тропомиозина и развязывает актиновую головку для прикрепления миозина (Moyes and Schulte, 2008).Одновременно миозин или толстый филамент использует АТФ для перехода в высокоэнергетическую конформацию из низкоэнергетической конформации. Связывание миозина с головкой актина и использование АТФ гарантирует, что происходит силовой удар, при котором актин и миозин перемещаются друг через друга и укорачивают саркомер. Комбинированный эффект такого укорочения саркомеров в мышечном волокне вызывает коллективное укорочение мышцы. Пока в саркомере есть кальций, мышца будет сокращаться из-за связывания актина с миозином.

Фаза релаксации начинается в конце фазы сокращения, когда кальций, секвестрированный в саркомере, повторно забирается в саркоплазматический ретикулум посредством активного транспорта с помощью антипортера Ca2 + -Na + (Kargo and Rome 2008). Снижение уровня кальция в саркомере заставляет тропомиозин возобновлять свое состояние, покрывающее сайт связывания актина, и саркомер удлиняется из-за расцепления миозиновых и актиновых филаментов. Время, необходимое для большей части повторного поглощения кальция, отражает удлинение саркомера до его нормальной длины — это время, необходимое для восстановления мышечного волокна (Kargo and Rome, 2008).

Увеличение стимула увеличивает сокращение мышц до 2,5 В. Повышение стимула выше 2,5 В не оказывает аддитивного эффекта на сокращение мышц. Это можно объяснить на уровне крестцов и мышц. При низких уровнях стимула, например 0-1В деполяризация кратковременная. Однако, когда есть высокие уровни стимула, то есть выше 2,25-5 В, деполяризация длится долго, и высвобождение кальция является значительным, поэтому скорость релаксации для одиночного стимула высокого напряжения увеличивается.Более того, при высоком напряжении увеличивается количество мышечных волокон, задействованных для сокращения. Следовательно, однократное введение сильного стимула вызывает более сильные и глубокие сокращения. Однако мышцы обладают определенной степенью сократимости из-за физического барьера актин-миозинового кроссбриджинга (Hoehn and Marieb, 2008). Следовательно, мышца не может бесконечно сокращаться при более высоком стимуле.

Суммирование сокращения происходит, когда имеется более одного стимула, введенного так близко по времени, что предыдущее расслабление перекрывается стимулом для повторного сокращения.Такие стимулы делают фазу расслабления мышечной ткани короче, а сокращения — более мощными (Staud et al., 2007). Это было замечено, когда стимул в 2 вольта вводился с частотой 4-20 Гц, когда сокращения накладывались друг на друга, вызывая суммирование и нерасплавленный столбняк, как показано на рисунках 4 и 5. При 30 Гц сокращения имеют максимальный потенциал, а расслабление почти равно нулю. Это состояние слитного столбняка, как показано на рисунке 6.

Явление суммирования и столбняка можно объяснить сокращением, инициированным потенциалом действия до начала релаксации.То есть перед повторным поглощением кальция появился новый стимул, который деполяризовал ретикулум, чтобы высвободить кальций и прекратить поглощение (Kargo and Rome 2008). Постоянное присутствие кальция в волокнах полностью выполняло сокращение и приводило к сокращению периода релаксации. В суммирующем и аддитивном эффекте, когда второй раунд сокращения строится на первом раунде сокращения или частичном расслаблении; тем самым увеличивая силу схваток. Однако, как объяснялось ранее, существует предел максимальной способности мышцы к сокращению из-за физического ограничения кросс-мостика актин-миозин — после максимального кросс-мостика дальнейшая стимуляция мышцы не приведет к увеличению сократительной силы.

Результаты, полученные в этом эксперименте, дали практическое представление о том, как происходит сокращение мышечных сокращений. Он предоставил практические и поддающиеся количественной оценке данные для понимания латентного периода, периода сокращения и расслабления, суммирования и столбняка скелетных мышечных волокон. Сила сокращения увеличивалась по мере увеличения силы стимула. Механическое суммирование в конечном итоге слилось, образуя неслитый и слитый столбняк, и образовало одно более сильное сокращение на длительный период времени.

Переключение между лесом и деревьями: противоположное отношение прогестерона и тестостерона к глобально-локальному переработке

Основные моменты

•

Прогестерон отрицательно влияет на глобальное преимущество.

•

В целом, тестостерон положительно влияет на глобальное преимущество.

•

Отношение тестостерона к глобальному преимуществу регулируется гормональным статусом.

•

Пользователи OC демонстрируют повышенное глобальное преимущество по сравнению с женщинами, ездящими на велосипеде естественным образом.

Abstract

Было высказано предположение, что половые различия в выборе внимания глобальных и локальных компонентов стимулов лежат в основе половых различий в выборе когнитивной стратегии. Парадигма фигур Навона была использована у 32 мужчин, 41 женщины с естественным циклом (22 фолликулярных, 19 лютеиновых) и 19 пользователей оральных контрацептивов (ОК), содержащих прогестины первого-третьего поколения в их активной фазе приема таблеток. Участников сначала попросили обнаружить цели на любом уровне (разделенное внимание), а затем только на глобальном или локальном уровне (сосредоточенное внимание).В состоянии сфокусированного внимания лютеиновые женщины показали меньшее глобальное преимущество (то есть более быструю реакцию на глобальные по сравнению с локальными целями) по сравнению с мужчинами, фолликулярными женщинами и пользователями ОК. Соответственно, глобальное преимущество во время состояния сфокусированного внимания значимо положительно связано с уровнями тестостерона и значительно отрицательно с уровнем прогестерона, но не с уровнями эстрадиола в модели множественной регрессии, включающей всех женщин и мужчин, ведущих естественный цикл. Вмешательство (то есть отсроченное отклонение стимулов, отображающих цели на необслуживаемом уровне) было значительно выше у пользователей ОК, по сравнению с женщинами, ездящими на велосипеде естественным образом, и положительно связано с уровнями тестостерона у всех женщин и мужчин, ведущих естественный цикл.Примечательно, что при анализе отдельно для каждой группы соотношение тестостерона с глобальным преимуществом и вмешательством было обратным у женщин во время их лютеиновой фазы, в отличие от мужчин и женщин во время их фолликулярной фазы. Поскольку глобальная обработка латерализована в правое полушарие, а локальная — в левое, мы предполагаем, что эти эффекты происходят из-за опосредованного тестостероном улучшения функционирования правого полушария, а также опосредованного прогестероном межполушарного разделения.

Ключевые слова

Половые гормоны

Половые различия

Менструальный цикл

Внимание

Глобально-локальная обработка

Полушарные асимметрии

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Просмотреть аннотацию

Авторские права © 2014 Авторы.Опубликовано Elsevier Inc.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки вашего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.
  Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г.,
  браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.
  Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie
потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в cookie-файлах может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.