事件相關電位基礎
Roshini Randeniya
更新於
2024年5月22日
事件相關電位基礎
Roshini Randeniya
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2024年5月22日
事件相關電位基礎
Roshini Randeniya
更新於
2024年5月22日
1. 簡介
歡迎！在第二個教程中，我們將學習如何標記大腦對刺激的反應。
我們將學習：
什麼是事件相關電位（ERP）？
什麼是 ERP 波峰和成分？
獲取 ERP 的典型步驟
使用 Emotiv EPOC 設備和軟體的實際應用
2. 什麼是事件相關電位（ERP）？
事件相關電位（ERP），也稱為誘發電位，是大腦對事件或刺激（例如聽到巨大的聲音）的反應。具體來說，它是由於感官或認知事件而在 EEG 中觀察到的電壓振幅變化。
我們可以觀察到「ERP 成分」，這些是在刺激開始後出現的穩定波峰。一個 ERP 可以有許多正向或負向的波峰，但它們不都是特徵明確的 ERP 成分，例如 N100 或 P300 成分。
當您在時間域中看到 EEG 時，請記住查看座標軸的方向。有時您會看到負號（-）在座標軸的頂部，而正號（+）在座標軸的底部，這在臨床 EEG 中尤其常見。
注意：ERP 可以從單個事件中呈現，也可以通過對該事件的多個試驗的振幅進行平均來呈現。通常，只有通過對數百次試驗進行平均，才能獲得圖像中那樣具有明顯成分的平滑 ERP
圖 1 – 典型的聽覺 ERP 成分
典型成分通常以其極性來表徵（即正向 (P) 或負向 (N)）以及它們發生的時間（例如，第一個負向成分 N1）。相同的 N1 成分也可以通過它們發生的時間來識別（例如，在聲音開始後 100 毫秒）– N100
3. 獲取 ERP 的步驟
實驗階段：
我們設計實驗以獲取感興趣的特定 ERP。
例如，我們可能會在參與者聆聽音訊時收集 EEG。
為了理解 EEG 數據，我們必須在 EEG 中標記參與者聽到聲音的時間點。這些被稱為事件標記（圖 2 中的紅色垂直線）。
圖 2 – 在原始 EEG 上顯示的事件標記（紅線）
使事件標記計時與聲音的開始準確對齊，對於我們能夠看到 ERP 來說非常重要！因此，選擇合適的硬體和軟體來幫助我們獲取精確的時間戳記非常重要。
選擇參考電極
記住，電活動始終是在兩點之間測量的。在 EEG 設備中，每個感測器處的電位都是相對於參考感測器（DRL + CMS）進行測量的。
在 Emotiv EPOC 設備中，參考感測器有兩種選擇
圖 3 – Emotiv EPOC 類型設備中的參考電極選項
EPOC 類型耳機具有兩種參考電極選項：
乳突參考 (Mastoid Reference) – 要使用乳突作為參考感測器，我們將橡膠塞放在 P3/P4 感測器上，並將濕毛氈放在乳突感測器上。
P3/P4 參考 – 要使用 P3/P4 作為參考感測器，我們將橡膠塞放在 M1/M2 乳突感測器上，並將濕毛氈放在 P3/P4 感測器上
在 ERP 實驗中，通常使用乳突參考，但您也可以使用 P3/P4 參考，因為您稍後在分析之前進行數據預處理時，隨時可以在線上對數據進行重新參考。在分析數據之前，將數據重新參考為所有感測器的平均值是很常見的。
在我們的實驗中，我們將使用乳突參考來收集數據。這裡通常合理的假設是，乳突骨（mastoid process）不會像頭部其他位置那樣傳導 EEG 數據，因此它是一個很好的參考點。
預處理：
