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Veränderung der Emotionsverarbeitung depressiver Patienten - eine EEG-Studie - / Alterations in emotion processing of depressive patients using EEGPopp, Hanna Margitta January 2017 (has links) (PDF)
In der vorliegenden Studie soll die Veränderung emotionaler Verarbeitung depressiver Patienten im Vergleich zu einer gesunden Kontrollgruppe untersucht werden. Als Messinstrument dient uns das EEG, welches als eine nicht invasive, sensitive Methode, die Veränderung der emotionalen Reaktion mittels EKPs darstellbar macht. So soll in dieser Studie ein Paradigma entwickelt werden, welches die Veränderung der emotionalen Verarbeitung von depressiven Patienten erfassen kann, um zukünftig die Effektivität von Psychotherapie anhand objektivierbarer Maße zu evaluieren. / The aim of this study is to examine the alterations in emotion processing of depressive patients compared to a healthy control group.
The EEG serves as gauge as it is a non-invasive, sensitive method representing changes in emotional reactions via ERPs.
In order to evaluate effectivity of psychotherapy with objective factors we want to develope a paradigm which can determine emotion processing of depressive patients.
In the EEG we consider N170, a ERP which highly specific for eyes and further also for facial expression.
EPN as one of the earliest reactions to emotional stimuli deflects to higher extend to those emotional stimuli than to neutral ones.
Our third element is P300 which is also sensitive for emotional mien.
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L’intégration de la prise de décision visuo-motrice et d’action motrice dans des conditions ambiguësMontanède, Christéva 12 1900 (has links)
La prise de décision est un mécanisme qui fait intervenir les structures neuronales supérieures afin d’effectuer un lien entre la perception du signal et l’action. Plusieurs travaux qui cherchent à comprendre les mécanismes de la prise de décision sont menés à divers ni- veaux allant de l’analyse comportementale cognitive jusqu'à la modélisation computationnelle. Le but de ce projet a été d’évaluer d’un instant à l’autre comment la variabilité du signal observé («bruit»), influence la capacité des sujets humains à détecter la direction du mouvement dans un stimulus visuel.
Dans ces travaux, nous avons éliminé l’une des sources potentielles de variabilité, la variabilité d’une image à l’autre, dans le nombre de points qui portaient les trois signaux de mouvements cohérents (gauche, droite, et aléatoire) dans les stimuli de Kinématogramme de points aléatoires (KPA), c’est-à-dire la variabilité d’origine périphérique.
Les stimuli KPA de type « V6 » étaient des stimuli KPA standard avec une variabilité instantanée du signal, et par contre les stimuli KPA de type « V8 », étaient modifiés pour éliminer la variabilité stochastique due à la variabilité du nombre de pixels d’un instant à l’autre qui portent le signal cohérent.
Si la performance des sujets, qui correspond à leur temps de réaction et au nombre de bonnes réponses, diffère en réponse aux stimuli dont le nombre de points en mouvement cohérent varie (V6) ou ne varie pas (V8), ceci serait une preuve que la variabilité d’origine périphérique modulerait le processus décisionnel. Par contre, si la performance des sujets
ne diffère pas entre ces deux types de stimuli, ceci serait une preuve que la source majeure de variabilité de performance est d’origine centrale.
Dans nos résultats nous avons constaté que le temps de réaction et le nombre de bonnes réponses sont modulés par la preuve nette du mouvement cohérent. De plus on a pu établir qu’en éliminant la variabilité d’origine périphérique définit ci-dessus, on n’observe pas réellement de modification dans les enregistrements.
Ce qui nous à amené à penser qu’il n y a pas de distinction claire entre la distribution des erreurs et les bonnes réponses effectuées pour chacun des essais entre les deux stimuli que nous avons utilisé : V6 et V8.
C’est donc après avoir mesuré la « quantité d’énergie » que nous avons proposé que la variabilité observée dans les résultats serait probablement d’origine centrale. / Decision-making is a mechanism that primarily involves supraspinal neural structures to perform a link between the perception of the signal and action. Several studies that seek to understand the mechanisms of decision-making are conducted at various levels ranging from cognitive behavioral analysis to computational modeling. The purpose of this project was to evaluate how moment-to-moment variability of the sensory stimuli observed, influences the ability of humans to detect the direction of motion in a visual stimulus.
In this work, we eliminated one of the potential sources of variability, namely variability from one visual image to another of the number of points which carried three different motion signals (coherent left, coherent right, and random) in Random-dot Kinematogram (RDK) stimuli, i.e a source of variability of external origin.
“V6” stimuli were standard RDK stimuli with instantaneous (i.e., moment-to-moment) signal variability, whereas “V8” stimuli were modified to eliminate the stochastic variability due to variability in the number of points, which carried the coherent signal from image frame to image frame in the RDK stimuli. If the performance of the subjects, as measured by their reaction times and the number of correct answers, differs in response to the stimuli of which the number of points moving coherently varies (V6) or does not vary (V8) from moment to moment in the visual stimulus, this would be a proof that the variability of peripheral origin would modulate the decision-making process. On the other hand, if the performance of the subjects does not differ between the two types of stimuli, this would be a proof that the major source of variability of performance is of central origin.
In our results we found that the strength of coherent movement modulates the reaction times and the number of correct responses of subjects. However, eliminating the variability of peripheral origin defined above, had little significant effect on the performance of the subjects. There is no clear difference between the distribution of reaction times or between errors and correct answers for each test performed between both V6 and V8 stimuli.
Finally, after measuring the amount of motion energy in the RDK stimuli, we could propose that: the origin of the observed variability in the results would primarily be of central origin.
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