감정적 사진 인식에서 수면과 각성의 역할 1부

요약

수면은 기억 강화에 유익한 영향을 미칩니다. 그러나 정서적 기억에서의 역할은 현재 논쟁의 여지가 있습니다. 여기에서는 수면과 유사한 각성 기간이 감정적 그림 인식과 주관적 감정 반응에 미치는 역할을 조사합니다. 심각한 신체적, 신경학적 또는 심리적 상태가 없는 40명의 참가자를 Sleep First Group 또는 Wake First Group에 무작위로 배정했습니다. 두 그룹은 09:00 시간(Wake First Group) 또는 21:{3}} 시간(Sleep First Group)에 부정적이고 중립적인 그림을 사용하여 감정적 이미지 작업의 인코딩 단계를 거쳤습니다. 그런 다음 참가자들은 즉시 인식 테스트(T1)를 수행하고 12시간(T2)과 24시간(T3) 후에 두 가지 지연 테스트를 수행했습니다.

수면과 기억의 관계는 많은 관심을 끌었습니다. 수면은 기억의 중요한 부분입니다. 수면은 기억력 향상에 도움이 될 뿐만 아니라 기억력을 강화하고 강화하는 데 도움을 주어 언어, 수학, 지적 능력을 향상시킵니다.

몸이 쉬는 동안 잠은 기억을 통합하고 강화하는 데도 도움이 됩니다. 잠자는 동안 뇌는 학습된 지식, 언어 기억, 정서적 경험 등 우리가 낮에 경험하는 경험과 정보를 재생합니다. 이 과정을 "기억 회상"이라고 합니다.

깊은 잠을 자는 동안 뇌는 기억을 장기기억 영역으로 옮겨 그 기억이 오랫동안 저장됩니다. 그러므로 수면은 우리가 배운 지식과 경험을 통합하고 언어, 수학 및 지적 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 좋은 수면은 새로운 정보를 더 잘 기억하는 데도 도움이 됩니다. 특히 공부하고 연구할 때 충분한 수면을 취하는 것이 우리에게 중요한 조건이 될 것입니다.

잠이 부족하면 기억력이 영향을 받게 되며 일부 정보를 유지할 수는 있지만 장기간 저장 및 통합 성능이 저하됩니다. 그러므로 좋은 수면 습관을 유지하는 것은 기억력 향상에 큰 도움이 될 것입니다.

마지막으로, 좋은 수면 습관을 유지한다고 해서 오랫동안 잠을 자거나 하루에 더 많은 시간을 자는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 올바른 수면 습관은 적절한 수면을 보장하고, 정해진 시간 내에 깊은 잠을 충분히 활용하며, 신체 건강과 기억력이 정상적으로 수행되도록 하는 것입니다. 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche는 또한 아세틸콜린 및 성장 인자 수치를 높이는 등 신경 전달 물질의 균형을 조절할 수 있기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 물질은 기억과 학습에 매우 중요합니다. 또한 고기는 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양과 에너지를 공급하여 뇌의 활력과 지구력을 향상시킬 수 있습니다.

단기 기억력 향상 방법을 알아보세요.

인지된 각성 수준과 원자가 수준이 각 사진에 대해 수집되었습니다. 수면 매개변수는 휴대용 장치를 사용하여 참가자의 집에서 기록되었습니다. T1에서는 차이가 관찰되지 않았지만, T2에서는 Sleep First Group이 Wake First Group보다 더 높은 메모리 성능을 보였습니다. T3에서는 Sleep First 그룹(지난 12시간 동안 깨어 있었던)에서는 수행 능력이 감소했지만 Wake First 그룹(지난 12시간 동안 잠을 잤던)에서는 성능이 감소하지 않았습니다. 전반적으로 부정적인 이미지가 중립적인 이미지보다 더 잘 기억되었습니다.

우리는 또한 즉각적인 테스트에서 부정적인 항목에 대한 기억 성능과 인코딩 전날 밤의 빠른 안구 운동 수면 비율 사이에 긍정적인 연관성을 관찰했습니다. 우리의 데이터는 부정적인 정보가 중립적인 정보보다 시간이 지남에 따라 더 잘 기억되고, 수면이 선언적 지식을 유지하는 데 도움이 된다는 것을 확인시켜 줍니다. 그러나 휴식은 부정적인 뉴스의 인코딩에 영향을 미칠 수 있지만 감정적 기억을 우선적으로 향상시키는 것은 아닌 것 같습니다.

