1. Giới thiệu

Chào mừng! Trong bài hướng dẫn thứ hai này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách ghi nhận phản ứng của não đối với các kích thích.

Chúng ta sẽ học:

• Điện thế liên quan đến sự kiện (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 bằng thiết bị và phần mềm Emotiv EPOC

  
  
  

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

Điện thế liên quan đến sự kiện (ERP), còn được gọi là điện thế gợi lên, là phản ứng của não đối với một sự kiện hoặc kích thích (như nghe một âm thanh lớn). Cụ thể – đó là sự thay đổi biên độ điện áp được 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 xuất hiện sau khi kích thích bắt đầu. Một ERP có thể có nhiều đỉnh dương hoặc âm nhưng không phải tất cả đều là các thành phần ERP được đặc trưng rõ ràng như các thành phần N100 hoặc P300.

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

Lưu ý: một ERP có thể được biểu diễn từ một sự kiện đơn lẻ hoặc bằng cách lấy trung bình biên độ qua nhiều lần thử của sự kiện đó. Thông thường, các ERP mượt với những thành phần rõ rệt như trong hình – chỉ thu được bằng cách lấy trung bình qua hàng trăm lần thử

Hình 1 – Các thành phần ERP thính giác điển hình

Các thành phần điển hình được đặc trưng bởi cực tính của chúng (tức là Dương (P) hoặc Âm (N)) và thời điểm chúng xuất hiện (ví dụ: thành phần âm thứ nhất N1). Cùng một thành phần N1 cũng có thể được xác định bằng thời điểm nó xuất hiện (ví dụ: 100ms kể từ khi âm bắt đầu) – N100

3. Các bước để thu được một ERP

Giai đoạn thí nghiệm:

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

Ví dụ, chúng ta có thể ghi EEG khi người tham gia nghe các âm thanh.

Để hiểu dữ liệu EEG, chúng ta phải đánh dấu thời điểm người tham gia nghe một âm trong EEG. Những dấu này được gọi là các dấu sự kiện (các đường đỏ dọc trong Hình 2).

Hình 2 – Các dấu sự kiện (đường đỏ) hiển thị trên EEG thô

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

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 lựa chọn cho cảm biến tham chiếu

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

Một tai nghe kiểu EPOC có hai lựa chọn tham chiếu:

• Tham chiếu xương chũm – Để dùng xương chũm làm cảm biến tham chiếu, chúng ta đặt nút cao su lên các cảm biến P3/P4 và miếng nỉ ẩm lên các cảm biến xương chũm.

• Tham chiếu P3/P4 – Để dùng P3/P4 làm cảm biến tham chiếu, chúng ta đặt nút cao su lên các cảm biến xương chũm M1/M2 và miếng nỉ ẩm lên các cảm biến P3/P4

Thông thường, người ta dùng tham chiếu xương chũm cho các thí nghiệm ERP, nhưng bạn cũng có thể dùng tham chiếu P3/P4 vì sau này bạn luôn có thể tham chiếu lại dữ liệu trực tuyến khi tiền xử lý dữ liệu trước khi phân tích. Việc tham chiếu lại dữ liệu về trung bình của tất cả các cảm biến trước khi phân tích là điều phổ biến.

Trong thí nghiệm của chúng ta, chúng ta sẽ thu dữ liệu bằng tham chiếu xương chũm. Giả định thường hợp lý ở đây là mỏm xương chũm sẽ không truyền dữ liệu EEG nhiều bằng các vị trí khác trên đầu, nên đó là một điểm tham chiếu tốt.

Tiền xử lý:

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

Vì vậy, để thấy được hiệu ứng não đặc trưng cho âm thanh của chúng ta, chúng ta cần làm sạch dữ liệu để loại bỏ mọi nhiễu hoặc nhiễu loạn. Sau đó, chúng ta sẽ ‘epoch’ dữ liệu – đây là thuật ngữ dùng để chia nhỏ các phản ứng não vào một cửa sổ thời gian mà chúng ta đã xác định (ví dụ: phản ứng não bắt đầu từ 50ms trước âm thanh và 400ms sau âm thanh). Sau đó, chúng ta lấy trung bình tất cả dữ liệu EEG đã được epoch riêng biệt (tức là các phản ứng não với tất cả các âm thanh) để thu 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 theo dữ liệu và mục tiêu của họ.

Hình 4 – Một quy trình xử lý ERP điển hình

4. Hãy tạo ERP của riêng chúng ta

Trước tiên hãy thiết lập phần mềm

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

2. Lấy các ứng dụng Emotiv Launcher và EmotivPRO để ghi và xem EEG.

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

Thực hiện theo các bước trong video:

Xây dựng một thí nghiệm EEG EMOTIV với PsychoPy

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

Hãy làm theo video để xây dựng một thí nghiệm thính giác đơn giản với một âm thanh duy nhất:

Hãy lấy một ít dữ liệu

Bây giờ bạn đã chọn xong tham chiếu, bạn có thể xem video để tìm hiểu cách thiết lập tai nghe của mình nhằm thu được EEG chất lượng tốt nhất:

Quy trình ERP với EmotivPRO Analyzer

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

Hiểu đầu ra ERP từ Analyzer

Với mỗi kênh, bạn sẽ thấy một dạng sóng trung bình. Một ERP mượt điển hình với một đỉnh âm ở 100ms có thể thấy bên dưới. Đường liền biểu thị biên độ trung bình và vùng tô nhạt hơn biểu thị sai số chuẩn của trung bình:

Đây là một dạng sóng nhiễu với không có thành phần ERP rõ ràng. Điều này có thể xảy ra do số lần thử quá ít:

Những điều cần cân nhắc

Khi so sánh các ERP giữa các người tham gia, thường tốt hơn là so sánh hiệu ứng chênh lệch.

Ví dụ: Chúng ta có thể xem ERP trung bình đối với một âm thường xuyên hơn (standard) so với các âm xuất hiện ít hơn (deviant/oddball) trong một mẫu. Chúng ta có thể thu được một dạng sóng chênh lệch bằng cách đơn giản trừ biên độ của một sóng khỏi sóng khác. Như trong Hình 5, khi đó chúng ta có thể quan sát một thành phần ERP thường được gọi là Mismatch Negativity (MMN), vốn thường được nghiên cứu trong ERP.

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

5. Ứng dụng của ERP

Xác định các dấu ấn sinh học :

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của ERP là trong nghiên cứu lâm sàng để tìm ra những 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 nhóm chứng khỏe mạnh dựa trên đáp ứng Mismatch Negativity của họ

Hình 6 – Biên độ Mismatch Negativity cao hơn đáng kể so với trong tâm thần phân liệt mạn tính, mới khởi phát cũng như những người có nguy cơ phát triển rối loạn này (Jashan 2012)

ERP – BCI (Giao diện não - máy tính)

Các ERP đối với các lệnh tinh thần khác nhau hoặc các kích thích thị giác (như các chữ cái trên bàn phím) có thể được dùng để điều khiển xe lăn hoặc cung cấp năng lượng cho các bộ gõ BCI

6. Tài nguyên

Sổ tay Emotiv

1. Sổ tay EmotivPRO Builder

2. Sổ tay EmotivPRO

3. Sổ tay EmotivPRO Analyzer

Bài đọc được khuyến nghị

Luck, S.J., 2005. Mười quy tắc đơn giản để thiết kế và diễn giải các thí nghiệm ERP. Event-related potentials: A methods handbook, 4.