Bases des potentiels évoqués - Emotiv

Bases des potentiels évoqués cognitifs

Roshini Randeniya

Mis à jour le

22 mai 2024

Bases des potentiels évoqués - Emotiv

Bases des potentiels évoqués cognitifs

Roshini Randeniya

Mis à jour le

22 mai 2024

Bases des potentiels évoqués - Emotiv

Bases des potentiels évoqués cognitifs

Roshini Randeniya

Mis à jour le

22 mai 2024

1. Introduction

Bienvenue ! Dans ce deuxième tutoriel, nous allons apprendre à marquer une réponse cérébrale à des stimuli.

Nous allons apprendre :

  • Qu'est-ce qu'un potentiel évoqué cognitif (ERP) ?

  • Quels sont les pics et composantes d'un ERP ?

  • Les étapes typiques pour obtenir un ERP

  • Application pratique à l'aide de l'appareil et du logiciel Emotiv EPOC

2. Qu'est-ce qu'un potentiel évoqué cognitif (ERP) ?

Un potentiel évoqué cognitif (ERP), également appelé potentiel évoqué, est la réponse cérébrale à un événement ou un stimulus (comme l'écoute d'un signal sonore fort). Plus précisément, il s'agit de la variation d'amplitude de tension observée dans l'EEG à la suite d'un événement sensoriel ou cognitif.

Nous pouvons observer des « composantes d'ERP » qui sont des pics stables se produisant après l'apparition d'un stimulus. Un ERP peut présenter de nombreux pics positifs ou négatifs, mais ils ne sont pas tous des composantes d'ERP bien caractérisées comme les composantes N100 ou P300.

N'oubliez pas de regarder la direction de l'axe lorsque vous observez un EEG dans le domaine temporel. Parfois, vous verrez le – en haut et le + en bas de l'axe, en particulier dans un EEG clinique.

Remarque : un ERP peut être représenté à partir d'un événement unique ou en faisant la moyenne des amplitudes sur plusieurs essais de cet événement. En général, des ERP lisses avec des composantes aussi distinctes – comme sur l'image – ne sont obtenus qu'en faisant la moyenne de centaines d'essais.

Fig. 1 – Composantes typiques d'un ERP auditif

Les composantes typiques se caractérisent par leur polarité (c'est-à-dire positive (P) ou négative (N)) et le moment où elles se produisent (par exemple, la première composante négative N1). La même composante N1 peut également être identifiée par le moment où elle s'est produite (par exemple, 100 ms après le début du signal sonore) – N100.

3. Étapes pour obtenir un ERP

Phase expérimentale :

Nous concevons des expériences pour obtenir des ERP d'intérêt spécifiques.

Par exemple, nous pouvons collecter des données EEG pendant que les participants écoutent des signaux sonores.

Pour donner du sens aux données EEG, nous devons marquer dans l'EEG le moment où le participant a entendu un signal sonore. C'est ce qu'on appelle des marqueurs d'événements (lignes rouges verticales sur la figure 2).

Fig. 2 – Marqueurs d'événements (lignes rouges) affichés sur un EEG brut

Aligner précisément le timing du marqueur d'événement avec le début du signal sonore est très important pour nous permettre de voir un ERP ! Il est donc important de choisir les bons matériels et logiciels pour nous aider à obtenir des horodatages précis.

Sélectionner une référence

Rappelez-vous que l'activité électrique est toujours mesurée entre deux points. Dans les appareils EEG, le potentiel électrique de chaque capteur est mesuré par rapport aux capteurs de référence (DRL + CMS).

Dans les appareils Emotiv EPOC, il existe deux options pour les capteurs de référence

Fig. 3 – Options de référence dans les appareils de type Emotiv EPOC

Un casque de type EPOC dispose de deux options de référencement :

  • Référence mastoïdienne – Pour utiliser les mastoïdes comme capteurs de référence, nous plaçons des bouchons en caoutchouc sur les capteurs P3/P4 et des feutres humides sur les capteurs mastoïdiens.

