Podstawy potencjałów związanych z wydarzeniami

1. Wprowadzenie

Witamy! W tym drugim samouczku nauczymy się, jak oznaczać reakcję mózgu na bodźce.

Nauczymy się:

• Co to jest potencjał zależny od zdarzeń (ERP)?

• Jakie są szczyty i komponenty ERP?

• Typowe kroki do uzyskania ERP

• Praktyczne zastosowanie z użyciem urządzenia i oprogramowania Emotiv EPOC

  
  
  

2. Co to jest potencjał zależny od zdarzeń (ERP)?

Potencjał zależny od zdarzeń (ERP), znany również jako potencjał wywołany, jest odpowiedzią mózgu na zdarzenie lub bodziec (na przykład usłyszenie głośnego tonu). Jest to zmiana amplitudy napięcia widoczna na EEG w wyniku zdarzenia sensorycznego lub poznawczego.

Możemy zaobserwować „komponenty ERP”, które są stabilnymi szczytami występującymi po wystąpieniu bodźca. ERP może mieć wiele pozytywnych lub negatywnych szczytów, ale nie wszystkie z nich są dobrze scharakteryzowanymi komponentami ERP, takimi jak komponenty N100 lub P300.

Pamiętaj, aby zwrócić uwagę na kierunek osi, gdy zobaczysz EEG w dziedzinie czasu. Czasami zobaczysz – na górze i + na dole osi, szczególnie w klinicznym EEG.

Uwaga: ERP może być reprezentowany z pojedynczego zdarzenia lub poprzez uśrednianie amplitud w wielu próbach tego zdarzenia. Typowo, gładkie ERP z tak wyraźnymi komponentami – jak na obrazku – uzyskuje się tylko przez uśrednianie w setkach prób.

Rys. 1 – Typowe komponenty ERP w audycji

Typowe komponenty charakteryzują się swoją polarnością (tj. Pozytywne (P) lub Negatywne (N)) i momentem ich wystąpienia (np. pierwszy negatywny komponent N1). Ten sam komponent N1 można również zidentyfikować po czasie, w którym wystąpił (np. 100 ms od momentu wystąpienia tonu) – N100.

3. Kroki do uzyskania ERP

Faza eksperymentu:

Projektujemy eksperymenty, aby uzyskać konkretne ERP interesujące dla nas.

Na przykład możemy zbierać EEG, gdy uczestnicy słuchają tonów audio.

Aby zrozumieć dane EEG, musimy oznaczyć czas, w którym uczestnik usłyszał ton w EEG. Są to tak zwane znaczniki zdarzeń (pionowe czerwone linie na Rysunku 2).

Rys. 2 – Markery zdarzeń (czerwone linie) wyświetlane na surowym EEG

Dokładne wyrównanie momentu znacznika zdarzenia z początkiem tonu jest bardzo ważne, aby móc zobaczyć ERP! Dlatego ważne jest, aby wybrać odpowiedni sprzęt i oprogramowanie, aby pomóc nam uzyskać dokładne znaczniki czasowe.

Wybór odniesienia

Pamiętaj, że aktywność elektryczna zawsze jest mierzona między dwoma punktami. W urządzeniach EEG potencjał elektryczny w każdym czujniku jest mierzony w stosunku do czujników odniesienia (DRL + CMS).

W urządzeniach Emotiv EPOC istnieją dwie opcje dla czujników odniesienia.

Rys. 3 – Opcje odniesienia w urządzeniach typu Emotiv EPOC

Typ słuchawek EPOC ma dwie opcje odniesienia:

• Odniesienie do mastoida – Aby używać mastoidu jako czujników odniesienia, zakładamy gumowe zatyczki na czujniki P3/P4 i wilgotne filce na czujniki mastoidalne.

• Odniesienie P3/P4 – Aby używać P3/P4 jako czujników odniesienia, zakładamy gumowe zatyczki na czujniki mastoidalne M1/M2 i wilgotne filce na czujniki P3/P4.

Typowe jest używanie odniesienia do mastoidów w eksperymentach ERP, ale można używać odniesienia P3/P4, ponieważ zawsze można ponownie odnosić dane online później, podczas przetwarzania danych przed analizą. Powszechnie ponownie odnosi się dane do średniej wszystkich czujników przed analizą danych.

W naszym eksperymencie zbierzemy dane przy użyciu odniesienia do mastoidów. Zwykle dobrą zasadą jest to, że proces mastoidowy nie przekaże danych EEG tak bardzo, jak inne lokalizacje na głowie, więc jest to dobry punkt odniesienia.

Przetwarzanie wstępne:

Nie możemy od razu zobaczyć ERP w surowym EEG, ponieważ jest to bardzo mały efekt (~ ±5uV) w porównaniu do wszystkiego innego, co dzieje się w i wokół naszego mózgu (~ ±40uV)!

