감정-인지 상호작용의 반구 비대칭
연구 개요
상태
정황
상세 설명
본 연구의 목적은 뇌전도(EEG) 기술을 이용하여 두려운 감정이 인지 괴짜 과제에 미치는 영향을 조사하는 것입니다. 이 연구는 인간의 감정-인지 상호작용에 대한 이해를 심화시키는 것을 목표로 합니다. 감정은 인간 행동의 기본이며 주의력, 기억력, 의사결정과 같은 인지 과정에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 더욱이, 감정과 인지 사이의 관계는 불안, 우울증, 외상후 스트레스 장애를 포함한 수많은 정신 질환과 관련되어 있습니다. 따라서 감정이 인지에 영향을 미치는 메커니즘을 이해하는 것은 이러한 장애에 대한 효과적인 치료법을 개발하는 데 필수적입니다.
뇌파검사(EEG)는 뇌의 전기적 활동을 측정하는 비침습적이고 널리 사용되는 기술로, 감정과 인지 사이의 관계를 연구하는 데 탁월한 도구입니다. 제안된 연구에서는 EEG를 사용하여 정서적 자극에 대한 주의력 처리의 신경 상관 관계를 조사할 것입니다. 구체적으로, 우리는 감정과 인지 연구에서 확립된 패러다임인 비정상적인 자극의 주의에 대한 두려운 감정의 영향을 조사하기 위해 감정적 이상한 작업을 사용할 것입니다.
또한, 제안된 연구에서는 비정상적인 자극 제시 위치(즉, 왼쪽 또는 오른쪽 시야)가 감정-인지 상호 작용에 미치는 영향을 탐구할 것입니다. 이전 연구에서는 감정 처리와 반대측 시각 처리에서 반구 비대칭이 제안되었기 때문에 이 변수는 매우 중요합니다. 본 연구에 이 변수를 포함시킴으로써 감정-인지 상호작용이 자극 제시 위치에 영향을 받는지 여부를 확인할 수 있을 것이다.
또한 불안 및/또는 우울증이 있는 젊은 성인, 불안 및/또는 우울증이 있는 노인, 정신 건강 문제가 없는 노인의 두 그룹이 포함됩니다. 이러한 다양한 그룹을 조사함으로써 우리는 정신 건강 상태가 감정-인지 상호 작용을 어떻게 조절할 수 있는지를 밝히는 것을 목표로 합니다.
자극 제시 위치 및 정신 건강 상태와 같은 새로운 변수를 포함하면 이 연구가 혁신적이고 이 주제에 대한 기존 문헌에 기여할 새로운 결과를 생성할 가능성이 높습니다. 우리는 인지 괴짜 과제에서 두려운 이미지를 제시하면 중립 이미지에 비해 뇌 전기 활동에 더 큰 변화가 발생할 것이라고 가정합니다. 특히, 우리는 복부 정서 시스템(예: 편도체) 및 감정 처리와 관련된 뇌의 다른 영역에서 증가된 활동을 관찰할 것으로 기대합니다. 우리는 또한 모양 표현의 위치(왼쪽 또는 오른쪽 시야에 있든)가 등쪽 집행 시스템(예: 등쪽 외측 전전두엽 피질)의 이벤트 관련 전위(ERP)에 영향을 주어 인지에 대한 감정의 효과를 조절할 수 있다고 가정합니다. dlPFC)).
이 연구의 목적은 다음과 같습니다.
- EEG 기술을 사용하여 인지 괴짜 과제에 대한 두려운 감정의 영향을 조사합니다.
- 두려운 자극과 중립 자극에 반응하여 뇌 전기 활동의 변화를 분석합니다.
- 모양 표현의 위치(왼쪽 또는 오른쪽 시야)가 인지에 대한 감정의 영향을 조절하는지 조사합니다.
- 정신 건강 상태가 감정-인지 상호작용을 어떻게 조절할 수 있는지 탐구합니다.
연구 방법/절차:
포함 기준(강력한 손길)을 충족하는 참가자는 EEG 실험실에서 1시간 세션으로 예약됩니다. 세션 동안 참가자들은 감정적인 이상한 작업을 완료하는 동안 뇌 전기 활동을 기록하는 256개 채널이 있는 EEG 캡을 착용하게 됩니다. 작업은 화면의 중앙, 왼쪽 또는 오른쪽 시야에 표시되는 두렵고 중립적인 그림과 검은색 원으로 구성됩니다. 왼쪽 또는 오른쪽 시야에 나타나는 모양의 빈도는 시야 위치의 영향을 조사하기 위해 다양합니다. 작업 기간은 처리 중 8번의 짧은 휴식을 포함하여 약 1시간입니다.
데이터 분석을 위해 시간-주파수 분석을 사용하여 EEG 데이터를 분석하여 두려운 자극과 중립 자극에 대한 뇌 전기 활동의 변화를 식별합니다. 감정이 인지 처리에 미치는 영향을 분리하기 위해 두려운 이미지 이후의 이상한 자극의 결과와 중립적 이미지 이후의 이상한 자극의 결과를 비교할 것입니다. 또한 통계 분석을 사용하여 감정이 인지에 미치는 영향에 대한 시야 위치의 영향에 대한 중요한 차이를 식별할 것입니다. 마지막으로, 우리는 인간의 감정-인지 상호 작용에 관한 기존 문헌의 맥락에서 우리의 연구 결과를 해석하고, 우리 연구 결과의 일반화 가능성을 조사하기 위해 다양한 정신 건강 상태 간의 단면적 비교를 수행할 것입니다.