  • Référence P3/P4 – Pour utiliser P3/P4 comme capteurs de référence, nous plaçons des bouchons en caoutchouc sur les capteurs mastoïdiens M1/M2 et des feutres humides sur les capteurs P3/P4.

Il est courant d'utiliser le référencement mastoïdien pour les expériences d'ERP, mais vous pouvez utiliser le référencement P3/P4 car vous pouvez toujours re-référencer les données en ligne plus tard, lors du prétraitement de vos données avant l'analyse. Il est courant de re-référencer les données par rapport à la moyenne de tous les capteurs avant d'analyser les données.

Pour notre expérience, nous allons collecter des données en utilisant le référencement mastoïdien. L'hypothèse généralement bonne ici est que le processus mastoïdien ne transmettra pas autant les données EEG que d'autres emplacements sur la tête, c'est donc un bon point de référence.

Prétraitement :

Nous ne pouvons pas voir immédiatement un ERP dans l'EEG brut car il s'agit d'un effet très faible (~ ±5uV) par rapport à tout ce qui se passe dans et autour de notre cerveau (~ ±40uV) !

Ainsi, pour voir l'effet cérébral spécifique à notre signal sonore, nous devons nettoyer nos données afin d'éliminer tout bruit ou artefact. Ensuite, nous allons « époquer » les données – terme utilisé pour segmenter les réponses cérébrales dans une fenêtre temporelle que nous avons définie (par exemple, la réponse cérébrale commençant 50 ms avant le signal sonore et 400 ms après). Ensuite, nous faisons la moyenne de toutes les données EEG époquées séparées (c'est-à-dire les réponses cérébrales à tous les signaux sonores) pour obtenir un ERP distinct.

Vous trouverez ci-dessous les étapes de base d'un pipeline ERP typique. Les chercheurs choisiront les étapes en fonction de leurs données et de leurs objectifs.

Fig. 4 – Un pipeline de traitement ERP typique

4. Obtenons notre propre ERP

Tout d'abord, configurons le logiciel

  1. Téléchargez la dernière version de PsychoPy – https://www.psychopy.org/ Nous allons utiliser PsychoPy pour présenter les signaux sonores aux participants.

  2. Obtenez les applications Emotiv Launcher et EmotivPRO pour enregistrer et visualiser l'EEG.

  3. Connectez PsychoPy avec votre logiciel Emotiv pour qu'ils puissent communiquer entre eux.

Suivez les étapes de la vidéo :

Créer une expérience d'EEG Emotiv avec PsychoPy

Un ERP lisse peut être obtenu en utilisant de multiples répétitions de n'importe quel stimulus (par exemple, une image, un son). Ici, nous allons présenter au participant le même son de 50 ms, toutes les 4 secondes, environ 150 fois !

Suivez la vidéo pour créer une expérience auditive simple avec un seul signal sonore :

Obtenons des données

Maintenant que vous avez choisi la référence, vous pouvez regarder la vidéo pour apprendre comment configurer votre casque afin d'obtenir un EEG de la meilleure qualité possible :

Pipeline ERP avec EmotivPRO Analyzer

Regardez la vidéo et suivez les étapes pour générer votre propre ERP :

Comprendre le résultat d'ERP d'Analyzer

Pour chaque canal, vous verrez une forme d'onde moyennée. Un ERP lisse typique avec un pic négatif à 100 ms peut être observé ci-dessous. La ligne pleine indique l'amplitude moyenne et la zone ombrée plus claire indique l'erreur standard de la moyenne :

Voici une forme d'onde bruitée sans composantes ERP claires. Cela peut résulter d'un faible nombre d'essais :

Éléments à prendre en compte

Lors de la comparaison d'ERPs entre participants, il est généralement préférable de comparer l'effet de différence.

Par exemple, nous pouvons comparer l'ERP moyenné d'un son plus fréquent (standard) à des sons qui se produisent moins souvent (déviant) dans un modèle. Nous pouvons obtenir une forme d'onde de différence en soustrayant simplement les amplitudes d'une onde par rapport à l'autre. Comme sur la figure 5, nous pouvons alors observer une composante d'ERP généralement connue de sous le nom de négativité de désaccord (MMN), qui est couramment étudiée dans la recherche sur les ERP.

