1. Pendahuluan

Selamat datang! Dalam tutorial kedua ini kita akan mempelajari tentang cara menandai respons otak terhadap stimuli.

Kita akan mempelajari:

• Apa itu event-related potential(ERP)?

• Apa itu puncak dan komponen ERP?

• Langkah-langkah umum untuk mendapatkan ERP

• Penerapan praktis menggunakan perangkat dan perangkat lunak Emotiv EPOC

2. Apa itu event-related potential (ERP)?

Event-related potential (ERP), yang juga disebut sebagai evoked potential, adalah respons otak terhadap suatu peristiwa atau stimulus (seperti mendengar nada keras). Secara spesifik – ini adalah perubahan amplitudo tegangan yang terlihat pada EEG sebagai akibat dari peristiwa sensorik atau kognitif.

Kita dapat mengamati 'komponen ERP' yang merupakan puncak stabil yang terjadi setelah munculnya stimulus. ERP dapat memiliki banyak puncak positif atau negatif, tetapi tidak semuanya merupakan komponen ERP yang terkarakterisasi dengan baik seperti komponen N100 atau P300.

Ingatlah untuk melihat ke arah sumbu ketika Anda melihat EEG dalam domain waktu. Terkadang Anda akan melihat – di bagian atas dan + di bagian bawah sumbu, terutama pada EEG klinis

Catatan: ERP dapat direpresentasikan dari peristiwa tunggal atau dengan merata-ratakan amplitudo di berbagai uji coba dari peristiwa tersebut. Biasanya, ERP yang mulus dengan komponen yang jelas seperti itu – seperti pada gambar – diperoleh hanya dengan merata-ratakan di seluruh 100-an uji coba

Gbr. 1 – Komponen ERP pendengaran yang khas

Komponen-komponen yang khas dicirikan oleh polaritasnya (yaitu, Positif (P) atau Negatif (N) dan kapan mereka terjadi (misalnya, komponen negatif ke-1 N1). Komponen N1 yang sama juga dapat diidentifikasi berdasarkan waktu terjadinya (misalnya, 100 md sejak awal nada) – N100

3. Langkah-langkah untuk mendapatkan ERP

Fase Eksperimen:

Kami merancang eksperimen untuk mendapatkan ERP spesifik yang menarik.

Sebagai contoh, kita dapat mengumpulkan EEG saat peserta mendengarkan nada audio.

Untuk memahami data EEG, kita harus menandai waktu saat peserta mendengar nada pada EEG. Ini disebut penanda peristiwa (Garis merah vertikal pada Gambar 2).

Gbr. 2 – Penanda peristiwa (garis merah) yang ditampilkan pada EEG mentah

Menyelaraskan waktu penanda peristiwa secara akurat dengan awal nada sangat penting bagi kita untuk dapat melihat ERP! Jadi, penting untuk memilih perangkat keras dan perangkat lunak yang tepat untuk membantu kita mendapatkan stempel waktu yang akurat.

Memilih referensi

Ingatlah bahwa aktivitas listrik selalu diukur di antara dua titik. Pada perangkat EEG, potensial listrik pada setiap sensor diukur terhadap sensor referensi (DRL + CMS).

Pada perangkat Emotiv EPOC, ada dua opsi untuk sensor referensi

Gbr. 3 – Opsi referensi pada perangkat tipe Emotiv EPOC

Headset tipe EPOC memiliki dua opsi untuk perujukan:

• Referensi Mastoid – Untuk menggunakan Mastoid sebagai sensor referensi, kita menempatkan sumbat karet pada sensor P3/P4 dan sensor mastoid yang dibasahi.

• Referensi P3/P4 – Untuk menggunakan P3/P4 sebagai sensor referensi, kita menempatkan sumbat karet pada sensor Mastoid M1/M2 dan sensor P3/P4 yang dibasahi

Biasanya kita menggunakan perujukan Mastoid untuk eksperimen ERP, tetapi Anda dapat menggunakan perujukan P3/P4 karena Anda selalu dapat merujuk ulang data secara daring nanti, saat mempraproses data sebelum analisis. Merupakan hal yang umum untuk merujuk ulang data ke rata-rata semua sensor sebelum menganalisis data.

Untuk eksperimen kami, kami akan mengumpulkan data menggunakan perujukan Mastoid. Asumsi yang biasanya baik di sini adalah bahwa prosesus mastoid tidak akan mentransmisikan data EEG sebanyak lokasi lain di kepala, sehingga ini adalah titik referensi yang baik.

Pra-pemrosesan:

Kita tidak dapat langsung melihat ERP dalam EEG mentah karena pengaruhnya sangat kecil (~ ±5uV) dibandingkan dengan hal lain yang terjadi di dalam dan di sekitar otak kita (~ ±40uV)!

