さまざまな感情のチャージに対する生理学的反応におけるアンケートと投影色の関連付け (PARC)

手順 研究の焦点と手順はすべての参加者に説明されます。 視覚的な言葉や画像の刺激に対する生理学的反応（脳血流、脳の電気活動、心拍数変動、皮膚コンダクタンス反応）は、マルチモーダル・ファンクショナル・イメージング・ラボラトリー（MAFIL）で測定されます。 測定は約 35 分間続き、MAFIL で費やされる合計時間は約 30 分です。 60分。 生理学的反応の測定後、参加者は 24 時間以内にオンライン CA メソッドの申請とオンライン アンケートに回答するよう求められます。 CA メソッドのアプリケーションとオンライン アンケートは両方とも、異なる測定方法、つまり色の関連付けと質問方法を使用して、単語と画像の刺激に対する参加者の認識を捕捉することに焦点を当てています。 このタスクには、各メソッドで平均して約 20 分かかります。 参加者による刺激に対する生理学的反応と知覚を測定するための異なる期間は、オンラインアンケートへの回答やCAメソッドの適用ではなく、刺激の知覚に関連する脳の活性化のみを捕捉するために必要に応じて与えられることに注意する必要があります。

生理学的反応、CA 法、アンケートなど、あらゆる種類の測定の場合、回答者は同じ刺激にさらされます。 それらは 115 の単語 (肯定的な内容、中立的な内容、否定的な内容を含む 35 単語の 3 セット) と 30 枚の写真 (肯定的な内容と否定的な内容を含む 15 枚の写真の 2 セット) です。 異なる内容の刺激を組み合わせると、反応の変動性がより大きくなり、結果の堅牢性と関連性がサポートされます。 刺激の内容は、言葉については CA 法、写真については国際感情映像システムの国家基準に従って評価されました。 生理学的反応の安定性をチェックするために、参加者は生理学的反応の測定中に21種類の刺激に2回さらされることに注意してください。 刺激の順序はすべての参加者にとって同一であり、刺激は内容に関係なく単語と画像を組み合わせます。

参加者 サンプルは 18 ～ 64 歳の 101 人で構成され、そのうち 23 人は結果の堅牢性を時間内にチェックできるように手順全体を 2 回繰り返します。 参加者は市場およびメディア調査機関によって募集されます。

生理学的反応の測定 この研究では、言葉や絵の刺激に対する生理学的反応が測定され、比較されます。 データの記録には、機能的磁気共鳴画像法 (fMRI)、表面頭蓋骨脳波検査、心拍数活動、身体の皮膚電気活動を表す電気皮膚反応 (GSR) の 4 つの測定方法が使用されます。

機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) は、脳血流の定量化に使用されます。 測定は、64 チャネルの頭頸部コイル、Syngo バージョン VE11c を備えた Siemens Prisma 3T MRI スキャナー (Siemens Medical Solutions USA, Inc.) を使用し、標準的な解剖学的 T1 MPRAGE スキャンを伴って実行されます。 1570 スキャンで TR=700 ms および TE=15/34/53 ms の CMRR EPI シーケンスに基づくマルチエコー MB-EPI fMRI 取得。 GRAPPA PAT 係数 2、スライス加速度 (MB 係数) 6 を使用します。 記録されたボクセルの寸法は 3x3x3 mm、スライス厚は 3 mm です。 軸方向スライスの数は面内 FoV=192 mm で 48 (横方向)、フリップ アングルの設定は 45°です。

時間周波数分析は、神経EEG活動の間接的な測定から実行されます。 測定パラメータは、各センサーで測定された頭皮脳波の各周波数帯域の振動のパワーになります。 非侵襲的な脳の電気活動は、Net Amps GES400 シリーズアンプと頭蓋骨表面上の 256 HydroCel Geodesic Sensor Net (GSN) を使用した高密度 EGI によって 1kHz サンプリング周波数で測定されます。