Fig. 5 – La composante de négativité de désaccord peut être observée dans l'ERP en cas de perturbation d'un modèle dans l'environnement

5. Applications des ERP

Identification de biomarqueurs :

L'une des applications les plus courantes des ERP se trouve chez les chercheurs cliniques pour trouver de meilleurs moyens de diagnostiquer les troubles psychiatriques tels que la schizophrénie. Les personnes atteintes de schizophrénie peuvent être différenciées des témoins sains en fonction de leur réponse de négativité de désaccord

Fig. 6 – Les amplitudes de négativité de désaccord sont significativement plus élevées que dans la schizophrénie chronique, à début récent ainsi que chez les personnes à risque de développer le trouble (Jashan 2012)

ERP – BCI (Interfaces Cerveau-Ordinateur)

Les ERP liés à différentes commandes mentales ou stimuli visuels (tels que des lettres sur un clavier) peuvent être utilisés pour déplacer des fauteuils roulants ou alimenter des systèmes d'écriture BCI

6. Ressources

Manuels Emotiv

  1. Manuel EmotivPRO Builder

  2. Manuel EmotivPRO

  3. Manuel EmotivPRO Analyzer

Lecture recommandée

Luck, S.J., 2005. Ten simple rules for designing and interpreting ERP experiments. Event-related potentials: A methods handbook, 4.

1. Introduction

Bienvenue ! Dans ce deuxième tutoriel, nous allons apprendre à marquer une réponse cérébrale à des stimuli.

Nous allons apprendre :

  • Qu'est-ce qu'un potentiel évoqué cognitif (ERP) ?

  • Quels sont les pics et composantes d'un ERP ?

  • Les étapes typiques pour obtenir un ERP

  • Application pratique à l'aide de l'appareil et du logiciel Emotiv EPOC

2. Qu'est-ce qu'un potentiel évoqué cognitif (ERP) ?

Un potentiel évoqué cognitif (ERP), également appelé potentiel évoqué, est la réponse cérébrale à un événement ou un stimulus (comme l'écoute d'un signal sonore fort). Plus précisément, il s'agit de la variation d'amplitude de tension observée dans l'EEG à la suite d'un événement sensoriel ou cognitif.

Nous pouvons observer des « composantes d'ERP » qui sont des pics stables se produisant après l'apparition d'un stimulus. Un ERP peut présenter de nombreux pics positifs ou négatifs, mais ils ne sont pas tous des composantes d'ERP bien caractérisées comme les composantes N100 ou P300.

N'oubliez pas de regarder la direction de l'axe lorsque vous observez un EEG dans le domaine temporel. Parfois, vous verrez le – en haut et le + en bas de l'axe, en particulier dans un EEG clinique.

Remarque : un ERP peut être représenté à partir d'un événement unique ou en faisant la moyenne des amplitudes sur plusieurs essais de cet événement. En général, des ERP lisses avec des composantes aussi distinctes – comme sur l'image – ne sont obtenus qu'en faisant la moyenne de centaines d'essais.

Fig. 1 – Composantes typiques d'un ERP auditif

Les composantes typiques se caractérisent par leur polarité (c'est-à-dire positive (P) ou négative (N)) et le moment où elles se produisent (par exemple, la première composante négative N1). La même composante N1 peut également être identifiée par le moment où elle s'est produite (par exemple, 100 ms après le début du signal sonore) – N100.

3. Étapes pour obtenir un ERP

Phase expérimentale :

Nous concevons des expériences pour obtenir des ERP d'intérêt spécifiques.

Par exemple, nous pouvons collecter des données EEG pendant que les participants écoutent des signaux sonores.

Pour donner du sens aux données EEG, nous devons marquer dans l'EEG le moment où le participant a entendu un signal sonore. C'est ce qu'on appelle des marqueurs d'événements (lignes rouges verticales sur la figure 2).