키워드

각성, 정서적 기억, 재인 테스트, 빠른 안구 운동 수면, 유지 기간, 원자가.

1|소개

서술적 기억의 회상을 향상시키는 수면의 능력을 의미하는 "수면 효과"가 처음 언급된 이후(Jenkins & Dallenbach, 1924), 일관된 수면 연구 풀은 기억 강화에서의 역할에 초점을 맞춰 왔습니다. 여러 이론적 모델의 개발(Born & Wilhelm, 2012; Genzel, Kroes, Dresler, & Battaglia, 2014; Tononi & Cirelli, 2006).

예를 들어 시냅스 축소 가설(Tononi & Cirelli, 2006)에 따르면 서파수면은 시냅스 강도의 감소를 촉진하여 기억 유지를 최적화하고 연속 학습을 촉진합니다. 반면, 능동 시스템 통합 가설(Born & Wilhelm, 2012)은 깨어 있는 동안 인코딩된 정보가 주로 해마 및 신피질 네트워크를 포함하여 수면 중에 재활성화 및 재구성 과정을 거친다고 가정합니다.

그러나 오랫동안 수면과 기억은 정서적 경험의 기여 가능성을 고려하지 않은 채 조사되어 왔습니다. 그럼에도 불구하고 감정과 감정에서 파생된 상태(예: 기분)는 기억 형성 및 유지를 포함하여 대부분의 뇌 및 신체 기능에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것이 입증되었습니다(Coughlin Della Selva, 2006; LaBar & Cabeza, 2006; McGaugh, 2004) ).

최근에는 기분 장애와 수면 패턴의 변화를 연결하는 일관된 발견을 바탕으로 연구자들은 수면, 정서적 기억, 정서적 조절 사이의 관계를 탐구하기 시작했습니다(이러한 주제에 대한 포괄적인 검토는 Walker, 2009 참조). 일부 증거는 수면이 중립 자극보다는 정서적 자극에 대한 기억을 우선적으로 향상시킨다는 것을 시사합니다(Hu, Stylos-Allan, & Walker, 2006; Wagner, Gais, & Born, 2001).

특히 부정적 가치가 있는 정보는 일정 기간 수면이 부족한 후에 긍정적이거나 중립적인 정보보다 더 잘 기억되는 경우가 많기 때문에 망각에 더 강한 것으로 보입니다(Tempesta et al., 2016; Walker, 2009). 감정적 기억과 빠른 안구 운동 수면(REM) 사이의 연관성에 대해 개별적인 연구가 집중되어 왔습니다. REM에 대한 초점은 독특한 생리학, 그리고 선택적 REM 박탈과 정서적 자극의 인코딩 장애 및 정서적 반응성의 변화를 연결하는 증거로 정당화됩니다(Goldstein & Walker, 2014; Walker & van Der Helm, 2009).

REM 수면은 편도체, 전대상 피질, 내후각 피질, 복내측 전전두엽 피질 및 해마와 같이 각성 중 공포 학습 및 더 넓은 형태의 감정 처리에 내포된 대뇌 영역의 활성화를 특징으로 합니다(Tempesta, Socci , De Gennaro, & Ferrara, 2018). 독특한 신경화학적 환경은 모노아민(예: 아드레날린 및 노르아드레날린) 농도가 감소하고 아세틸콜린 농도가 증가하는 것이 특징입니다. 두 신경조절물질 모두 시냅스 가소성과 기억 강화에 연루되어 있지만 REM 수면 동안 모노아민이 없으면 연관된 생리적 활성화를 실행하지 않고도 기억의 감정적 측면을 재활성화할 수 있는 것으로 생각됩니다(Walker & van Der Helm, 2009).

동시에 콜린성 전달은 학습 및 기억 과정과 같은 높은 수준의 인지 활동에서 중요한 역할을 하는 것으로 생각됩니다(Diekelmann & Born, 2010; Teber et al., 2004). 또한, REM 수면 중 뇌전도(EEG)는 세타대에 의해 지배되는데, 이는 낮 동안 획득한 정보의 통합과 관련이 있는 것으로 생각됩니다(Hutchison & Rathore, 2015). 이러한 독특한 특성을 고려하여 Walker & van der Helm(2009)이 도입한 잘 알려진 이론적 모델은 현저한 기억 표현을 강화하는 동시에 시간이 지남에 따라 감정적 톤을 점차적으로 감소시킴으로써 감정 조절 과정을 지원하는 REM 수면의 가능한 역할을 제안합니다.