心拍数変動 (HRV) は、自律神経系の反応の間接的な測定から測定されます。 測定されるパラメータは、ECG 曲線から読み取られる心周期の周期になります。 ECG データは、1 kHz のサンプリング周波数で EEG データ収集 (EGI システム) 中に補助チャネルとして収集されます。 ECG チャネルは、一方の電極を左鎖骨の下に配置し、もう一方の電極を左胸側に配置した双極リードとして測定されます。

皮膚電気活動は、交感神経自律神経系の反応の間接的な測定として測定されます。 測定されるパラメータはガルバニック皮膚反応 (GSR) になります。 GSR は、サンプリング周波数 5kHz のバイポーラ BrainAmp ExG MR (Brain Products GmbH) を使用して、利き手の人差し指と中指の間で測定されました。

MRI 互換の LCD モニター (ケンブリッジ研究システムの太字スクリーン MR 24) は、言葉や絵の刺激に対する生理学的反応の測定中にそれらの刺激を表示するためのインターフェースとして使用されます。 MRI スキャナの製造元が提供するヘッド コイルの穴の上に取り付けられたミラーにより、被験者は MRI スキャナ上の画像を見ることになります。 145 の各刺激は、調査対象者に 5 秒間表示されます。

生理学的データの前処理 その後の統計処理のために、測定データは調整され、前処理されます。 これにより、刺激に対する生物の生理学的および神経生理学的反応を反映する質問票および CA 法の可能性の評価にそれらを使用することが可能になります。

測定された fMRI データは、中央のエコー信号に従って再調整 (動き補正) されます。 最適には、tSNR (時間信号対雑音比) と TE (エコー時間) に基づく加重平均を使用したマルチエコー (ME) 画像が結合されます。 空間正規化は標準解剖学的テンプレート (MNI 空間) に採用され、空間平滑化はガウス カーネル、FWHM=5mm で実行されます。 品質チェックは、フレームごとの変位メトリクスに基づいて動作分析によって実行されます。 さらに、マスク エクスプローラー 2.12 ツールに基づいて脳を空間的にカバーすることによって、肯定的な有効データ チェックが実行されます。 前処理は SPM12 ソフトウェアで実行されます。

EEG データは、電極ごとに個別にデータの時間-周波数分解 (時間-周波数分析) を表します。 データは 3 次元になります。時間次元は 0 ～ 5 秒の境界を持ち、周波数次元は 4 ～ 40 Hz の境界を持ち、3 次元は個々のセンサーによって表されます。 まず、データ量を考慮して、脳波記録の圧縮が使用されます。 周波数次元は 33 のビン (対数) に分割され、時間軸は 5 つのビン (それぞれ 1 秒) に分割されます。 3 次元は圧縮されません。 したがって、各セルには、特定の狭い周波数帯域について、特定の電極内の特定の 1 秒セグメントを示す番号が含まれます。 EEG の前処理は、MATLAB ソフトウェア、Brain Vision Analyzer 2.0 ツールボックスで実行されます。 勾配およびパルスアーチファクトは、1 ～ 40 Hz の IIR Butherworth バンドパスを使用して除去されます。 さらに、目のアーチファクトは、目のアーチファクトに対応する ICA 分解を使用して除去されます。 続いて、アーチファクト成分を含まない信号の逆再構成が実行されます。 記録は、刺激の出現の瞬間に従ってセグメント長 5 秒でセグメント化されます (セグメントは刺激に対して 0 ～ 5 秒)。 センサーは頬、目のすぐ上、耳の周囲、首の最後の列に配置されているため、52 個のセンサーは分析から除外されます。 各セグメントについて、MATLAB R2017a の関数 cwt を使用して時間周波数解析が計算され、Cont 係数の絶対値が取得されます。 合計信号パワー (Ptot) がセグメントごとに計算されます。 Ptot>1.5*中央値(Ptot)を持つセグメント アーティファクトとしてマークされます。 しきい値は、信号の悪いセグメントを合理的に除外するために任意に設定されます。 平均は 1 秒ごとに計算されます。これは、時間領域での行列圧縮に対応します。 結果は、各セグメントの 33x5x204x166 の行列になります。ここには、33 の周波数ビン、5 つの時間ビン、204 の電極、および 166 の刺激があります。