Fig. 2 – Marqueurs d'événements (lignes rouges) affichés sur un EEG brut

Aligner précisément le timing du marqueur d'événement avec le début du signal sonore est très important pour nous permettre de voir un ERP ! Il est donc important de choisir les bons matériels et logiciels pour nous aider à obtenir des horodatages précis.

Sélectionner une référence

Rappelez-vous que l'activité électrique est toujours mesurée entre deux points. Dans les appareils EEG, le potentiel électrique de chaque capteur est mesuré par rapport aux capteurs de référence (DRL + CMS).

Dans les appareils Emotiv EPOC, il existe deux options pour les capteurs de référence

Fig. 3 – Options de référence dans les appareils de type Emotiv EPOC

Un casque de type EPOC dispose de deux options de référencement :

  • Référence mastoïdienne – Pour utiliser les mastoïdes comme capteurs de référence, nous plaçons des bouchons en caoutchouc sur les capteurs P3/P4 et des feutres humides sur les capteurs mastoïdiens.

  • Référence P3/P4 – Pour utiliser P3/P4 comme capteurs de référence, nous plaçons des bouchons en caoutchouc sur les capteurs mastoïdiens M1/M2 et des feutres humides sur les capteurs P3/P4.

Il est courant d'utiliser le référencement mastoïdien pour les expériences d'ERP, mais vous pouvez utiliser le référencement P3/P4 car vous pouvez toujours re-référencer les données en ligne plus tard, lors du prétraitement de vos données avant l'analyse. Il est courant de re-référencer les données par rapport à la moyenne de tous les capteurs avant d'analyser les données.

Pour notre expérience, nous allons collecter des données en utilisant le référencement mastoïdien. L'hypothèse généralement bonne ici est que le processus mastoïdien ne transmettra pas autant les données EEG que d'autres emplacements sur la tête, c'est donc un bon point de référence.

Prétraitement :

Nous ne pouvons pas voir immédiatement un ERP dans l'EEG brut car il s'agit d'un effet très faible (~ ±5uV) par rapport à tout ce qui se passe dans et autour de notre cerveau (~ ±40uV) !

Ainsi, pour voir l'effet cérébral spécifique à notre signal sonore, nous devons nettoyer nos données afin d'éliminer tout bruit ou artefact. Ensuite, nous allons « époquer » les données – terme utilisé pour segmenter les réponses cérébrales dans une fenêtre temporelle que nous avons définie (par exemple, la réponse cérébrale commençant 50 ms avant le signal sonore et 400 ms après). Ensuite, nous faisons la moyenne de toutes les données EEG époquées séparées (c'est-à-dire les réponses cérébrales à tous les signaux sonores) pour obtenir un ERP distinct.

Vous trouverez ci-dessous les étapes de base d'un pipeline ERP typique. Les chercheurs choisiront les étapes en fonction de leurs données et de leurs objectifs.

Fig. 4 – Un pipeline de traitement ERP typique

4. Obtenons notre propre ERP

Tout d'abord, configurons le logiciel

  1. Téléchargez la dernière version de PsychoPy – https://www.psychopy.org/ Nous allons utiliser PsychoPy pour présenter les signaux sonores aux participants.

  2. Obtenez les applications Emotiv Launcher et EmotivPRO pour enregistrer et visualiser l'EEG.

  3. Connectez PsychoPy avec votre logiciel Emotiv pour qu'ils puissent communiquer entre eux.

Suivez les étapes de la vidéo :

Créer une expérience d'EEG Emotiv avec PsychoPy

Un ERP lisse peut être obtenu en utilisant de multiples répétitions de n'importe quel stimulus (par exemple, une image, un son). Ici, nous allons présenter au participant le même son de 50 ms, toutes les 4 secondes, environ 150 fois !

