Dasar-Dasar Potensial Terkait Acara

1. Pendahuluan

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

Kita akan belajar:

• Apa itu potensi terkait peristiwa (ERP)?

• Apa itu puncak dan komponen ERP?

• Langkah-langkah umum untuk mendapatkan ERP

• Aplikasi praktis menggunakan perangkat dan perangkat lunak Emotiv EPOC

  
  
  

2. Apa itu potensi terkait peristiwa (ERP)?

Potensi terkait peristiwa (ERP), juga dikenal sebagai potensi yang diinduksi, adalah respons otak terhadap suatu peristiwa atau rangsangan (seperti mendengar nada keras). Secara spesifik – ini adalah perubahan amplitudo tegangan yang terlihat pada EEG akibat peristiwa sensorik atau kognitif.

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

Ingat untuk melihat 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 satu peristiwa tunggal atau dengan menghitung rata-rata amplitudo di seluruh percobaan peristiwa tersebut. Biasanya, ERP yang halus dengan komponen yang jelas – seperti dalam gambar – hanya diperoleh dengan menghitung rata-rata di seluruh ratusan percobaan.

Gambar 1 – Komponen ERP auditori yang khas

Komponen yang khas dicirikan oleh polaritasnya (yaitu, Positif (P) atau Negatif (N) dan kapan mereka terjadi (misalnya, komponen negatif pertama N1). Komponen N1 yang sama juga dapat diidentifikasi berdasarkan waktu mereka terjadi (misalnya, 100ms dari awal nada) – N100.

3. Langkah-langkah untuk mendapatkan ERP

Fase Eksperimen:

Kita merancang eksperimen untuk mendapatkan ERP tertentu yang menarik.

Misalnya, kita dapat mengumpulkan EEG sementara peserta mendengarkan nada audio.

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

Gambar 2 – Penanda acara (garis merah) yang ditampilkan di EEG mentah

Mendapatkan waktu penanda acara yang teratur dengan akurat dengan awal nada sangat penting bagi kita agar dapat melihat ERP! Jadi penting untuk memilih perangkat keras dan perangkat lunak yang tepat untuk membantu kita mendapatkan cap waktu yang akurat.

Memilih referensi

Ingat bahwa aktivitas listrik selalu diukur antara dua titik. Dalam perangkat EEG, potensi listrik pada setiap sensor diukur terhadap sensor referensi (DRL + CMS).

Di perangkat Emotiv EPOC, ada dua opsi untuk sensor referensi.

Gambar 3 – Opsi referensi dalam perangkat tipe Emotiv EPOC

Headset tipe EPOC memiliki dua opsi untuk referensi:

• Referensi Mastoid – Untuk menggunakan Mastoid sebagai sensor referensi, kita meletakkan penutup karet pada sensor P3/P4 dan felts basah pada sensor mastoid.

• Referensi P3/P4 – Untuk menggunakan P3/P4 sebagai sensor referensi, kita meletakkan penutup karet pada sensor Mastoid M1/M2 dan felts basah pada sensor P3/P4.

Biasanya digunakan referensi Mastoid untuk eksperimen ERP, tetapi Anda dapat menggunakan referensi P3/P4 karena Anda selalu dapat meng-referensikan data secara online nanti, saat memproses data Anda sebelum analisis. Umum untuk meng-referensikan data ke rata-rata semua sensor sebelum menganalisis data.

Untuk eksperimen kita, kita akan mengumpulkan data menggunakan referensi Mastoid. Asumsi yang biasanya baik di sini adalah bahwa proses mastoid tidak akan banyak mentransmisikan data EEG dibandingkan lokasi lain di kepala, jadi ini adalah titik referensi yang baik.

Pemrosesan Awal:

Kita tidak bisa langsung melihat ERP di EEG mentah karena itu adalah efek yang sangat kecil (~ ±5uV) dibandingkan dengan segala sesuatu yang terjadi di dan sekitar otak kita (~ ±40uV)!

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

Di bawah ini adalah langkah-langkah dasar dalam jalur pemrosesan ERP yang khas. Peneliti akan memilih langkah-langkah tergantung pada data dan tujuan mereka.

Gambar 4 – Jalur pemrosesan ERP yang khas

4. Mari kita buat ERP kita sendiri

Pertama, mari kita atur perangkat lunaknya

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

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

3. Hubungkan PsychoPy dengan Perangkat Lunak Emotiv Anda sehingga mereka dapat berkomunikasi satu sama lain.

Ikuti langkah-langkah dalam video:

Membangun eksperimen EEG EMOTIV dengan PsychoPy

ERP yang halus dapat diperoleh menggunakan beberapa pengulangan dari rangsangan apa pun (misalnya, gambar, nada). Di sini kita akan menyajikan peserta dengan nada 50ms yang sama, setiap 4 detik selama ~150 kali!

Ikuti video untuk membangun eksperimen auditori sederhana dengan satu nada:

Mari kita kumpulkan data

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

Jalur ERP dengan EmotivPRO Analyzer

Ikuti video dan langkah-langkah untuk menghasilkan ERP Anda sendiri:

Memahami output ERP dari Analyzer

Untuk setiap saluran Anda akan melihat gelombang rata-rata. ERP yang halus dan khas dengan puncak negatif pada 100ms dapat terlihat di bawah ini. Garis solid menunjukkan amplitudo rata-rata dan bayangan yang lebih ringan menunjukkan kesalahan standar dari rata-rata:

Berikut adalah gelombang yang berisik tanpa komponen ERP yang jelas. Ini dapat dihasilkan dari sejumlah percobaan yang rendah:

Hal yang perlu dipertimbangkan

Saat membandingkan ERP antara peserta, biasanya lebih baik membandingkan efek perbedaan.

Misalnya, kita dapat melihat ERP rata-rata terhadap nada yang lebih sering (standar) dibandingkan dengan nada yang muncul lebih jarang (deviant/oddball) dalam pola. Kita dapat memperoleh gelombang perbedaan dengan cukup mengurangkan amplitudo satu gelombang dari gelombang lainnya. Seperti di Gambar 5 kita dapat kemudian mengamati komponen ERP yang biasanya dikenal sebagai Mismatch Negativity (MMN) yang umum dipelajari dalam penelitian ERP.

Gambar 5 – Komponen Mismatch negativity dapat diamati dalam ERP ketika ada pelanggaran terhadap pola dalam lingkungan

5. Aplikasi ERP

Identifikasi Biomarker :

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

Gambar 6 – Amplitudo Mismatch negativity secara signifikan lebih tinggi pada skizofrenia kronis, onset baru-baru ini serta mereka yang berisiko mengembangkan gangguan (Jashan 2012)

ERP – BCI (Antarmuka Otak Komputer)

ERP untuk perintah mental yang berbeda atau rangsangan visual (seperti huruf di keyboard) dapat digunakan untuk menggerakkan kursi roda atau mengaktifkan eja BCI.

6. Sumber Daya

Manual Emotiv

1. Manual Pembuat EmotivPRO

2. Manual EmotivPRO

3. Manual Analyzer EmotivPRO

Bacaan yang Direkomendasikan

Luck, S.J., 2005. Sepuluh aturan sederhana untuk merancang dan menginterpretasikan eksperimen ERP. Potensi terkait peristiwa: Buku panduan metode, 4.