Cơ bản về điện thế sự kiện liên quan

1. Giới thiệu

Chào mừng! Trong hướng dẫn thứ hai này, chúng ta sẽ học về cách đánh dấu phản ứng não đối với các kích thích.

Chúng ta sẽ học:

• Điện thế sự kiện liên quan (ERP) là gì?

• Các đỉnh và thành phần của ERP là gì?

• Các bước điển hình để thu được một ERP

• Ứng dụng thực tiễn sử dụng thiết bị và phần mềm Emotiv EPOC

  
  
  

2. Điện thế sự kiện liên quan (ERP) là gì?

Điện thế sự kiện liên quan (ERP), còn được gọi là điện thế được kích thích, là phản ứng não đối với một sự kiện hoặc kích thích (như nghe một âm thanh lớn). Cụ thể - đây là sự thay đổi biên độ điện áp được quan sát thấy trong EEG như là kết quả của một sự kiện cảm giác hoặc nhận thức.

Chúng ta có thể quan sát 'các thành phần ERP' là những đỉnh ổn định xảy ra sau khi có kích thích. Một ERP có thể có nhiều đỉnh dương hoặc âm nhưng không phải tất cả đều là các thành phần ERP được xác định rõ như các thành phần N100 hoặc P300.

Hãy nhớ nhìn vào hướng trục khi bạn xem EEG trong miền thời gian. Đôi khi bạn sẽ thấy - ở trên cùng và + ở dưới cùng của trục, đặc biệt là trong EEG lâm sàng.

Chú ý: một ERP có thể được đại diện từ một sự kiện duy nhất hoặc bằng cách trung bình các biên độ qua nhiều lần thử nghiệm của sự kiện đó. Thông thường, các ERP mượt mà với các thành phần rõ ràng như trong hình ảnh chỉ có được bằng cách trung bình qua hàng trăm thử nghiệm.

Hình 1 – Các thành phần ERP thính giác điển hình

Các thành phần điển hình được đặc trưng bởi tính cực của chúng (tức là, Dương (P) hoặc Âm (N) và khi chúng xuất hiện (ví dụ, thành phần âm đầu tiên N1). Cùng một thành phần N1 cũng có thể được xác định bởi thời gian chúng xảy ra (ví dụ, 100ms từ khi bắt đầu âm thanh) – N100.

3. Các bước để có được một ERP

Giai đoạn Thí nghiệm:

Chúng tôi thiết kế các thí nghiệm để thu được các ERP cụ thể mà chúng tôi quan tâm.

Chẳng hạn, chúng tôi có thể thu thập EEG trong khi người tham gia nghe các âm thanh.

Để hiểu dữ liệu EEG, chúng tôi phải đánh dấu thời gian mà người tham gia nghe một âm thanh trong EEG. Những điều này được gọi là dấu hiệu sự kiện (Các đường thẳng đỏ đứng trong Hình 2).

Hình 2 – Dấu hiệu sự kiện (các dòng đỏ) được hiển thị trên một EEG thô

Việc căn chỉnh thời gian của dấu hiệu sự kiện với thời điểm bắt đầu âm thanh là rất quan trọng để chúng tôi có thể thấy một ERP! Vì vậy, việc chọn phần cứng và phần mềm phù hợp để giúp chúng tôi thu được các dấu thời gian chính xác là rất quan trọng.

Chọn một tham chiếu

Hãy nhớ rằng hoạt động điện luôn được đo giữa hai điểm. Trong các thiết bị EEG, điện thế tại mỗi cảm biến được đo so với các cảm biến tham chiếu (DRL + CMS).

Trong các thiết bị Emotiv EPOC có hai tùy chọn cho các cảm biến tham chiếu.

Hình 3 – Các tùy chọn tham chiếu trong thiết bị kiểu Emotiv EPOC

Đầu đeo kiểu EPOC có hai tùy chọn cho việc tham chiếu:

• Tham chiếu Mastoids – Để sử dụng tham chiếu Mastoids, chúng tôi đặt nút cao su lên các cảm biến P3/P4 và bông ướt lên các cảm biến mastoid.

• Tham chiếu P3/P4 – Để sử dụng P3/P4 làm các cảm biến tham chiếu, chúng tôi đặt nút cao su lên các cảm biến Mastoid M1/M2 và bông ướt lên các cảm biến P3/P4.

Thường thì việc sử dụng tham chiếu Mastoids cho các thí nghiệm ERP là điển hình, nhưng bạn có thể sử dụng tham chiếu P3/P4 vì bạn có thể luôn thực hiện việc tham chiếu lại dữ liệu trực tuyến sau đó, khi tiền xử lý dữ liệu của bạn trước khi phân tích. Thông thường, người ta sẽ thực hiện việc tham chiếu lại dữ liệu đến trung bình của tất cả các cảm biến trước khi phân tích dữ liệu.

Trong thí nghiệm của chúng tôi, chúng tôi sẽ thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng tham chiếu Mastoids. Giả định tốt thông thường ở đây là quá trình mastoid sẽ không truyền dữ liệu EEG nhiều như các vị trí khác trên đầu, vì vậy đây là một điểm tham chiếu tốt.

Tiền xử lý:

Chúng tôi không thể ngay lập tức thấy một ERP trong EEG thô vì đây là một hiệu ứng rất nhỏ (~ ±5uV) so với mọi thứ khác đang diễn ra trong và xung quanh não của chúng tôi (~ ±40uV)!