Jadi, untuk melihat efek otak yang spesifik pada nada kita, kita perlu membersihkan data kita untuk menghilangkan kebisingan atau artefak apa pun. Kemudian kita akan melakukan 'epoch' pada data – yang merupakan istilah yang digunakan untuk membagi respons otak ke dalam jendela waktu yang telah kita tentukan (misalnya, respons otak yang dimulai dari 50 md sebelum nada dan 400 md setelah nada). Kemudian kita merata-ratakan semua data EEG epoch yang terpisah (yaitu, respons otak terhadap semua nada) untuk mendapatkan ERP yang jelas.

Berikut adalah langkah-langkah dasar dalam jalur pipa ERP yang khas. Peneliti akan memilih langkah-langkah yang bergantung pada data dan tujuan mereka.

Gbr. 4 – Jalur pipa pemrosesan ERP yang khas

4. Mari dapatkan ERP kita sendiri

Pertama mari kita siapkan perangkat lunaknya

1. Unduh versi PsychoPy terbaru – https://www.psychopy.org/ Kita akan menggunakan PsychoPy untuk menyajikan nada kepada peserta.

2. Dapatkan aplikasi Emotiv Launcher dan EmotivPRO untuk merekam dan melihat EEG.

3. Hubungkan PsychoPy dengan Perangkat Lunak Emotiv Anda sehingga keduanya dapat saling berkomunikasi.

Ikuti langkah-langkah dalam video:

Bangun eksperimen EEG Emotiv dengan PsychoPy

ERP yang mulus dapat diperoleh dengan menggunakan beberapa pengulangan stimuli apa pun (misalnya, gambar, nada). Di sini kita akan menyajikan nada 50 md yang sama kepada peserta, setiap 4 detik sebanyak ~150 kali!

Ikuti video ini untuk membangun eksperimen pendengaran sederhana dengan nada tunggal:

Mari dapatkan beberapa data

Sekarang setelah Anda memilih referensi, Anda dapat menonton video untuk mempelajari cara mengatur headset Anda untuk mendapatkan EEG dengan kualitas terbaik:

Jalur pipa ERP dengan EmotivPRO Analyzer

Tonton video dan ikuti langkah-langkah untuk menghasilkan ERP Anda sendiri:

Memahami output ERP dari Analyzer

Untuk setiap saluran, Anda akan melihat bentuk gelombang rata-rata. ERP mulus yang khas dengan puncak negatif pada 100 md dapat dilihat di bawah ini. Garis tebal menunjukkan amplitudo rata-rata dan bayangan yang lebih terang menunjukkan kesalahan standar rata-rata:

Berikut adalah bentuk gelombang yang bising tanpa komponen ERP yang jelas. Hal ini dapat disebabkan oleh jumlah uji coba yang sedikit:

Hal-hal yang perlu dipertimbangkan

Saat membandingkan ERP antar peserta, umumnya lebih baik membandingkan efek perbedaannya.

Misalnya, Kita dapat melihat rata-rata ERP ke nada yang lebih sering (standar) dibandingkan dengan nada yang lebih jarang terjadi (menyimpang/ganjil) dalam suatu pola. Kita dapat memperoleh bentuk gelombang perbedaan hanya dengan mengurangkan amplitudo dari satu gelombang ke gelombang lainnya. Seperti pada Gambar 5, kita kemudian dapat mengamati komponen ERP yang biasanya dikenal sebagai Mismatch Negativity (MMN) yang biasa dipelajari dalam penelitian ERP.

Gbr. 5 – Komponen mismatch negativity dapat diamati pada ERP ketika ada pelanggaran terhadap suatu pola di lingkungan

5. Penerapan ERP

Identifikasi Biomarker:

Salah satu penerapan ERP yang paling umum adalah pada peneliti klinis untuk menemukan cara yang lebih baik dalam mendiagnosis gangguan kejiwaan seperti Skizofrenia. Orang yang hidup dengan skizofrenia dapat dibedakan dari kontrol yang sehat berdasarkan Respons Mismatch Negativity mereka

Gbr. 6 – Amplitudo mismatch negativity secara signifikan lebih tinggi daripada skizofrenia kronis, onset baru serta mereka yang berisiko mengalami gangguan tersebut (Jashan 2012)

ERP – BCI (Brain Computer Interfaces)

ERP untuk berbagai perintah mental atau stimuli visual (seperti huruf pada keyboard) dapat digunakan untuk menggerakkan kursi roda atau menyalakan pengeja BCI

6. Sumber Daya

Panduan Emotiv

1. Panduan EmotivPRO Builder

2. Panduan EmotivPRO

3. Panduan EmotivPRO Analyzer

Bacaan yang Direkomendasikan

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