노래와 기도는 가장 인기있는 종교 관행 중 하나입니다. 이 프로토콜은 과학자들이 이벤트 관련 잠재력을 사용하여 반복적인 종교 노래의 신경 생리적 반응을 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다. ERP 기술은 불교 의 가르침에 설명 된 대로 마음 처리의 첫 번째와 두 번째 생각을 유사, 초기 및 후기 단계 신경 정보 처리를 구별 할 수 있습니다.
이 프로토콜에 따라, 연구원은 종교적 노래 또는 다른 전통적인 관행의 효과를 검토할 수 있습니다 그들의 정서적 고통을 개선 하는 사람들을 돕기 위해 눈에 보이는 방법을 식별 하기 위해. 이 연구를 시작하기 위해, 아미타바 부처님의 이름을 노래하는 경험의 적어도 1 년을 참가자를 모집. 실험 중에 증폭기, 헤드박스, EEG 캡, 2대의 데스크톱 컴퓨터로 구성된 128채널 EEG 시스템을 사용하여 EEG 데이터를 기록하고 생리적 데이터 기록 시스템을 사용하여 ECG 데이터를 기록한다.
국제 유효 사진 시스템 또는 IAPS에서 중립적이고 부정적인 사진을 표시합니다. 데스크톱 컴퓨터에서 자극 프레젠테이션 소프트웨어를 사용합니다. 참가자의 눈에서 75cm의 모니터에 그림을 표시하고, 시각적 각도는 수직으로 15도, 수평21도.
실험에 블록 설계를 사용하면 감정 관련 구성 요소를 보다 효과적으로 유도할 수 있으므로. 참가자가 각 조건에 익숙해지도록 간단한 연습 실행을 제공하고 비디오 모니터를 사용하여 참가자가 잠들지 않도록 합니다. 종교적 노래 조건으로 실험을 시작합니다.
퓨어 랜드 스쿨의 대본에 따라 아미타바를 상상하면서 40초 동안 아미타바 부처님이라는 이름의 네 문자를 노래해 달라고 부탁한다. 처음 20초 동안 참가자들에게 아미타바 아미타바의 이미지를 보여 준다. 그리고 다음 20 초 동안 IAPS 이미지를 보여 준다.
참가자들에게 사진을 주의 깊게 관찰해 달라고 부탁한다. 각 그림을 약 1.8~2.2초 동안 표시하며, 경기 간 간격은 0.4~0.6초입니다. 각 세션 이 끝나면 다음 세션에서 노래하거나 그림 보기의 잠재적인 잔류 효과에 대응하기 위해 20초의 휴식 기간을 허용합니다.
비종교적 인 노래 상태를 위해, 산타 클로스를 상상하는 동안 40 초 동안 산타 클로스의 이름의 네 문자를 노래하는 참가자를 요청합니다. 처음 20초 동안 참가자들에게 산타클로스의 이미지를 보여주고, 다음 20초 동안 IAPS 이미지를 보여 준다. 제어 조건의 경우 참가자에게 40초 동안 침묵을 지키도록 요청하십시오.
처음 20초 동안 참가자에게 빈 이미지를 표시하고 다음 20초 동안 IAPS 이미지를 보여 준다. EEG 데이터를 처리하고 분석하려면 오픈 소스 소프트웨어 EEGLAB을 사용합니다. 적절한 데이터 파일 크기를 유지하려면 EEGLAB 함수 pop_resample 사용합니다.
도구 다음에 샘플링 속도 변경하여 1000 Hertz에서 250 Hertz로 데이터를 다시 샘플링합니다. 다음으로, EEGLAB 함수를 사용하여 데이터를 필터링pop_eegfiltnew. 다음 도구를 클릭한 다음 기본 FIR 필터를 새 필터로 선택하여 0.1~100 Hertz 패스 밴드로 유한 한정 임펄스 응답 필터로 데이터를 필터링합니다.
번갈아 가며 전류에서 노이즈를 줄이려면 도구 다음에 데이터를 필터링한 다음 을 클릭하고 노치 필터를 선택합니다. 그런 다음 47 내지 53 Hertz 정지 대역을 사용하여 비선형 임펄스 응답 필터로 데이터를 필터링합니다. 그런 다음 플롯을 클릭한 다음 데이터 스크롤을 클릭하여 데이터를 시각적으로 검사하고 눈과 근육 의 움직임에 의해 생성된 강력한 아티팩트를 제거합니다.
그런 다음 도구를 클릭하고 전극을 보간하고 데이터 채널에서 선택하여 구형 보간을 사용하여 잘못된 채널을 재구성합니다. 그런 다음 도구 및 실행 ICA를 클릭하여 오픈 소스 알고리즘 runica를 사용하여 독립적인 구성 요소 분석을 실행합니다. 그런 다음 도구를 다시 클릭한 다음 ICA 및 거부 구성 요소를 사용하여 데이터를 거부하여 눈 의 움직임, 깜박임, 근육 이동 및 라인 노이즈에 해당하는 독립적인 구성 요소를 제거합니다.