Aby zobaczyć efekt mózgu specyficzny dla naszego tonu, musimy oczyścić nasze dane, aby usunąć wszelkie szumy lub artefakty. Następnie podzielimy dane na epoki, co jest terminem używanym do dzielenia odpowiedzi mózgu na okno czasowe, które zdefiniowaliśmy (np. odpowiedź mózgu zaczynająca się 50 ms przed tonem i 400 ms po tonie). Następnie uśredniamy wszystkie oddzielne epokowane dane EEG (tj. odpowiedzi mózgu na wszystkie tony), aby uzyskać wyraźny ERP.

Poniżej przedstawione są podstawowe kroki w typowym pipeline ERP. Naukowcy wybierają kroki w zależności od swoich danych i celów.

Rys. 4 – Typowy proces przetwarzania ERP

4. Zdobądźmy nasz własny ERP

Najpierw skonfigurujmy oprogramowanie

1. Pobierz najnowszą wersję PsychoPy – https://www.psychopy.org/ Będziemy używać PsychoPy do prezentacji uczestnikom tonów.

2. Pobierz Emotiv Launcher i aplikacje EmotivPRO do rejestrowania i oglądania EEG.

3. Połącz PsychoPy z oprogramowaniem Emotiv, aby mogły ze sobą współpracować.

Postępuj zgodnie z krokami w filmie:

Zbuduj eksperyment EEG EMOTIV z PsychoPy

Gładki ERP można uzyskać dzięki wielokrotnym powtórzeniom dowolnych bodźców (np. obrazu, tonu). Tutaj zaprezentujemy uczestnikowi ten sam ton 50 ms, co 4 sekundy przez ~150 razy!

Podążaj za filmem, aby stworzyć prosty eksperyment audio z pojedynczym tonem:

Zdobądźmy dane

Teraz, gdy wybrałeś odniesienie, możesz obejrzeć film, aby dowiedzieć się, jak ustawić swoje słuchawki, aby uzyskać najlepszą jakość EEG:

Pipeline ERP z EmotivPRO Analyzer

Obejrzyj film i postępuj zgodnie z krokami, aby wygenerować własny ERP:

Zrozumienie wyników ERP z Analizatora

Dla każdego kanału zobaczysz uśrednioną falę. Typowy gładki ERP z negatywnym szczytem przy 100 ms można zobaczyć poniżej. Ciągła linia wskazuje średnią amplitudę, a jaśniejsze zacienienie wskazuje standardowy błąd średniej:

Oto hałaśliwa fala bez wyraźnych komponentów ERP. To może wynikać z niskiej liczby prób:

Rzeczy do rozważenia

Porównując ERPs między uczestnikami, zazwyczaj lepiej jest porównywać efekt różnicy.

Np. Możemy porównać uśredniony ERP dla bardziej częstego tonu (standardowego) w porównaniu do tonów, które występują rzadziej (dewiant/oddball) w wzorze. Możemy uzyskać falę różnicową, po prostu odejmując amplitudy jednej fali od drugiej. Jak na Rysunku 5, możemy zaobserwować komponent ERP znany jako Negatywność niedopasowania (MMN), który jest powszechnie badany w badaniach ERP.

Rys. 5 – Komponent negatywności niedopasowania można zaobserwować w ERP, gdy następuje naruszenie wzoru w środowisku

5. Zastosowania ERP

Identyfikacja biomarkerów:

Jednym z najczęstszych zastosowań ERP jest w badaniach klinicznych w celu znalezienia lepszych sposobów diagnozowania zaburzeń psychiatrycznych, takich jak schizofrenia. Osoby z schizofrenią mogą być różnicowane od zdrowych kontrolnych na podstawie ich odpowiedzi na Negatywność niedopasowania.

Rys. 6 – Amplitudy negatywności niedopasowania są znacznie wyższe niż w przypadku przewlekłej schizofrenii, ostatnio występującego oraz tych z ryzykiem rozwoju zaburzenia (Jashan 2012)

ERP – BCI (Interfejsy mózgowo-komputerowe)

ERPy na różne polecenia umysłowe lub bodźce wizualne (takie jak litery na klawiaturze) mogą być używane do poruszania wózkami inwalidzkimi lub zasilania pisarzy BCI.

6. Zasoby

Podręczniki Emotiv

1. Podręcznik EmotivPRO Builder

2. Podręcznik EmotivPRO

3. Podręcznik EmotivPRO Analyzer

Zalecana literatura

Luck, S.J., 2005. Dziesięć prostych reguł dotyczących projektowania i interpretacji eksperymentów ERP. Potencjały zależne od zdarzeń: Podręcznik metodologiczny, 4.