Basisprincipes van event-related potentials

1. Inleiding

Welkom! In deze tweede tutorial gaan we leren hoe je een hersenreactie op stimuli markeert.

We zullen leren:

• Wat is een event-related potential (ERP)?

• Wat zijn ERP-pieken en componenten?

• Typische stappen om een ERP te verkrijgen

• Praktische toepassing met Emotiv EPOC-apparaat en software

  
  
  

2. Wat is een event-related potential (ERP)?

Een event-related potential (ERP), ook wel een evoked potential genoemd, is de hersenreactie op een gebeurtenis of stimulus (zoals het horen van een luide toon). Specifiek is het de verandering in spanningsamplitude die in het EEG wordt gezien als gevolg van een sensorische of cognitieve gebeurtenis.

We kunnen ‘ERP-componenten’ waarnemen, dit zijn stabiele pieken die optreden na het begin van een stimulus. Een ERP kan veel positieve of negatieve pieken hebben, maar dat zijn niet allemaal goed gekarakteriseerde ERP-componenten zoals de N100- of P300-componenten.

Denk eraan naar de asrichting te kijken wanneer je een EEG in het tijddomein ziet. Soms zie je de – bovenaan en + onderaan de as, vooral bij klinische EEG

Opmerking: een ERP kan worden weergegeven vanuit één enkele gebeurtenis of door amplitudes over meerdere trials van die gebeurtenis te middelen. Doorgaans worden vloeiende ERP's met zulke duidelijke componenten – zoals in de afbeelding – alleen verkregen door te middelen over 100'en trials

Fig. 1 – Typische auditieve ERP-componenten

Typische componenten worden gekarakteriseerd door hun polariteit (d.w.z. Positief (P) of Negatief (N)) en wanneer ze optreden (bijv. 1e negatieve component N1). Dezelfde N1-component kan ook worden geïdentificeerd op basis van het tijdstip waarop die optrad (bijv. 100 ms vanaf het begin van de toon) – N100

3. Stappen om een ERP te verkrijgen

Experimentele fase:

We ontwerpen experimenten om specifieke ERP's van interesse te verkrijgen.

Bijvoorbeeld, we kunnen EEG verzamelen terwijl deelnemers naar audiotonen luisteren.

Om de EEG-gegevens te kunnen interpreteren, moeten we het tijdstip markeren waarop de deelnemer een toon hoorde in het EEG. Dit worden event markers genoemd (verticale rode lijnen in Figuur 2).

Fig. 2 – Event markers (rode lijnen) weergegeven op een ruw EEG

Het nauwkeurig uitlijnen van de timing van de event marker met het begin van de toon is erg belangrijk om een ERP te kunnen zien! Daarom is het belangrijk de juiste hardware en software te kiezen om ons te helpen nauwkeurige tijdstempels te verkrijgen.

Een referentie selecteren

Onthoud dat elektrische activiteit altijd tussen twee punten wordt gemeten. In EEG-apparaten wordt het elektrische potentiaal bij elke sensor gemeten ten opzichte van de referentiesensoren (DRL + CMS).

In Emotiv EPOC-apparaten zijn er twee opties voor referentiesensoren

Fig. 3 – Referentieopties in apparaten van het type Emotiv EPOC

Een headset van het type EPOC heeft twee opties voor referentie:

• Mastoïd-referentie – Om de mastoïden als referentiesensoren te gebruiken, plaatsen we rubberen dopjes op de P3/P4-sensoren en natte viltjes op de mastoïdsensoren.

• P3/P4-referentie – Om P3/P4 als referentiesensoren te gebruiken, plaatsen we rubberen dopjes op de M1/M2-mastoïdsensoren en natte viltjes op de P3/P4-sensoren

Het is gebruikelijk om mastoïd-referentie te gebruiken voor ERP-experimenten, maar je kunt ook P3/P4-referentie gebruiken omdat je de gegevens later online altijd opnieuw kunt refereren, tijdens de preprocessing vóór analyse. Het is gebruikelijk om de gegevens opnieuw te refereren naar het gemiddelde van alle sensoren voordat de gegevens worden geanalyseerd.

Voor ons experiment verzamelen we gegevens met mastoïd-referentie. De doorgaans goede aanname hier is dat het mastoïdproces EEG-gegevens minder doorgeeft dan andere locaties op het hoofd, dus het is een goed referentiepunt.

Preprocessing:

We kunnen een ERP niet onmiddellijk zien in het ruwe EEG omdat het een zeer klein effect is (~ ±5uV) vergeleken met alles wat er verder in en rond onze hersenen gebeurt (~ ±40uV)!