그럼에도 불구하고 이러한 가정된 기능은 수면과 기억 강화 및 감정 처리를 연결하는 가능한 메커니즘에 대한 명확한 합의를 찾지 못하는 것처럼 보이는 과학자들 사이에서 여전히 높은 논쟁을 벌이고 있습니다(Lipinska, Stuart, Thomas, Baldwin, & Bolinger, 2019). 아직 답변되지 않은 많은 질문 중에서 수면 중 간섭 감소(즉, 수면 중에 뇌에서 지속적으로 처리되는 새로운 감각 및 인지 정보의 지속적인 흐름)로 "수면 효과"가 얼마나 많이 설명될 수 있는지는 아직 명확하지 않습니다. Jenkins & Dallenbach, 1924) 또는 기억 강화를 지원하는 수면 전용 활성 메커니즘에 기인할 수도 있습니다(Benson & Feinberg, 1977).

더욱이, 감정 조절과 감정 기억 강화에 있어서 REM 수면의 역할은 일부 연구에서 확인되었지만(Hu et al., 2006; Van Der Helm et al., 2011; Wagner et al., 2001), 다른 연구에서는 확인되지 않았습니다( Baran, Pace-Schott, Ericson, & Spencer, 2012; Cellini, Torre, Stegagno, & Sarlo, 2016; Groch, Wilhelm, Diekelmann, & Born, 2013). 그러나 이러한 결과 중 일부는 연구 간 방법론적 차이로 인해 부분적으로 편향될 수 있습니다. 예를 들어, 선택적 수면 부족과 분할 밤 패러다임은 REM 수면과 비 REM 수면의 별도 기여를 조사하기 위해 널리 채택되었지만 종종 호환되지 않는 결과를 생성합니다. 기억 강화(Wagner et al., 2001; Wagner, Fischer, & Born, 2002).

또한 박탈 연구가 감정 처리에 대한 수면의 영향에 상당한 기여를 제공했지만(Tempesta et al., 2016), 그들의 관찰은 수면 상실의 결과(부분적이든 전체적이든)로 제한되지만 직접적인 평가를 허용하지 않습니다. 기억 과정에 대한 특정 수면 매개변수의 기여. 다른 연구자들은 낮잠 패러다임의 사용을 통해 중요한 결과를 얻었습니다(Cellini et al., 2016; Nishida & Walker, 2007). 그러나 이러한 유형의 실험 설계에서는 밤새도록 잠이 정서적 기억 강화에 미치는 영향을 조사할 수는 없지만 감정적 반응.

더욱이 감정적 기억 강화에 대한 수면의 영향은 이미 1-주 종단적 설계를 사용하여 연구되었으며, 수면 효율성과 부정적인 그림 차별 사이의 부정적인 연관성을 보여주었지만(Cellini, Mercurio, & Sarlo, 2019), 모니터링은 수면다원검사(PSG)와 같은 정확도를 갖춘 여러 연속 밤의 정확도는 아직 이 목표에 달성되지 않았습니다.

마지막으로, 기억 강화에 대해 수면이 광범위하게 연구되었지만, 박탈 연구를 제외하고는 감정 정보 인코딩에 대한 수면의 영향에 대한 관심이 훨씬 적었습니다(Kaida, Niki, & Born, 2015).

이러한 이론적 배경을 바탕으로 우리는 24시간 동안의 정서적 기억 강화에 대한 수면과 각성 각각의 역할을 평가하기 위한 연구를 수행하였다.

구체적으로, 우리는 감정적 이미지 인식 작업과 휴대용 수면 추적기를 사용하여 (i) 주간 각성 기간과 비교하여 야간 수면이 주관적 감정 반응성과 기억 성능에 미치는 영향을 조사했습니다. (ii) 기억 강화에 대한 수면의 긍정적인 효과가 이후의 각성 기간 후에도 안정적으로 유지되는지 여부를 결정합니다. (iii) 야간 수면이 감정 정보 인코딩에 미치는 영향을 탐구합니다.

