Событийный потенциал

Эта статья включает в себя список общих ссылок , но он остается в значительной степени непроверенным, поскольку в нем отсутствует достаточное количество соответствующих встроенных ссылок . Пожалуйста, помогите улучшить эту статью, добавив более точные цитаты. ( Январь 2009 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения )

Осциллограмма, показывающая несколько компонентов ERP, включая N100 (обозначено N1) и P300 (обозначено P3). Обратите внимание, что ERP отображается с отрицательным напряжением вверх, что является обычной, но не универсальной практикой в ​​исследованиях ERP.

Связанное с событием потенциал ( ERP ) представляет собой измеренный мозг ответ , который является прямым результатом конкретных сенсорным , когнитивный или двигателя события. ^[1] Более формально, это любой стереотипный электрофизиологический ответ на раздражитель. Изучение мозга таким образом обеспечивает неинвазивные средства оценки его функционирования.

ERP измеряют с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). Магнитоэнцефалографии (МЭГ) эквивалент ERP является ERF, или поле , связанного с событием. ^[2] Вызванные потенциалы и индуцированные потенциалы являются подтипами ERP.

История [ править ]

С открытием электроэнцефалограммы (ЭЭГ) в 1924 году Ганс Бергер показал, что можно измерить электрическую активность человеческого мозга, поместив электроды на кожу головы и усилив сигнал. Затем изменения напряжения могут быть нанесены на график за определенный период времени. Он заметил, что на напряжения могут влиять внешние события, стимулирующие чувства. ЭЭГ оказалась полезным источником для регистрации мозговой активности в последующие десятилетия. Однако, как правило, было очень трудно оценить узкоспецифические нейронные процессы, которые находятся в центре внимания когнитивной нейробиологии, потому что использование чистых данных ЭЭГ затрудняло выделение отдельных нейрокогнитивныхпроцессы. Потенциалы, связанные с событиями (ERP), предлагают более сложный метод извлечения более конкретных сенсорных, когнитивных и моторных событий с использованием простых методов усреднения. В 1935–1936 годах Полин и Хэллоуэлл Дэвис записали первые известные ERP на бодрствующих людях, и их результаты были опубликованы несколько лет спустя, в 1939 году. Из-за Второй мировой войны в 1940-х годах проводилось не так много исследований, но исследования были сосредоточены на сенсорных проблемах. снова возродился в 1950-х годах. В 1964 году исследования Грея Уолтера и его коллег положили начало современной эре открытий компонентов ERP, когда они сообщили о первом когнитивном компоненте ERP, названном условной отрицательной вариацией (CNV). ^[3]Саттон, Брарен и Зубин (1965) сделали еще один шаг вперед, открыв компонент P3. ^[4] В течение следующих пятнадцати лет исследования компонентов ERP становились все более популярными. 1980-е годы, с появлением недорогих компьютеров, открыли новую дверь для исследований когнитивной нейробиологии. В настоящее время ERP - один из наиболее широко используемых методов исследования когнитивной нейробиологии для изучения физиологических коррелятов сенсорной , перцептивной и когнитивной активности, связанной с обработкой информации. ^[5]

Расчет [ править ]

ERP можно надежно измерить с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ), процедуры, которая измеряет электрическую активность мозга с течением времени с помощью электродов, помещаемых на кожу головы . ЭЭГ отражает тысячи одновременно текущих мозговых процессов . Это означает, что реакция мозга на единичный стимул или интересующее событие обычно не видна в записи ЭЭГ одного испытания. Чтобы увидеть реакцию мозга на стимул, экспериментатор должен провести множество испытаний и усреднить результаты вместе, в результате чего случайная активность мозга будет усреднена, а соответствующая форма волны останется, так называемая ERP. ^[6]

Случайная ( фоновая ) активность мозга вместе с другими биосигналами (например, EOG , EMG , EKG ) и электромагнитными помехами (например, линейный шум , люминесцентные лампы) составляют шумовой вклад в записанную ERP. Этот шум скрывает интересующий сигнал, который представляет собой последовательность исследуемых базовых ERP. С инженерной точки зрения можно определить отношение сигнал / шум (SNR) записанных ERP. Усреднение увеличивает SNR записанных ERP, делая их различимыми и позволяя их интерпретировать. Это имеет простое математическое объяснение при условии, что сделаны некоторые упрощающие предположения. Эти предположения таковы:

1. Интересующий сигнал состоит из последовательности ERP, привязанных к событиям, с неизменной задержкой и формой.
2. Шум может быть аппроксимирован случайным гауссовским дисперсионным процессом с нулевым средним, который не коррелирован между испытаниями и не привязан к событию во времени (это предположение может быть легко нарушено, например, в случае, когда субъект делает небольшие движения языком, мысленно подсчет мишеней в эксперименте).${\ displaystyle \ sigma ^ {2}}$

Определив номер испытания и время, прошедшее после ^th события, каждое записанное испытание можно записать в виде где - сигнал, а - шум (обратите внимание, что в предположениях выше, сигнал не зависит от конкретного испытания. а шум делает).${\ displaystyle k}$${\ displaystyle t}$${\ displaystyle k}$${\ Displaystyle х (т, к) = s (т) + N (т, к)}$${\ displaystyle s (t)}$${\ Displaystyle п (т, к)}$

Среднее количество испытаний${\ displaystyle N}$

${\ displaystyle {\ bar {x}} (t) = {\ frac {1} {N}} \ sum _ {k = 1} ^ {N} x (t, k) = s (t) + {\ гидроразрыв {1} {N}} \ sum _ {k = 1} ^ {N} n (t, k)}$ .