Suivez la vidéo pour créer une expérience auditive simple avec un seul signal sonore :

Obtenons des données

Maintenant que vous avez choisi la référence, vous pouvez regarder la vidéo pour apprendre comment configurer votre casque afin d'obtenir un EEG de la meilleure qualité possible :

Pipeline ERP avec EmotivPRO Analyzer

Regardez la vidéo et suivez les étapes pour générer votre propre ERP :

Comprendre le résultat d'ERP d'Analyzer

Pour chaque canal, vous verrez une forme d'onde moyennée. Un ERP lisse typique avec un pic négatif à 100 ms peut être observé ci-dessous. La ligne pleine indique l'amplitude moyenne et la zone ombrée plus claire indique l'erreur standard de la moyenne :

Voici une forme d'onde bruitée sans composantes ERP claires. Cela peut résulter d'un faible nombre d'essais :

Éléments à prendre en compte

Lors de la comparaison d'ERPs entre participants, il est généralement préférable de comparer l'effet de différence.

Par exemple, nous pouvons comparer l'ERP moyenné d'un son plus fréquent (standard) à des sons qui se produisent moins souvent (déviant) dans un modèle. Nous pouvons obtenir une forme d'onde de différence en soustrayant simplement les amplitudes d'une onde par rapport à l'autre. Comme sur la figure 5, nous pouvons alors observer une composante d'ERP généralement connue de sous le nom de négativité de désaccord (MMN), qui est couramment étudiée dans la recherche sur les ERP.

Fig. 5 – La composante de négativité de désaccord peut être observée dans l'ERP en cas de perturbation d'un modèle dans l'environnement

5. Applications des ERP

Identification de biomarqueurs :

L'une des applications les plus courantes des ERP se trouve chez les chercheurs cliniques pour trouver de meilleurs moyens de diagnostiquer les troubles psychiatriques tels que la schizophrénie. Les personnes atteintes de schizophrénie peuvent être différenciées des témoins sains en fonction de leur réponse de négativité de désaccord

Fig. 6 – Les amplitudes de négativité de désaccord sont significativement plus élevées que dans la schizophrénie chronique, à début récent ainsi que chez les personnes à risque de développer le trouble (Jashan 2012)

ERP – BCI (Interfaces Cerveau-Ordinateur)

Les ERP liés à différentes commandes mentales ou stimuli visuels (tels que des lettres sur un clavier) peuvent être utilisés pour déplacer des fauteuils roulants ou alimenter des systèmes d'écriture BCI

6. Ressources

Manuels Emotiv

  1. Manuel EmotivPRO Builder

  2. Manuel EmotivPRO

  3. Manuel EmotivPRO Analyzer

Lecture recommandée

Luck, S.J., 2005. Ten simple rules for designing and interpreting ERP experiments. Event-related potentials: A methods handbook, 4.

1. Introduction

Bienvenue ! Dans ce deuxième tutoriel, nous allons apprendre à marquer une réponse cérébrale à des stimuli.

Nous allons apprendre :

  • Qu'est-ce qu'un potentiel évoqué cognitif (ERP) ?

  • Quels sont les pics et composantes d'un ERP ?

  • Les étapes typiques pour obtenir un ERP

  • Application pratique à l'aide de l'appareil et du logiciel Emotiv EPOC

2. Qu'est-ce qu'un potentiel évoqué cognitif (ERP) ?

Un potentiel évoqué cognitif (ERP), également appelé potentiel évoqué, est la réponse cérébrale à un événement ou un stimulus (comme l'écoute d'un signal sonore fort). Plus précisément, il s'agit de la variation d'amplitude de tension observée dans l'EEG à la suite d'un événement sensoriel ou cognitif.

Nous pouvons observer des « composantes d'ERP » qui sont des pics stables se produisant après l'apparition d'un stimulus. Un ERP peut présenter de nombreux pics positifs ou négatifs, mais ils ne sont pas tous des composantes d'ERP bien caractérisées comme les composantes N100 ou P300.

N'oubliez pas de regarder la direction de l'axe lorsque vous observez un EEG dans le domaine temporel. Parfois, vous verrez le – en haut et le + en bas de l'axe, en particulier dans un EEG clinique.