2|재료 및 방법

2.1|참가자들

본 연구에는 18~34세(17M, 23F; 평균 연령 ± 표준 편차=23.575 ± 3.161) 사이의 40명의 참가자가 참여했으며 주요 신체적, 신경학적 또는 심리적 질환이 없었습니다. 참가자는 두 가지 다른 실험 조건을 제공하는 Sleep First Group(SF; 8M, 12F) 또는 Wake First Group(WF; 9M, 11F)에 무작위로 배정되었습니다. 모든 참가자는 사전 동의를 제공했습니다. 연구 프로토콜은 지역 윤리위원회의 승인을 받았습니다.

2.2|자극과 과제

중립적이고 감정적인 이미지(N=180)는 EmoMadrid 데이터베이스(Carretié, Tapia, Lopez-Martín, & Albert, 2019)에서 선택되었으며 이미 감정 연구에 대해 검증되었으며 Padua 학생들의 파일럿 샘플에서 추가 테스트되었습니다. 대학은 이탈리아 샘플(N=20; 파일럿 데이터는 이 원고에 표시되지 않음)에서 유효성을 확인합니다. 데이터베이스의 각 이미지에는 2(매우 부정적/매우 차분함)부터 +2(매우 긍정적/매우 자극적) 범위의 5-포인트 Likert 척도로 표현된 Valence 및 Arousal 값을 포함한 일련의 매개변수가 포함되어 있습니다. ).

EmoMadrid가 더 인기 있는 International Affective Picture System(IAPS; Lang, Bradley, & Cuthbert, 2008) 대신 선택된 이유는 후자가 정서적 연구에 널리 사용되었지만 일부 그림의 노후화와 관련된 몇 가지 주요 문제를 제시하기 때문입니다. 그리고 주로 미국을 대표하는 문화적, 지리적 배경이 있습니다(Carretié et al., 2019; Henrich, Heine, & Norenzayan, 2010).

실험 작업에는 인코딩 단계와 세 가지 메모리 테스트(T1, T2, T3)가 포함되었으며, 모두 PsychoPy 소프트웨어를 사용하여 구축되었습니다(Peirce et al., 2019). 인코딩 세트에는 90개의 이미지(45개의 네거티브 + 45 중립)가 포함되어 있습니다. 인코딩하는 동안 각 이미지는 2초 동안 화면에 표시된 후 참가자에게 인지된 Valence 및 Arousal 등급을 보고하도록 요청했습니다.

메모리 테스트에는 각각 6{{10}}개의 이미지가 포함되었으며, 그 중 30(15개의 부정 + 15 중립)은 이미 인코딩 단계에서 표시되었으며 나머지 3개는{{ 21}} (15개의 부정 + 15 중립)은 새로운 것입니다. 모든 테스트 세트는 주제별 콘텐츠(모든 세트에 동물, 사람, 풍경 및 물체를 묘사하는 동일한 수의 이미지가 포함됨)와 각성/유가 수준(음의 원자가 평균 ± 표준 편차=1.38 ± {{23})의 균형을 맞추기 위해 구축되었습니다. }.08, 음의 각성 평균 ± 표준 편차 = 1.13 ± 0.04, 중립 원자가 평균 ± 표준 편차=0.16 ± 0.06, 중립 각성 평균 ± 표준 편차=0.03 ± 0.10 ). 모든 이미지는 2초 동안 화면에 나타난 후 참가자들에게 인코딩 중에 이미 본 적이 있는지 여부에 대해 응답하고 인지된 감정가와 각성에 대한 평가를 보고하도록 요청했습니다.

메모리 성능은 d-프라임 지수를 통해 평가되었습니다. 구체적으로 우리는 Hit Rate(HR; "이미 본" 것으로 정확하게 식별된 오래된 사진의 비율)와 False Alarm Rate(FAR; "이미 본 것"으로 잘못 식별된 새로운 사진의 비율)을 계산했습니다. 이 두 지수로부터 신호 탐지 이론(Macmillan & Creelman, 2004)에 따라 우리는 공식 d-prime=zHR zFAR을 사용하여 HR과 FAR z-점수 간의 차이로 차별 지수 d-prime을 계산했습니다. . d-prime, HR, FAR의 경우 T2와 T1 사이의 메모리 성능 변화를 T2score/T1score*100으로 계산하고, T3과 T2 사이의 메모리 성능 변화를 T3score/T2score*100으로 계산했습니다.