我們無法在原始 EEG 中立即看到 ERP，因為與我們大腦中和周圍發生的其他所有情況（~ ±40uV）相比，它的影響非常小（~ ±5uV）！
因此，要看到針對我們特定聲音的大腦效應，我們需要清洗我們的數據以去除任何雜訊或偽影。然後我們將對數據進行「分段」（epoch）– 這是用於將大腦反應分割成我們定義的時間窗口（例如，從聲音前 50 毫秒開始到聲音後 400 毫秒的大腦反應）的術語。然後，我們對所有單獨分段的 EEG 數據（即大腦對所有聲音的反應）進行平均，以獲得清晰的 ERP。
以下是典型 ERP 流程中的基本步驟。研究人員將根據其數據和目標來選擇步驟。
圖 4 – 典型的 ERP 處理流程
4. 讓我們來獲取我們自己的 ERP
首先，讓我們設置軟體
下載最新版本的 PsychoPy – https://www.psychopy.org/ 我們將使用 PsychoPy 向參與者呈現聲音。
獲取 Emotiv Launcher 和 EmotivPRO 應用程式以記錄和查看 EEG。
將 PsychoPy 與您的 Emotiv 軟體連接，以便它們可以相互通訊。
請按照影片中的步驟操作：
使用 PsychoPy 構建 Emotiv EEG 實驗
通過多次重複任何刺激（例如圖像、聲音）可以獲得平滑的 ERP。在這裡，我們將向參與者呈現相同的 50 毫秒聲音，每 4 秒一次，共進行約 150 次！
跟著影片一起，構建一個包含單個聲音的簡單聽覺實驗：
讓我們獲取一些數據
既然您已經選擇了參考電極，您可以觀看影片，了解如何設置您的耳機以獲得最佳質量的 EEG：
使用 EmotivPRO Analyzer 的 ERP 流程
觀看影片並按照步驟生成您自己的 ERP：
理解 Analyzer 輸出的 ERP
您將會看到每個通道的平均波形。典型的、在 100 毫秒處具有負向波峰的平滑 ERP 如下所示。實線表示平均振幅，較淺的陰影表示平均值的標準誤差：
這是一個沒有清晰 ERP 成分的雜亂波形。這可能是由於試驗次數過少造成的：
需要考慮的事項
在比較參與者之間的 ERP 時，通常最好比較差異效應。
例如，我們可以觀察對較頻繁出現聲音（標準）的平均 ERP，並將其與模式中較少出現聲音（偏差/奇異刺激）的平均 ERP 進行比較。我們只需將一個波的振幅減去另一個波的振幅，即可獲得差異波形。如同在圖 5 中，我們隨後可以觀察到通常稱為失配負波（Mismatch Negativity, MMN）的 ERP 成分，這在 ERP 研究中非常常用。
圖 5 – 當大腦檢測到環境中的模式被打破時，可以在 ERP 中觀察到失配負波成分
5. ERP 的應用
生物標誌物的識別：
ERP 最常見的應用之一是臨床研究人員用來尋找診斷精神分裂症等精神疾病的更好方法。患有精神分裂症的人可以根據他們的失配負波反應與健康對照組進行區分
圖 6 – 慢性精神分裂症患者、首發患者以及具有發展該病症風險者的失配負波振幅均顯著較高 (Jashan 2012)
ERP – BCI（腦機介面）
對不同心理指令或視覺刺激（例如鍵盤上的字母）的 BCI 反應，可用於移動輪椅或為 BCI 拼寫器提供動力
6. 資源
Emotiv 手冊
推薦閱讀
Luck, S.J., 2005. Ten simple rules for designing and interpreting ERP experiments. Event-related potentials: A methods handbook, 4.