Vì vậy để thấy hiệu ứng não cụ thể liên quan đến âm thanh của chúng tôi, chúng tôi cần làm sạch dữ liệu của mình để loại bỏ bất kỳ tiếng ồn hoặc hiện tượng bất thường nào. Sau đó, chúng tôi sẽ 'epoch' dữ liệu – thuật ngữ này được sử dụng để chia nhỏ các phản ứng não thành một khoảng thời gian mà chúng tôi đã định nghĩa (ví dụ, phản ứng não bắt đầu từ 50ms trước âm thanh và 400ms sau âm thanh). Sau đó, chúng tôi trung bình tất cả dữ liệu EEG đã được chia (tức là, các phản ứng não đối với tất cả các âm thanh) để có được một ERP rõ ràng.

Dưới đây là các bước cơ bản trong một quy trình ERP điển hình. Các nhà nghiên cứu sẽ chọn các bước tùy thuộc vào dữ liệu và mục tiêu của họ.

Hình 4 – Một quy trình xử lý ERP điển hình

4. Hãy lấy ERP của riêng chúng ta

Đầu tiên, hãy thiết lập phần mềm

1. Tải phiên bản mới nhất của PsychoPy – https://www.psychopy.org/ Chúng tôi sẽ sử dụng PsychoPy để trình bày cho người tham gia các âm thanh.

2. Cài đặt Emotiv Launcher và các ứng dụng EmotivPRO để ghi lại và xem EEG.

3. Kết nối PsychoPy với phần mềm Emotiv của bạn để chúng có thể giao tiếp với nhau.

Theo dõi các bước trong video:

Xây dựng một thí nghiệm EEG EMOTIV bằng PsychoPy

Một ERP mượt mà có thể được thu được bằng cách lặp lại nhiều lần bất kỳ kích thích nào (ví dụ, một hình ảnh, một âm thanh). Ở đây chúng tôi sẽ trình bày cho người tham gia âm thanh 50ms giống nhau, mỗi 4 giây trong khoảng ~150 lần!

Theo dõi video để xây dựng một thí nghiệm thính giác đơn giản với một âm thanh:

Hãy lấy một số dữ liệu

Bây giờ bạn đã chọn tham chiếu, bạn có thể xem video để biết cách thiết lập tai nghe của bạn để có được EEG chất lượng tốt nhất:

Quy trình ERP với EmotivPRO Analyzer

Xem video và theo các bước để tạo ERP của riêng bạn:

Hiểu đầu ra ERP từ Analyzer

Đối với mỗi kênh, bạn sẽ thấy một dạng sóng trung bình. Một ERP mượt mà điển hình với đỉnh âm ở 100ms có thể được thấy bên dưới. Đường đặc cho biết biên độ trung bình và vùng sáng hơn cho biết độ sai số chuẩn của trung bình:

Đây là một dạng sóng ồn ào với không có các thành phần ERP rõ ràng. Điều này có thể xảy ra do số lượng thí nghiệm thấp:

Các điều cần xem xét

Khi so sánh các ERP giữa các người tham gia, điều tốt hơn nên là so sánh hiệu ứng khác biệt.

Ví dụ. Chúng tôi có thể xem ERP trung bình đối với âm thanh thường xuyên hơn (chuẩn) so với các âm thanh xảy ra ít thường xuyên hơn (khác biệt/kỳ lạ) trong một dạng mẫu. Chúng tôi có thể thu được một dạng sóng khác biệt bằng cách đơn giản là trừ biên độ của một sóng từ một sóng khác. Như trong Hình 5 chúng tôi có thể thấy một thành phần ERP thường được biết đến là Phản ứng không tương thích (MMN) được nghiên cứu phổ biến trong nghiên cứu ERP.

Hình 5 – Thành phần không tương thích có thể được quan sát trong ERP khi có sự vi phạm một mẫu trong môi trường

5. Ứng dụng của ERP

Nhận diện các Biomarker:

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của ERP là trong nghiên cứu lâm sàng để tìm cách tốt hơn để chẩn đoán các rối loạn tâm thần như Tâm thần phân liệt. Những người sống với tâm thần phân liệt có thể được phân biệt với các đối chứng khỏe mạnh dựa vào Phản ứng Không Tương Thích của họ.

Hình 6 – Các biên độ không tương thích cao hơn đáng kể so với trong tâm thần phân liệt mãn tính, gần đây khởi phát cũng như những người có nguy cơ phát triển rối loạn (Jashan 2012)

ERP – BCI (Giao diện não máy tính)

ERP đối với các lệnh tinh thần khác nhau hoặc kích thích thị giác (như các chữ cái trên bàn phím) có thể được sử dụng để di chuyển xe lăn hoặc cung cấp các bảng đánh vần BCI.

6. Tài nguyên

Các hướng dẫn Emotiv

1. Hướng dẫn EmotivPRO Builder

2. Hướng dẫn EmotivPRO

3. Hướng dẫn EmotivPRO Analyzer

Đọc thêm được khuyến nghị

Luck, S.J., 2005. Mười quy tắc đơn giản cho việc thiết kế và giải thích các thí nghiệm ERP. Các điện thế liên quan đến sự kiện: Một cuốn cẩm nang phương pháp, 4.