연구 유형
등록 (추정된)
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
- 정신 건강 문제를 나타내지 않고 인지적 관점에서 건강한 노화를 보이는 60세 이상의 건강한 노인.
- 불안 및/또는 우울증 진단을 받았지만 인지적 관점에서 여전히 건강한 노화를 보이는 60세 이상의 노인.
Edinburgh Handedness Inventory 점수가 [-100, -41] 및 [41, 100] 범위 내에 있는 참가자는 이 연구에 참여할 수 있습니다.
설명
포함 기준:
- 건강한 노인 그룹은 정신 건강 문제를 나타내지 않고 인지적 관점에서 건강한 노화를 보이는 60세 이상의 참가자로 구성됩니다.
- 정신 건강 문제가 있는 노인 그룹은 인지적 관점에서 건강한 노화를 보여주면서 이러한 질환을 진단받은 60세 이상의 참가자로 구성됩니다.
제외 기준:
- 참가자는 현재 뇌 활동 및/또는 인지 처리에 영향을 미치는 것으로 알려진 약물을 복용하고 있습니다.
- 알코올 또는 약물 남용 이력이 있는 참가자.
- 뇌 활동 및/또는 인지 처리에 영향을 미칠 수 있는 머리 부상 또는 뇌진탕 병력이 있는 참가자.
- 신경 장애가 있는 참가자.
- Edinburgh Handedness Inventory 점수가 [-40, 40] 범위 내에 있는 참가자.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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정신 건강 문제가 있는 노인 그룹
정신 건강 문제가 있는 노인 그룹은 불안 및/또는 우울증이 인지 노화에 미치는 영향을 조사하는 데 중요합니다.
인지적 관점에서 건강한 노화를 보여주면서 이러한 질환으로 진단받은 60세 이상의 참가자도 포함되었습니다.
이는 관찰된 인지적 차이가 연령 관련 쇠퇴보다는 정신 건강 상태에 기인할 수 있음을 보장합니다.
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노인 건강 관리 그룹
건강한 노인 그룹은 정신 건강 문제가 있는 개인에 대한 비교 그룹 역할을 하도록 신중하게 정의되었습니다.
정신 건강 문제를 나타내지 않고 인지적 관점에서 건강한 노화를 보여주는 60세 이상의 참가자를 선택함으로써 연구자들은 노년층 인구 내에서 인지 기능에 대한 기준선을 설정합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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EEG 진동의 리듬 활동 크기: 알파, 세타 및 델타 밴드
기간: 연구진은 원시 EEG 데이터가 수집된 후 2025년 1월부터 전처리, 독립적 구성요소 분석을 수행하고 관심 있는 EEG 밴드를 추출할 계획입니다.
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이 연구는 특히 알파, 세타 및 델타 대역에서 EEG 진동 내의 감정 및 시각적 주의 측면을 탐구합니다.
이 밴드는 감정 처리 및 주의 메커니즘에 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다.
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연구진은 원시 EEG 데이터가 수집된 후 2025년 1월부터 전처리, 독립적 구성요소 분석을 수행하고 관심 있는 EEG 밴드를 추출할 계획입니다.
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이벤트 관련 전위(ERP): P100, P300 및 후기 양성 전위의 피크 진폭
기간: 원시 EEG 데이터가 수집된 후 조사관은 2025년 1월부터 전처리, 독립적 구성 요소 분석을 수행하고 관심 있는 ERP를 추출할 계획입니다.
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본 연구에서는 P100, P300 및 후기 양성 전위(LPP)에 초점을 맞춰 이벤트 관련 전위(ERP)를 조사합니다.
이러한 구성 요소의 최대 진폭은 특정 자극에 따른 이러한 시간 창 동안 두피에서 기록된 최대 전압 편향을 반영합니다.
연구자들은 최고 진폭을 분석함으로써 주의력, 의사결정, 감정 처리 등 인지 기능과 관련된 신경 메커니즘을 탐구하는 것을 목표로 합니다.
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원시 EEG 데이터가 수집된 후 조사관은 2025년 1월부터 전처리, 독립적 구성 요소 분석을 수행하고 관심 있는 ERP를 추출할 계획입니다.
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이벤트 관련 전위(ERP): P100, P300 및 후기 양성 전위의 지연
기간: 원시 EEG 데이터가 수집된 후 조사관은 2025년 1월부터 전처리, 독립적 구성 요소 분석을 수행하고 관심 있는 ERP를 추출할 계획입니다.
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본 연구에서는 P100, P300 및 후기 양성 전위(LPP)에 초점을 맞춰 이벤트 관련 전위(ERP)를 조사합니다.
이러한 구성 요소의 대기 시간은 자극 제시와 이들이 나타내는 최대 활동 사이의 시간을 나타냅니다.
대기 시간의 가치는 인지 과정의 타이밍에 관한 정확성에 있습니다.
대기 시간 분석을 통해 연구자는 신경 사건의 순차적 진행을 자세히 이해하게 됩니다.
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원시 EEG 데이터가 수집된 후 조사관은 2025년 1월부터 전처리, 독립적 구성 요소 분석을 수행하고 관심 있는 ERP를 추출할 계획입니다.
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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