1. 簡介
歡迎！在第二個教程中，我們將學習如何標記大腦對刺激的反應。
我們將學習：
什麼是事件相關電位（ERP）？
什麼是 ERP 波峰和成分？
獲取 ERP 的典型步驟
使用 Emotiv EPOC 設備和軟體的實際應用
2. 什麼是事件相關電位（ERP）？
事件相關電位（ERP），也稱為誘發電位，是大腦對事件或刺激（例如聽到巨大的聲音）的反應。具體來說，它是由於感官或認知事件而在 EEG 中觀察到的電壓振幅變化。
我們可以觀察到「ERP 成分」，這些是在刺激開始後出現的穩定波峰。一個 ERP 可以有許多正向或負向的波峰，但它們不都是特徵明確的 ERP 成分，例如 N100 或 P300 成分。
當您在時間域中看到 EEG 時，請記住查看座標軸的方向。有時您會看到負號（-）在座標軸的頂部，而正號（+）在座標軸的底部，這在臨床 EEG 中尤其常見。
注意：ERP 可以從單個事件中呈現，也可以通過對該事件的多個試驗的振幅進行平均來呈現。通常，只有通過對數百次試驗進行平均，才能獲得圖像中那樣具有明顯成分的平滑 ERP
圖 1 – 典型的聽覺 ERP 成分
典型成分通常以其極性來表徵（即正向 (P) 或負向 (N)）以及它們發生的時間（例如，第一個負向成分 N1）。相同的 N1 成分也可以通過它們發生的時間來識別（例如，在聲音開始後 100 毫秒）– N100
3. 獲取 ERP 的步驟
實驗階段：
我們設計實驗以獲取感興趣的特定 ERP。
例如，我們可能會在參與者聆聽音訊時收集 EEG。
為了理解 EEG 數據，我們必須在 EEG 中標記參與者聽到聲音的時間點。這些被稱為事件標記（圖 2 中的紅色垂直線）。
圖 2 – 在原始 EEG 上顯示的事件標記（紅線）
使事件標記計時與聲音的開始準確對齊，對於我們能夠看到 ERP 來說非常重要！因此，選擇合適的硬體和軟體來幫助我們獲取精確的時間戳記非常重要。
選擇參考電極
記住，電活動始終是在兩點之間測量的。在 EEG 設備中，每個感測器處的電位都是相對於參考感測器（DRL + CMS）進行測量的。
在 Emotiv EPOC 設備中，參考感測器有兩種選擇
圖 3 – Emotiv EPOC 類型設備中的參考電極選項
EPOC 類型耳機具有兩種參考電極選項：
乳突參考 (Mastoid Reference) – 要使用乳突作為參考感測器，我們將橡膠塞放在 P3/P4 感測器上，並將濕毛氈放在乳突感測器上。
P3/P4 參考 – 要使用 P3/P4 作為參考感測器，我們將橡膠塞放在 M1/M2 乳突感測器上，並將濕毛氈放在 P3/P4 感測器上
在 ERP 實驗中，通常使用乳突參考，但您也可以使用 P3/P4 參考，因為您稍後在分析之前進行數據預處理時，隨時可以在線上對數據進行重新參考。在分析數據之前，將數據重新參考為所有感測器的平均值是很常見的。
在我們的實驗中，我們將使用乳突參考來收集數據。這裡通常合理的假設是，乳突骨（mastoid process）不會像頭部其他位置那樣傳導 EEG 數據，因此它是一個很好的參考點。
預處理：
我們無法在原始 EEG 中立即看到 ERP，因為與我們大腦中和周圍發生的其他所有情況（~ ±40uV）相比，它的影響非常小（~ ±5uV）！
因此，要看到針對我們特定聲音的大腦效應，我們需要清洗我們的數據以去除任何雜訊或偽影。然後我們將對數據進行「分段」（epoch）– 這是用於將大腦反應分割成我們定義的時間窗口（例如，從聲音前 50 毫秒開始到聲音後 400 毫秒的大腦反應）的術語。然後，我們對所有單獨分段的 EEG 數據（即大腦對所有聲音的反應）進行平均，以獲得清晰的 ERP。
以下是典型 ERP 流程中的基本步驟。研究人員將根據其數據和目標來選擇步驟。
圖 4 – 典型的 ERP 處理流程
4. 讓我們來獲取我們自己的 ERP
首先，讓我們設置軟體
下載最新版本的 PsychoPy – https://www.psychopy.org/ 我們將使用 PsychoPy 向參與者呈現聲音。
獲取 Emotiv Launcher 和 EmotivPRO 應用程式以記錄和查看 EEG。
將 PsychoPy 與您的 Emotiv 軟體連接，以便它們可以相互通訊。
請按照影片中的步驟操作：
使用 PsychoPy 構建 Emotiv EEG 實驗
通過多次重複任何刺激（例如圖像、聲音）可以獲得平滑的 ERP。在這裡，我們將向參與者呈現相同的 50 毫秒聲音，每 4 秒一次，共進行約 150 次！
