1. Giriş

Hoş geldiniz! Bu ikinci eğitimde, uyarana karşı oluşan beyin tepkisini nasıl işaretleyeceğimizi öğreneceğiz.

Şunları öğreneceğiz:

• Olayla ilişkili potansiyel (ERP) nedir?

• ERP pikleri ve bileşenleri nelerdir?

• Bir ERP elde etmek için tipik adımlar

• Emotiv EPOC cihazı ve yazılımı kullanılarak pratik uygulama

2. Olayla ilişkili potansiyel (ERP) nedir?

Olayla ilişkili potansiyel (ERP), aynı zamanda uyarılmış potansiyel olarak da adlandırılır, bir olaya veya uyarana (yüksek bir ses duymak gibi) karşı beynin verdiği tepkidir. Özellikle – bir duyusal veya bilişsel etkinlik sonucunda EEG'de görülen voltaj genliği değişimidir.

Bir uyaranın başlangıcından sonra meydana gelen kararlı pikler olan 'ERP bileşenlerini' gözlemleyebiliriz. Bir ERP'nin birçok pozitif veya negatif piki olabilir, ancak bunların hepsi N100 veya P300 bileşenleri gibi iyi karakterize edilmiş ERP bileşenleri değildir.

Zaman alanında bir EEG gördüğünüzde eksen yönüne bakmayı unutmayın. Bazen eksenin üstünde – ve altında + görebilirsiniz, özellikle klinik EEG'lerde.

Not: Bir ERP tek bir olaydan veya o olaya ait birden fazla denemenin genliklerinin ortalaması alınarak temsil edilebilir. Genellikle, görseldeki gibi belirgin bileşenlere sahip pürüzsüz ERP'ler ancak 100'lerce denemenin ortalaması alınarak elde edilir

Şekil 1 – Tipik işitsel ERP bileşenleri

Tipik bileşenler polariteleri (yani Pozitif (P) veya Negatif (N)) ve ne zaman oluştukları (örneğin 1. negatif bileşen N1) ile karakterize edilir. Aynı N1 bileşeni tutuştukları zamana göre de tanımlanabilir (örneğin tonun başlangıcından itibaren 100 ms) – N100

3. ERP elde etme adımları

Deney Aşaması:

İlgilenilen belirli ERP'leri elde etmek için deneyler tasarlarız.

Örneğin, katılımcılar ses tonlarını dinlerken EEG verisi toplayabiliriz.

EEG verilerini anlamlandırmak için katılımcının EEG'de tonu duyduğu anı işaretlememiz gerekir. Bunlara olay işaretleyicileri denir (Şekil 2'deki kırmızı dikey çizgiler).

Şekil 2 – Ham EEG üzerinde gösterilen olay işaretleyicileri (kırmızı çizgiler)

Bir ERPyi görebilmemiz için olay işaretleyicisinin zamanlamasının tonun başlangıcıyla doğru bir şekilde hizalanması çok önemlidir! Bu nedenle doğru zaman damgalarını elde etmemize yardımcı olacak doğru donanım ve yazılımı seçmek önemlidir.

Bir referans seçme

Elektriksel aktivitenin her zaman iki nokta arasında ölçüldüğünü unutmayın. EEG cihazlarında her sensördeki elektriksel potansiyel referans sensörlerine (DRL + CMS) göre ölçülür.

Emotiv EPOC cihazlarında referans sensörleri için iki seçenek vardır

Şekil 3 – Emotiv EPOC tipi cihazlarda referans seçenekleri

EPOC tipi bir başlığın referanslama için iki seçeneği vardır:

• Mastoid Referansı – Referans sensörleri olarak Mastoid kullanmak için P3/P4 sensörlerine kauçuk tıpalar ve mastoid sensörlerine ıslak keçeler yerleştiririz.

• P3/P4 referansı – Referans sensörleri olarak P3/P4'ü kullanmak için M1/M2 Mastoid sensörlerine kauçuk tıpalar ve P3/P4 sensörlerine ıslak keçeler yerleştiririz

ERP deneyleri için Mastoid referansı kullanmak yaygındır ancak P3/P4 referansını da kullanabilirsiniz; analizden önce verilerinizi ön işlemden geçirirken verileri daha sonra çevrimiçi olarak her zaman yeniden referanslayabilirsiniz. Verileri analiz etmeden önce tüm sensörlerin ortalamasına göre yeniden referanslamak yaygın bir uygulamadır.

Deneyimiz için Mastoid referansını kullanarak veri toplayacağız. Buradaki genellikle geçerli olan varsayım, mastoid çıkıntısının EEG verilerini kafadaki diğer konumlar kadar iletmeyeceğidir, bu nedenle iyi bir referans noktasıdır.

Ön işleme:

Ham EEG'de ERP'yi hemen göremeyiz çünkü beynimizin içinde ve çevresinde olup biten her şeye kıyasla (~ ±40uV) çok küçük bir etkidir (~ ±5uV)!