ECG データは、MATLAB ソフトウェア用の Brain Vision Analyzer 2.0 (Brain Products) で前処理されます。 勾配アーティファクトは、半自動 R 波検出を備えた IIR 1 ～ 20Hz バンドパス フィルターを使用してノイズ除去されます。 データは、刺激の発生の開始に従ってセグメント化されます。 セグメント長は 6 秒になります。 R-R 間隔 (以下、R-R) の平均長がセグメントごとに計算されます。 発端者ごとに個別に、タスク中に R-R ドリフトの補正が実行されます。 3 次多項式関数が R-R 波形にモデル化され、推定された緩やかな変化の傾向がそこから差し引かれます。 その後、R-R は 1 分あたりのパルス数の単位で心拍数 (HR) に変換されます。

電気皮膚反応データも、MATLAB ソフトウェア LEDALAB Toolbox (http://ledalab.de) で前処理されます。 勾配アーティファクトと残留勾配アーティファクトは、カットオフ周波数 1Hz (20 サンプル以上の中央値) の相補的な IIR パス フィルターを備えたメディアン フィルターを使用して除去されます。

CA メソッド CA メソッド (色関連付けメソッド) は、リュッシャーのカラー テストと単語の関連付けという 2 つの認知された心理学的概念の原理に基づいた組み合わせ射影手法です。 CA メソッドは、人間の意識における関連性の基本原理の知識を色の好みの測定と結び付け、その利点を組み合わせます。 個人間でほぼ同一の連想メカニズムに焦点を当てることで、知識や合理的思考のレベルに関係なく、すべての個人が使用できるようになります。

アンケート 最後に、参加者はアンケートを使用して言葉や絵の刺激に対する認識を表現するように求められます。 145 個の刺激のそれぞれについて、[表示された] 単語/画像があなたにどのような影響を与えるかを 1 ～ 7 の数値スケールを使用して評価するように求められます。ここで、数字 1 は完全に否定的な認識を表し、数字 7 は完全に肯定的な認識を表します。 '。

統計分析 この研究では、統計分析に対する 2 つの主なアプローチが適用されます。 MRI データの解析には一般的な線形モデルが使用されます (SPM12 ソフトウェアを使用)。 このモデルは、アンケートの回答と CA 手法のカテゴリによって近似された刺激の陽性度に応じて脳の活動を調査します。 グループ分析は、性別と年齢を制御する SPM12 変量効果モデルを使用して計算されます。 1 サンプルの t 検定、対応のある t 検定、および柔軟な要因モデル (ANOVA) を使用して、個々の目標に従ってデータを評価します。 すべての結果には、p=0.05 (FEW 補正) の閾値レベルが使用されます。

集計されたデータに対して、CA法、アンケートカテゴリー、心拍数、皮膚コンダクタンスの関係の統計解析が行われます。 まず、平均心拍数と皮膚コンダクタンスが、各個人の最もネガティブな刺激、ニュートラルな刺激、およびポジティブな刺激のカテゴリーに対して計算されます。 その後、これらの集計値は、ノンパラメトリックなクラスカル・ウォリス順位検定と多重比較のダン検定によって分析され、どのカテゴリーが他のカテゴリーと比較して統計的に有意な差を示しているかどうかが明らかにされます。 これらのテストは、データの序数の性質またはパラメトリック テストの前提条件の違反の場合に使用されます。それ以外の場合は、ANOVA と Turkey 検定が使用されます。 CA手法とアンケートの相互関係の分析も同様の手順で行う。 さらに、この分析は、分析されたデータの特性に応じて、ピアソンまたはスピアマン相関係数を使用する相関分析によってさらに補充されます。