Dus om het herseneffect te zien dat specifiek is voor onze toon, moeten we onze gegevens opschonen om ruis of artefacten te verwijderen. Daarna zullen we de gegevens ‘epochen’ – dit is de term die wordt gebruikt voor het opdelen van de hersenreacties in een door ons gedefinieerd tijdvenster (bijv. de hersenreactie vanaf 50 ms vóór de toon tot 400 ms erna). Vervolgens middelen we alle afzonderlijke ge-epochte EEG-gegevens (d.w.z. de hersenreacties op alle tonen) om een duidelijk ERP te verkrijgen.

Hieronder staan de basisstappen in een typische ERP-pijplijn. Onderzoekers kiezen stappen afhankelijk van hun gegevens en doelstellingen.

Fig. 4 – Een typische ERP-verwerkingspijplijn

4. Laten we ons eigen ERP verkrijgen

Laten we eerst de software instellen

1. Download de nieuwste versie van PsychoPy – https://www.psychopy.org/ We gaan PsychoPy gebruiken om deelnemers de tonen aan te bieden.

2. Download de Emotiv Launcher en EmotivPRO-apps om EEG op te nemen en te bekijken.

3. Verbind PsychoPy met je Emotiv-software zodat ze met elkaar kunnen communiceren.

Volg de stappen in de video:

Bouw een EMOTIV EEG-experiment met PsychoPy

Een vloeiend ERP kan worden verkregen met meerdere herhalingen van om het even welke stimulus (bijv. een afbeelding, een toon). Hier gaan we de deelnemer dezelfde toon van 50 ms aanbieden, elke 4 seconden, ongeveer 150 keer!

Volg de video om een eenvoudig auditief experiment met één toon te bouwen:

Laten we wat data verzamelen

Nu je de referentie hebt gekozen, kun je de video bekijken om te leren hoe je je headset instelt om EEG van de beste kwaliteit te krijgen:

ERP-pijplijn met EmotivPRO Analyzer

Bekijk de video en volg de stappen om je eigen ERP te genereren:

De ERP-output van Analyzer begrijpen

Voor elk kanaal zie je een gemiddeld golfvormsignaal. Een typisch vloeiend ERP met een negatieve piek op 100 ms is hieronder te zien. De doorgetrokken lijn geeft de gemiddelde amplitude aan en de lichtere schaduw geeft de standaardfout van het gemiddelde aan:

Hier is een ruisachtige golfvorm zonder duidelijke ERP-componenten. Dit kan het gevolg zijn van een laag aantal trials:

Zaken om te overwegen

Bij het vergelijken van ERP's tussen deelnemers is het over het algemeen beter om het verschil-effect te vergelijken.

Bijv. we kunnen kijken naar het gemiddelde ERP op een vaker voorkomende toon (standaard) vergeleken met tonen die minder vaak voorkomen (deviant/oddball) in een patroon. We kunnen een verschilgolfvorm verkrijgen door eenvoudig de amplitudes van de ene golf van de andere af te trekken. Zoals in Figuur 5 kunnen we dan een ERP-component waarnemen die meestal bekendstaat als Mismatch Negativity (MMN), die vaak wordt bestudeerd in ERP-onderzoek.

Fig. 5 – Mismatch negativity-component kan worden waargenomen in het ERP wanneer er een schending is van een patroon in de omgeving

5. Toepassingen van ERP's

Identificatie van biomarkers:

Een van de meest voorkomende toepassingen van ERP's is in klinisch onderzoek om betere manieren te vinden om psychiatrische stoornissen zoals schizofrenie te diagnosticeren. Mensen die leven met schizofrenie kunnen worden onderscheiden van gezonde controles op basis van hun Mismatch Negativity-respons

Fig. 6 – Mismatch negativity-amplitudes zijn significant hoger dan bij chronische schizofrenie, recent begin, evenals bij degenen met risico op het ontwikkelen van de stoornis (Jashan 2012)

ERP – BCI (Brain Computer Interfaces)

ERP's op verschillende mentale commando's of visuele stimuli (zoals letters op een toetsenbord) kunnen worden gebruikt om rolstoelen te besturen of BCI-spellers aan te sturen

6. Bronnen

Emotiv-handleidingen

1. EmotivPRO Builder-handleiding

2. EmotivPRO-handleiding

3. EmotivPRO Analyzer-handleiding

Aanbevolen literatuur

Luck, S.J., 2005. Tien eenvoudige regels voor het ontwerpen en interpreteren van ERP-experimenten. Event-related potentials: A methods handbook, 4.