Bu nedenle tonumuza özgü beyin etkisini görmek için her türlü gürültüyü veya artefaktı ortadan kaldırmak amacıyla verilerimizi temizlememiz gerekir. Ardından verileri 'epoch'layacağız – bu, beyin tepkilerini tanımladığımız bir zaman penceresine bölmek için kullanılan bir terimdir (örneğin tondan 50 ms öncesinden başlayıp tondan 400 ms sonrasına kadar olan beyin tepkisi). Daha sonra belirgin bir ERP elde etmek için tüm ayrı epochlanmış EEG verilerinin (yani tüm tonlara verilen beyin tepkilerinin) ortalamasını alırız.

Aşağıda tipik bir ERP boru hattındaki temel adımlar yer almaktadır. Araştırmacılar verilerine ve hedeflerine göre adımları seçeceklerdir.

Şekil 4 – Tipik bir ERP işleme boru hattı

4. Kendi ERP'mizi elde edelim

Öncelikle yazılımı kuralım

1. PsychoPy'ın en son sürümünü indirin – https://www.psychopy.org/ Katılımcılara tonları sunmak için PsychoPy kullanacağız.

2. EEG'yi kaydetmek ve görüntülemek için Emotiv Launcher ve EmotivPRO uygulamalarını edinin.

3. Birbirleriyle iletişim kurabilmeleri için PsychoPy'ı Emotiv Yazılımınızla bağlayın.

Videodaki adımları takip edin:

PsychoPy ile bir Emotiv EEG deneyi oluşturun

Herhangi bir uyaranın (örneğin bir görsel, bir ton) birden fazla tekrarı kullanılarak pürüzsüz bir ERP elde edilebilir. Burada katılımcıya her 4 saniyede bir yaklaşık 150 kez aynı 50 milisaniyelik tonu sunacağız!

Tek bir tonla basit bir işitsel deney oluşturmak için videoyu takip edin:

Biraz veri alalım

Artık referansı seçtiğinize göre, en iyi kalitede EEG elde etmek için başlığınızı nasıl kuracağınızı öğrenmek üzere videoyu izleyebilirsiniz:

EmotivPRO Analyzer ile ERP boru hattı

Kendi ERP'nizi oluşturmak için videoyu izleyin ve adımları takip edin:

Analyzer'dan alınan ERP çıktısını anlama

Her kanal için ortalama bir dalga formu göreceksiniz. 100 ms'de negatif pik içeren tipik bir pürüzsüz ERP aşağıda görülebilir. Düz çizgi ortalama genliği, daha açık renkli gölgelendirme ise ortalamanın standart hatasını gösterir:

İşte net ERP bileşenleri olmayan gürültülü bir dalga formu. Bu, deneme sayısının az olmasından kaynaklanabilir:

Dikkate alınması gereken hususlar

Katılımcılar arasındaki ERP'leri karşılaştırırken, fark etkisini karşılaştırmak genellikle daha iyidir.

Örneğin, bir örüntüde daha sık görülen bir tona (standart) verilen ortalama ERP ile daha az sıklıkta oluşan tonlara (sapma/oddball) verilen ortalama ERPyi karşılaştırabiliriz. Sadece bir dalganın genliklerini diğerinden çıkararak bir fark dalga formu elde edebiliriz. Şekil 5'te olduğu gibi, daha sonra ERP araştırmalarında yaygın olarak incelenen ve tipik olarak Uyuşmazlık Negatifliği (MMN) olarak bilinen bir ERP bileşenini gözlemleyebiliriz.

Şekil 5 – Çevredeki bir örüntünün ihlali söz konusu olduğunda ERP'de uyuşmazlık negatifliği bileşeni gözlemlenebilir

5. ERP uygulamaları

Biyobelirteçlerin Belirlenmesi:

ERP'lerin en yaygın uygulamalarından biri, klinik araştırmacıların Şizofreni gibi psikiyatrik bozuklukları teşhis etmek için daha iyi yollar bulmasıdır. Şizofreni ile yaşayan insanlar, Uyuşmazlık Negatiflik Yanıtlarına dayanarak sağlıklı kontrollerden ayrılabilirler

Şekil 6 – Uyuşmazlık negatiflik genlikleri kronik şizofrenide, yeni başlayanlarda ve bozukluğu geliştirme riski taşıyanlarda anlamlı derecede yüksektir (Jashan 2012)

ERP – BCI (Beyin Bilgisayar Arayüzleri)

Farklı zihinsel komutlara veya görsel uyarılara (klavyedeki harfler gibi) verilen ERP'ler, tekerlekli sandalyeleri hareket ettirmek veya BCI heceleyicilerine güç sağlamak için kullanılabilir

6. Kaynaklar

Emotiv Kılavuzları

1. EmotivPRO Builder Kılavuzu

2. EmotivPRO Kılavuzu

3. EmotivPRO Analyzer Kılavuzu

Önerilen Okumalar

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