跟著影片一起，構建一個包含單個聲音的簡單聽覺實驗：
讓我們獲取一些數據
既然您已經選擇了參考電極，您可以觀看影片，了解如何設置您的耳機以獲得最佳質量的 EEG：
使用 EmotivPRO Analyzer 的 ERP 流程
觀看影片並按照步驟生成您自己的 ERP：
理解 Analyzer 輸出的 ERP
您將會看到每個通道的平均波形。典型的、在 100 毫秒處具有負向波峰的平滑 ERP 如下所示。實線表示平均振幅，較淺的陰影表示平均值的標準誤差：
這是一個沒有清晰 ERP 成分的雜亂波形。這可能是由於試驗次數過少造成的：
需要考慮的事項
在比較參與者之間的 ERP 時，通常最好比較差異效應。
例如，我們可以觀察對較頻繁出現聲音（標準）的平均 ERP，並將其與模式中較少出現聲音（偏差/奇異刺激）的平均 ERP 進行比較。我們只需將一個波的振幅減去另一個波的振幅，即可獲得差異波形。如同在圖 5 中，我們隨後可以觀察到通常稱為失配負波（Mismatch Negativity, MMN）的 ERP 成分，這在 ERP 研究中非常常用。
圖 5 – 當大腦檢測到環境中的模式被打破時，可以在 ERP 中觀察到失配負波成分
5. ERP 的應用
生物標誌物的識別：
ERP 最常見的應用之一是臨床研究人員用來尋找診斷精神分裂症等精神疾病的更好方法。患有精神分裂症的人可以根據他們的失配負波反應與健康對照組進行區分
圖 6 – 慢性精神分裂症患者、首發患者以及具有發展該病症風險者的失配負波振幅均顯著較高 (Jashan 2012)
ERP – BCI（腦機介面）
對不同心理指令或視覺刺激（例如鍵盤上的字母）的 BCI 反應，可用於移動輪椅或為 BCI 拼寫器提供動力
6. 資源
Emotiv 手冊
推薦閱讀
Luck, S.J., 2005. Ten simple rules for designing and interpreting ERP experiments. Event-related potentials: A methods handbook, 4.
1. 簡介
歡迎！在第二個教程中，我們將學習如何標記大腦對刺激的反應。
我們將學習：
什麼是事件相關電位（ERP）？
什麼是 ERP 波峰和成分？
獲取 ERP 的典型步驟
使用 Emotiv EPOC 設備和軟體的實際應用
2. 什麼是事件相關電位（ERP）？
事件相關電位（ERP），也稱為誘發電位，是大腦對事件或刺激（例如聽到巨大的聲音）的反應。具體來說，它是由於感官或認知事件而在 EEG 中觀察到的電壓振幅變化。
我們可以觀察到「ERP 成分」，這些是在刺激開始後出現的穩定波峰。一個 ERP 可以有許多正向或負向的波峰，但它們不都是特徵明確的 ERP 成分，例如 N100 或 P300 成分。
當您在時間域中看到 EEG 時，請記住查看座標軸的方向。有時您會看到負號（-）在座標軸的頂部，而正號（+）在座標軸的底部，這在臨床 EEG 中尤其常見。
注意：ERP 可以從單個事件中呈現，也可以通過對該事件的多個試驗的振幅進行平均來呈現。通常，只有通過對數百次試驗進行平均，才能獲得圖像中那樣具有明顯成分的平滑 ERP
圖 1 – 典型的聽覺 ERP 成分
典型成分通常以其極性來表徵（即正向 (P) 或負向 (N)）以及它們發生的時間（例如，第一個負向成分 N1）。相同的 N1 成分也可以通過它們發生的時間來識別（例如，在聲音開始後 100 毫秒）– N100
3. 獲取 ERP 的步驟
實驗階段：
我們設計實驗以獲取感興趣的特定 ERP。
例如，我們可能會在參與者聆聽音訊時收集 EEG。
為了理解 EEG 數據，我們必須在 EEG 中標記參與者聽到聲音的時間點。這些被稱為事件標記（圖 2 中的紅色垂直線）。
圖 2 – 在原始 EEG 上顯示的事件標記（紅線）
使事件標記計時與聲音的開始準確對齊，對於我們能夠看到 ERP 來說非常重要！因此，選擇合適的硬體和軟體來幫助我們獲取精確的時間戳記非常重要。
選擇參考電極
記住，電活動始終是在兩點之間測量的。在 EEG 設備中，每個感測器處的電位都是相對於參考感測器（DRL + CMS）進行測量的。
在 Emotiv EPOC 設備中，參考感測器有兩種選擇
圖 3 – Emotiv EPOC 類型設備中的參考電極選項
EPOC 類型耳機具有兩種參考電極選項：