나머지 독립적인 구성 요소를 사용하여 데이터를 재구성하려면 도구를 클릭한 다음 구성 요소 제거를 클릭합니다. 다음으로 도구를 클릭한 다음 데이터를 필터링하고 기본 FIR 필터를 새 필터로 선택하여 30 Hertz 로우 패스 필터로 데이터를 필터링합니다. 그런 다음 도구 추출 시대를 클릭하면 각 조건에 대해 시간 잠긴 기간을 추출하고 평균하여 각 조건에 대해 시간 잠긴 기간을 기준으로 200~0밀리초, ERP로 0~800밀리초를 기록합니다.
다음으로 도구를 클릭한 다음 참조를 다시 참조하여 왼쪽 및 오른쪽 마스토이드 채널의 평균으로 ERP 데이터를 다시 참조합니다. 모든 참가자의 데이터 집합에 대한 위의 단계를 반복한 후 설정된 이론 및 현재 데이터를 기반으로 N1 및 후기 긍정 잠재력 또는 LPP에 대한 시간 창을 정의합니다. 그런 다음 쌍이 있는 T-test를 사용하여 3가지 조건 중 N1 구성 요소 및 LPP 구성 요소에서 중립 대 음수 그림 차이를 찾습니다.
다음으로 지역을 나타내는 관련 채널을 평균화하여 N1 및 LPP 구성 요소에 대한 관심 영역 분석을 수행합니다. 그런 다음 N1 및 LPP의 차이를 통계 분석 소프트웨어에서 반복적인 측정값, ANOVA 및 사후 통계를 사용하여 별도로 비교합니다. SPM 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 ERP 소스 분석을 수행합니다.
EEG 캡 센서의 좌표 시스템을 랜드마크 기반 공동 등록을 통해 표준 구조 MRI 이미지에 연결합니다. SPM에서 일괄 처리, SPM, M/EEG, 소스 재구성 및 헤드 모델 사양을 클릭합니다. 그런 다음 앞으로 계산하여 EEG 센서에 부과된 피질 메시에 대한 각 편극의 효과를 계산합니다.
동일한 배치 편집기에서 SPM, M/EEG, 소스 재구성 및 소스 반전을 클릭합니다. 역 재구성을 수행하려면 세 번째 단계에서 greedy-search 기반 의 여러 스파스 이전 알고리즘을 사용합니다. 소스 반전 창에서 반전 유형에 대해 MSP/GS를 선택합니다.
SPM에서 일반 선형 모델링을 사용하여 조건 간의 차이를 결정합니다. 중요 수준을 P 0.05로 설정한 후 Batch 편집기에서 SPM을 클릭한 다음 통계 및 팩터링 설계 사양을 클릭합니다. 심전도 데이터를 처리하고 분석하려면 생리 및 데이터 처리 소프트웨어를 사용합니다.
EEGLAB의 각 조건에 대한 평균 점수를 계산하려면 FMRIB 도구 다음에 도구를 클릭하고 QRS 이벤트를 검색합니다. 행동 평가 분석을 위해, 참가자에게 피사체의 이름을 가장 약한 것으로 간주되는 1~9척도로 노래하는 효능에 대한 믿음을 평가해 달라고 요청합니다. 노래에 대한 참가자의 믿음에 대한 결과는 아미타바 부처에 대한 8.16의 평균 점수를 밝혀, 산타 클로스의 경우 3.26, 빈 제어 조건1.95.
정수리 엽의 대표 채널은 노래 조건이 각각 N1과 LPP의 시간 창을 보여주는 중립 및 부정적인 사진의 조기 및 후반 처리에 다른 영향을 미친다는 것을 보여 주었다. ERP 결과는 세 가지 노래 조건에서 두려운 사진을 보면서 증가 N1을 보여 주었다. 부정적인 이미지는 중립적 인 이미지보다 더 강한 중앙 뇌 활동을 유도하고, 증가는 세 가지 조건에서 비교된다.
ERP는 또한 비종교적 노래와 노래 조건에서 증가 LPP를 보여 주었다. 그러나, 두려운 사진에 의해 유도 된 LPP는 참가자가 아미타바 부처의 이름을 노래 할 때 거의 볼 수 없습니다. 관심 영역 분석에 따르면 N1 구성 요소의 차이는 세 가지 조건에서 유사합니다.
그러나, LPP 구성 요소의 차이는 비 종교적 노래 조건과 침묵보기 조건보다 종교 노래 조건에서 훨씬 작습니다. 소스 분석에 따르면 중립적인 사진과 비교할 때 부정적인 사진은 비종교적 노래 상태에서 더 많은 정수리 활성화를 유도하고 노래하는 상태는 없는 것으로 나타났습니다. 대조적으로, 이 부정적인 그림 유도 활성화는 주로 종교적 노래 조건에서 사라집니다.
비종교적이고 노래하지 않는 상황에서 두려운 사진과 중립적인 사진 사이에 심박수의 중요한 변화가 발견되었습니다. 그러나 종교적 인 노래 조건에서 그러한 차이는 발견되지 않았습니다. 이 같은 프로토콜은 또한 종교적 노래에 관련 되 었던 두뇌 지구를 더 구체적으로 밝히기 위하여 기능적인 신경 이미징 연구 결과에 이용될 수 있습니다.
이 연구는 반복적인 종교적 노래 및 그밖 유사한 사례가 신경 생리적인 반응에 영향을 미치고 부정적인 자극에 의해 유도된 고통을 감소시킬 수 있는 방법을 검토하기 위한 방법을 보여줍니다.