Remarque : un ERP peut être représenté à partir d'un événement unique ou en faisant la moyenne des amplitudes sur plusieurs essais de cet événement. En général, des ERP lisses avec des composantes aussi distinctes – comme sur l'image – ne sont obtenus qu'en faisant la moyenne de centaines d'essais.

Fig. 1 – Composantes typiques d'un ERP auditif

Les composantes typiques se caractérisent par leur polarité (c'est-à-dire positive (P) ou négative (N)) et le moment où elles se produisent (par exemple, la première composante négative N1). La même composante N1 peut également être identifiée par le moment où elle s'est produite (par exemple, 100 ms après le début du signal sonore) – N100.

3. Étapes pour obtenir un ERP

Phase expérimentale :

Nous concevons des expériences pour obtenir des ERP d'intérêt spécifiques.

Par exemple, nous pouvons collecter des données EEG pendant que les participants écoutent des signaux sonores.

Pour donner du sens aux données EEG, nous devons marquer dans l'EEG le moment où le participant a entendu un signal sonore. C'est ce qu'on appelle des marqueurs d'événements (lignes rouges verticales sur la figure 2).

Fig. 2 – Marqueurs d'événements (lignes rouges) affichés sur un EEG brut

Aligner précisément le timing du marqueur d'événement avec le début du signal sonore est très important pour nous permettre de voir un ERP ! Il est donc important de choisir les bons matériels et logiciels pour nous aider à obtenir des horodatages précis.

Sélectionner une référence

Rappelez-vous que l'activité électrique est toujours mesurée entre deux points. Dans les appareils EEG, le potentiel électrique de chaque capteur est mesuré par rapport aux capteurs de référence (DRL + CMS).

Dans les appareils Emotiv EPOC, il existe deux options pour les capteurs de référence

Fig. 3 – Options de référence dans les appareils de type Emotiv EPOC

Un casque de type EPOC dispose de deux options de référencement :

  • Référence mastoïdienne – Pour utiliser les mastoïdes comme capteurs de référence, nous plaçons des bouchons en caoutchouc sur les capteurs P3/P4 et des feutres humides sur les capteurs mastoïdiens.

  • Référence P3/P4 – Pour utiliser P3/P4 comme capteurs de référence, nous plaçons des bouchons en caoutchouc sur les capteurs mastoïdiens M1/M2 et des feutres humides sur les capteurs P3/P4.

Il est courant d'utiliser le référencement mastoïdien pour les expériences d'ERP, mais vous pouvez utiliser le référencement P3/P4 car vous pouvez toujours re-référencer les données en ligne plus tard, lors du prétraitement de vos données avant l'analyse. Il est courant de re-référencer les données par rapport à la moyenne de tous les capteurs avant d'analyser les données.

Pour notre expérience, nous allons collecter des données en utilisant le référencement mastoïdien. L'hypothèse généralement bonne ici est que le processus mastoïdien ne transmettra pas autant les données EEG que d'autres emplacements sur la tête, c'est donc un bon point de référence.

Prétraitement :

Nous ne pouvons pas voir immédiatement un ERP dans l'EEG brut car il s'agit d'un effet très faible (~ ±5uV) par rapport à tout ce qui se passe dans et autour de notre cerveau (~ ±40uV) !

Ainsi, pour voir l'effet cérébral spécifique à notre signal sonore, nous devons nettoyer nos données afin d'éliminer tout bruit ou artefact. Ensuite, nous allons « époquer » les données – terme utilisé pour segmenter les réponses cérébrales dans une fenêtre temporelle que nous avons définie (par exemple, la réponse cérébrale commençant 50 ms avant le signal sonore et 400 ms après). Ensuite, nous faisons la moyenne de toutes les données EEG époquées séparées (c'est-à-dire les réponses cérébrales à tous les signaux sonores) pour obtenir un ERP distinct.

Vous trouverez ci-dessous les étapes de base d'un pipeline ERP typique. Les chercheurs choisiront les étapes en fonction de leurs données et de leurs objectifs.

Fig. 4 – Un pipeline de traitement ERP typique

4. Obtenons notre propre ERP

Tout d'abord, configurons le logiciel

  1. Téléchargez la dernière version de PsychoPy – https://www.psychopy.org/ Nous allons utiliser PsychoPy pour présenter les signaux sonores aux participants.