2.3|수면 모니터링 장치

PSG의 휴대용 대안으로 검증된 웨어러블 장치인 Dreem Headband(DH; Dreem SAS, Paris)를 사용하여 수면 밤을 모니터링했습니다(Arnal et al., 2020). 헤드밴드에는 7개의 양극성 EEG 파생값(FpZ–O1, FpZ–O2, FpZ–F7, F8–F7, F7–01, F8–O2)을 생성하는 5개의 건식 전극(O1, O2, FpZ, F7, F8)을 포함한 다양한 센서가 함께 제공됩니다. , FpZ–F8), 호흡수를 측정하고 움직임과 위치를 추적하는 3D 가속도계, 심박수를 측정하는 맥박 산소 측정기입니다. DH는 밤 동안 실시간으로 생리학적 측정값을 수집하고 저장할 수 있습니다. 원시 기록 데이터는 전용 클라우드 서비스에서 사용할 수 있습니다. DH는 검증된 자동 수면 점수를 사용하여 일반적인 수면 지표(예: 수면 지속 시간, 다양한 수면 단계에서 보낸 시간)를 제공합니다.

2.4|절차

전체 절차는 각 참가자(그림 1)에 대해 3일 동안 지속되었으며 SF 및 WF에 대한 작업 분포가 다릅니다. 각 참가자에게는 수면 밤을 기록하고 실험 작업을 완료하는 방법에 대한 자세한 구두 및 서면 지침이 제공되었습니다.

첫날, 모든 참가자는 기본 인구통계(나이, 성별, 직업)를 얻기 위해 일련의 온라인 설문지를 작성하고 병원 불안 및 우울증 척도(HADS; Zigmond & Snaith)를 사용하여 불안 또는 우울 증상의 존재 여부를 확인하도록 요청 받았습니다. , 1983), Pittsburgh Sleep Quality Index(PSQI; Buysse, Reynolds III, Monk, Berman, & Kupfer, 1989)를 통해 전체적인 수면의 질을 조사하고, 뮌헨 ChronoType 설문지(MCTQ; Ghotbi et al)의 초단편 버전을 통해 일주기 선호도를 조사합니다. ., 2020) 및 Morningness–Eveningness Questionnaire 축소 버전(MEQ-r; Natale, Esposito, Martoni, & Fabbri, 2006)을 사용하여 첫 번째 수면 밤을 기록합니다.

둘째 날부터는 실험 조건에 따라 지시사항이 바뀌었는데, WF의 경우 09:00 ± 1:{3}}시간에 초기 학습(인코딩)이 이루어졌고 이어서 즉시 기억력 테스트( T1), 두 번째 테스트(T2)는 21:00 ± 1:00 시간에 완료되어야 했습니다.

그 후 참가자들은 두 번째 밤의 수면을 기록하고 다음 날 09:00 ± 1:00 시간에 마지막 기억 테스트(T3)를 완료해야 했습니다. SF에 대한 지시 사항은 초기 학습이 잠들기 직전에 이루어지도록 실험 작업이 12-시간 간격으로 바뀌었다는 점을 제외하면 유사했습니다. 따라서 인코딩 단계와 T1은 둘째 날 21:00 ± 1:00 시간에 완료되어야 하고 나머지 테스트(T2 및 T3)는 각각 09:09에 예약되었습니다. 두 번째 밤의 수면 후 다음날 00 ± 1:00시간 및 21:00 ± 1:00시간을 기록했습니다. 순서 효과를 방지하기 위해 모든 테스트는 총 6가지 가능한 조합에 대해 참가자 간에 균형을 맞추었습니다.

또한, 각 작업마다 그림의 제시 순서가 무작위로 지정되었습니다. 각 실험 세션 전에 참가자들은 하루 중 시간에 따라 변경되는 일련의 짧은 설문지를 작성해야 했습니다. 아침 설문지에는 전날 밤과 관련된 수면의 질을 테스트하기 위한 PSQI(Buysse et al., 1989), Samn-Perelli 척도(Samn & Perelli, 1982) 및 Stanford Sleepiness 척도(Hoddes, Zarcone, Smythe, Phillips, & Dement, 1973) 각각 경계심과 피로도 수준을 조사한 반면, 저녁 설문지에는 Samn-Perelli와 Stanford Sleepiness Scale만 포함되었습니다.