乳突參考 (Mastoid Reference) – 要使用乳突作為參考感測器，我們將橡膠塞放在 P3/P4 感測器上，並將濕毛氈放在乳突感測器上。
P3/P4 參考 – 要使用 P3/P4 作為參考感測器，我們將橡膠塞放在 M1/M2 乳突感測器上，並將濕毛氈放在 P3/P4 感測器上
在 ERP 實驗中，通常使用乳突參考，但您也可以使用 P3/P4 參考，因為您稍後在分析之前進行數據預處理時，隨時可以在線上對數據進行重新參考。在分析數據之前，將數據重新參考為所有感測器的平均值是很常見的。
在我們的實驗中，我們將使用乳突參考來收集數據。這裡通常合理的假設是，乳突骨（mastoid process）不會像頭部其他位置那樣傳導 EEG 數據，因此它是一個很好的參考點。
預處理：
我們無法在原始 EEG 中立即看到 ERP，因為與我們大腦中和周圍發生的其他所有情況（~ ±40uV）相比，它的影響非常小（~ ±5uV）！
因此，要看到針對我們特定聲音的大腦效應，我們需要清洗我們的數據以去除任何雜訊或偽影。然後我們將對數據進行「分段」（epoch）– 這是用於將大腦反應分割成我們定義的時間窗口（例如，從聲音前 50 毫秒開始到聲音後 400 毫秒的大腦反應）的術語。然後，我們對所有單獨分段的 EEG 數據（即大腦對所有聲音的反應）進行平均，以獲得清晰的 ERP。
以下是典型 ERP 流程中的基本步驟。研究人員將根據其數據和目標來選擇步驟。
圖 4 – 典型的 ERP 處理流程
4. 讓我們來獲取我們自己的 ERP
首先，讓我們設置軟體
下載最新版本的 PsychoPy – https://www.psychopy.org/ 我們將使用 PsychoPy 向參與者呈現聲音。
獲取 Emotiv Launcher 和 EmotivPRO 應用程式以記錄和查看 EEG。
將 PsychoPy 與您的 Emotiv 軟體連接，以便它們可以相互通訊。
請按照影片中的步驟操作：
使用 PsychoPy 構建 Emotiv EEG 實驗
通過多次重複任何刺激（例如圖像、聲音）可以獲得平滑的 ERP。在這裡，我們將向參與者呈現相同的 50 毫秒聲音，每 4 秒一次，共進行約 150 次！
跟著影片一起，構建一個包含單個聲音的簡單聽覺實驗：
讓我們獲取一些數據
既然您已經選擇了參考電極，您可以觀看影片，了解如何設置您的耳機以獲得最佳質量的 EEG：
使用 EmotivPRO Analyzer 的 ERP 流程
觀看影片並按照步驟生成您自己的 ERP：
理解 Analyzer 輸出的 ERP
您將會看到每個通道的平均波形。典型的、在 100 毫秒處具有負向波峰的平滑 ERP 如下所示。實線表示平均振幅，較淺的陰影表示平均值的標準誤差：
這是一個沒有清晰 ERP 成分的雜亂波形。這可能是由於試驗次數過少造成的：
需要考慮的事項
在比較參與者之間的 ERP 時，通常最好比較差異效應。
例如，我們可以觀察對較頻繁出現聲音（標準）的平均 ERP，並將其與模式中較少出現聲音（偏差/奇異刺激）的平均 ERP 進行比較。我們只需將一個波的振幅減去另一個波的振幅，即可獲得差異波形。如同在圖 5 中，我們隨後可以觀察到通常稱為失配負波（Mismatch Negativity, MMN）的 ERP 成分，這在 ERP 研究中非常常用。
圖 5 – 當大腦檢測到環境中的模式被打破時，可以在 ERP 中觀察到失配負波成分
5. ERP 的應用
生物標誌物的識別：
ERP 最常見的應用之一是臨床研究人員用來尋找診斷精神分裂症等精神疾病的更好方法。患有精神分裂症的人可以根據他們的失配負波反應與健康對照組進行區分
圖 6 – 慢性精神分裂症患者、首發患者以及具有發展該病症風險者的失配負波振幅均顯著較高 (Jashan 2012)
ERP – BCI（腦機介面）
對不同心理指令或視覺刺激（例如鍵盤上的字母）的 BCI 反應，可用於移動輪椅或為 BCI 拼寫器提供動力
6. 資源
Emotiv 手冊
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Luck, S.J., 2005. Ten simple rules for designing and interpreting ERP experiments. Event-related potentials: A methods handbook, 4.
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