  2. Obtenez les applications Emotiv Launcher et EmotivPRO pour enregistrer et visualiser l'EEG.

  3. Connectez PsychoPy avec votre logiciel Emotiv pour qu'ils puissent communiquer entre eux.

Suivez les étapes de la vidéo :

Créer une expérience d'EEG Emotiv avec PsychoPy

Un ERP lisse peut être obtenu en utilisant de multiples répétitions de n'importe quel stimulus (par exemple, une image, un son). Ici, nous allons présenter au participant le même son de 50 ms, toutes les 4 secondes, environ 150 fois !

Suivez la vidéo pour créer une expérience auditive simple avec un seul signal sonore :

Obtenons des données

Maintenant que vous avez choisi la référence, vous pouvez regarder la vidéo pour apprendre comment configurer votre casque afin d'obtenir un EEG de la meilleure qualité possible :

Pipeline ERP avec EmotivPRO Analyzer

Regardez la vidéo et suivez les étapes pour générer votre propre ERP :

Comprendre le résultat d'ERP d'Analyzer

Pour chaque canal, vous verrez une forme d'onde moyennée. Un ERP lisse typique avec un pic négatif à 100 ms peut être observé ci-dessous. La ligne pleine indique l'amplitude moyenne et la zone ombrée plus claire indique l'erreur standard de la moyenne :

Voici une forme d'onde bruitée sans composantes ERP claires. Cela peut résulter d'un faible nombre d'essais :

Éléments à prendre en compte

Lors de la comparaison d'ERPs entre participants, il est généralement préférable de comparer l'effet de différence.

Par exemple, nous pouvons comparer l'ERP moyenné d'un son plus fréquent (standard) à des sons qui se produisent moins souvent (déviant) dans un modèle. Nous pouvons obtenir une forme d'onde de différence en soustrayant simplement les amplitudes d'une onde par rapport à l'autre. Comme sur la figure 5, nous pouvons alors observer une composante d'ERP généralement connue de sous le nom de négativité de désaccord (MMN), qui est couramment étudiée dans la recherche sur les ERP.

Fig. 5 – La composante de négativité de désaccord peut être observée dans l'ERP en cas de perturbation d'un modèle dans l'environnement

5. Applications des ERP

Identification de biomarqueurs :

L'une des applications les plus courantes des ERP se trouve chez les chercheurs cliniques pour trouver de meilleurs moyens de diagnostiquer les troubles psychiatriques tels que la schizophrénie. Les personnes atteintes de schizophrénie peuvent être différenciées des témoins sains en fonction de leur réponse de négativité de désaccord

Fig. 6 – Les amplitudes de négativité de désaccord sont significativement plus élevées que dans la schizophrénie chronique, à début récent ainsi que chez les personnes à risque de développer le trouble (Jashan 2012)

ERP – BCI (Interfaces Cerveau-Ordinateur)

Les ERP liés à différentes commandes mentales ou stimuli visuels (tels que des lettres sur un clavier) peuvent être utilisés pour déplacer des fauteuils roulants ou alimenter des systèmes d'écriture BCI

6. Ressources

Manuels Emotiv

  1. Manuel EmotivPRO Builder

  2. Manuel EmotivPRO

  3. Manuel EmotivPRO Analyzer

Lecture recommandée

Luck, S.J., 2005. Ten simple rules for designing and interpreting ERP experiments. Event-related potentials: A methods handbook, 4.

Diagramme illustrant la collecte synchronisée de données neuroscientifiques à l'aide de Lab Streaming Layer (LSL). Un casque EEG Emotiv, une source audio et un déclencheur d'événements transmettent des signaux EEG, des formes d'ondes audio et des marqueurs temporels dans des chronologies alignées qui convergent vers une interface d'enregistrement centrale pour une analyse synchronisée des données multimodales.

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Lab Streaming Layer (LSL) pour la synchronisation de flux de données multiples