2.5|통계 분석

두 그룹의 인구통계(나이, 성별), 심리 및 수면 매개변수는 독립적인 t-테스트와 χ{1}} 테스트를 사용하여 비교되었습니다. 각 비교에 대해 Cohen의 d를 효과 크기의 척도로 보고했습니다.

테스트 세션 전반에 걸친 메모리 성능의 변화는 다음 계획을 사용하여 분석되었습니다. 먼저, 각 관심 변수에 대해 세션(T1, T2, T3) 및 이미지 유형(음성, 중립)을 개체 내 요인으로, 그룹(SF, WF)을 사이 요인으로 테스트하여 옴니버스 혼합 ANOVA를 수행했습니다. 주제 요소.

그런 다음 첫 번째 실험 가설(즉, 밤에 잠을 자고 난 후의 망각 감소)을 테스트하기 위해 T1에서 T2까지의 변화 점수를 종속 변수로 사용하고 이미지 유형(음성, 중립)을 대상 내 요인으로 사용하여 혼합 ANOVA를 수행했습니다. 그리고 개체 간 요인으로 그룹(SF, WF)을 사용합니다. 두 번째 실험 가설(즉, 밤에 잠을 잔 후의 기억 성능이 후속 기상 후에도 안정적으로 유지됨)을 테스트하기 위해 T2에서 T3까지의 변화 점수를 종속 변수로 사용하고 이미지 유형(음성, 중립)을 내부로 사용하여 또 다른 혼합 ANOVA를 수행했습니다. 과목 요인과 그룹(SF, WF)을 과목 간 요인으로 사용합니다.

정서적 반응성(각성 및 Valence)의 변화를 평가하기 위해 세션(인코딩, T1, T2, T3) 및 이미지 유형(음성, 중립)을 개체 내 요인으로 테스트하고 그룹을 테스트하는 두 가지 별도의 옴니버스 혼합 ANOVA를 수행했습니다. (SF, WF)를 개체 간 요인으로 사용합니다. 모든 ANOVA에 대해 우리는 주요 요인과 상호 작용에 대한 효과 크기의 척도로 eta2p를 보고했으며, 사후 비교를 위한 효과 크기의 척도로 Cohen의 d를 사용하여 수정되지 않은 분석과 Holm 테스트 사후 분석을 모두 보고했습니다.

Pearson의 상관 관계를 사용하여 두 그룹에 대해 수면 매개변수와 수행 능력, 각성과 원자가 사이의 관계를 별도로 조사했습니다. WF의 경우 인코딩 전날 밤에 기록된 수면 매개변수와 T1의 d-프라임, 원자가, 각성 등급과 같은 관심 변수 사이의 관계를 조사했습니다. SF의 경우 인코딩 후 밤에 기록된 수면 매개변수와 T1에서 T2로의 성능 변화 사이의 관계를 조사했습니다. p < 0.05 값이 유의수준으로 사용되었습니다.

귀무 가설 유의성 테스트 외에도 우리는 베이지안 통계를 사용하여 주어진 데이터에서 대립 가설이 참일 확률을 추정했습니다. 구체적으로 우리는 Bayes Factor(BF10)를 보고했는데, 3보다 큰 값은 대립 가설(H1)에 대한 중간 증거를 나타내고 BF10 값은 0.3보다 약간 낮습니다. 귀무가설을 뒷받침합니다(H0; Jarosz & Wiley, 2014). ANOVA의 경우 BF10은 교차 일치 모델 접근 방식을 사용하여 계산되었습니다. 모든 분석은 JASP 버전 0.16.2(JASP 팀, 2022)를 사용하여 수행되었습니다. 연구는 사전 등록되지 않았습니다.

그림 2 (a) 원자가 및 (b) 인코딩(Enc) 및 세 가지 테스트 세션(T1, T2, T3)에서 자극 유형(부정적 및 중립적 그림)에 따른 각성 등급. 오차 막대는 평균의 표준 오차를 나타냅니다.

For more information:1950477648nn@gmail.com