Ожидаемое значение из (как надеялся) сам сигнал, .${\displaystyle {\bar {x}}(t)}$${\displaystyle \operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)}$

Его дисперсия является

${\displaystyle \operatorname {Var} [{\bar {x}}(t)]=\operatorname {E} \left[\left({\bar {x}}(t)-\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]\right)^{2}\right]={\frac {1}{N^{2}}}\operatorname {E} \left[\left(\sum _{k=1}^{N}n(t,k)\right)^{2}\right]={\frac {1}{N^{2}}}\sum _{k=1}^{N}\operatorname {E} \left[n(t,k)^{2}\right]={\frac {\sigma ^{2}}{N}}}$.

По этой причине ожидается, что амплитуда шума среднего значения испытаний будет отклоняться от среднего значения (которое есть ) меньше или равным, чем в 68% случаев. В частности, отклонение, в котором лежат 68% амплитуд шума, в разы больше, чем при одном испытании. Уже можно ожидать, что большее отклонение будет охватывать 95% всех амплитуд шума.${\displaystyle N}$${\displaystyle s(t)}$${\displaystyle \sigma /{\sqrt {N}}}$${\displaystyle 1/{\sqrt {N}}}$${\displaystyle 2\sigma /{\sqrt {N}}}$

Шум с широкой амплитудой (например, моргание глаз или артефакты движения ) часто на несколько порядков больше, чем лежащие в основе ERP. Поэтому испытания, содержащие такие артефакты, следует удалить перед усреднением. Отказ от артефактов может выполняться вручную путем визуального осмотра или с использованием автоматизированной процедуры, основанной на заранее определенных фиксированных пороговых значениях (ограничение максимальной амплитуды или наклона ЭЭГ) или на изменяющихся во времени порогах, полученных из статистики набора испытаний. ^{[ необходима цитата ]}

Номенклатура компонентов ERP [ править ]

Сигналы ERP состоят из серии положительных и отрицательных отклонений напряжения, которые связаны с набором основных компонентов . ^[7] Хотя некоторые компоненты ERP обозначаются аббревиатурами (например, условное отрицательное отклонение  - CNV, отрицательное значение, связанное с ошибкой  - ERN), большинство компонентов обозначаются буквой (N / P), указывающей полярность (отрицательный / положительный), за которым следует число, указывающее либо задержку в миллисекундах, либо порядковое положение компонента в форме волны. Например, отрицательный пик, который является первым существенным пиком в форме волны и часто возникает примерно через 100 миллисекунд после предъявления стимула, часто называют N100.(указывает, что его задержка составляет 100 мс после стимула и что она отрицательная) или N1 (указывая, что это первый пик и он отрицательный); за ним часто следует положительный пик, обычно называемый P200 или P2. Заявленные задержки для компонентов ERP часто весьма различны, особенно для более поздних компонентов, которые связаны с когнитивной обработкой стимула. Например, компонент P300 может демонстрировать пик где-то между 250 мс - 700 мс.

Преимущества и недостатки [ править ]

Относительно поведенческих показателей [ править ]

По сравнению с поведенческими процедурами, ERP обеспечивают непрерывную меру обработки между стимулом и ответом, что позволяет определить, на какой стадии (стадиях) влияет конкретная экспериментальная манипуляция. Еще одно преимущество перед поведенческими мерами заключается в том, что они могут обеспечить меру обработки стимулов, даже когда нет изменений в поведении. Однако из-за значительно меньшего размера ERP обычно требуется большое количество испытаний, чтобы правильно ее измерить. ^[8]

По сравнению с другими нейрофизиологическими показателями [ править ]

Инвазивность [ править ]

В отличие от микроэлектродов, которые требуют введения электрода в мозг, и ПЭТ- сканирований, которые подвергают людей воздействию радиации, ERP используют ЭЭГ, неинвазивную процедуру.

Пространственное и временное разрешение [ править ]

ERP обеспечивают превосходное временное разрешение - скорость записи ERP ограничена только частотой дискретизации, которую записывающее оборудование может реально поддерживать, тогда как гемодинамические показатели (такие как фМРТ , ПЭТ и fNIRS ) по своей сути ограничены низкой скоростью ЖИВОГО отклик. Однако пространственное разрешение ERP намного хуже, чем у гемодинамических методов - на самом деле, расположение источников ERP - обратная проблема.это не может быть точно решено, только оценено. Таким образом, ERP хорошо подходят для исследования вопросов о скорости нейронной активности и менее подходят для исследования вопросов о местонахождении такой активности. ^[1]

Стоимость [ править ]

Исследование ERP намного дешевле, чем другие методы визуализации, такие как фМРТ , ПЭТ и МЭГ . Это связано с тем, что покупка и обслуживание системы ЭЭГ дешевле, чем других систем.

Клиническая ERP [ править ]

Врачи и неврологи иногда используют мигающий визуальный стимул в виде шахматной доски, чтобы проверить наличие повреждений или травм в зрительной системе. У здорового человека этот стимул вызовет сильную реакцию со стороны первичной зрительной коры, расположенной в затылочной доле , в задней части мозга.

Нарушения компонентов ERP в клинических исследованиях были выявлены при таких неврологических состояниях, как:

• AD / HD ^{[9] [10]}
• Деменция ^[11]
• Болезнь Паркинсона ^[12]
• Рассеянный склероз ^[13]
• Травмы головы ^[14]
• Инсульт ^[15]
• Обсессивно-компульсивное расстройство ^[16]
• Шизофрения ^{[17] [18]}
• Депрессия ^[19]

Исследование ERP [ править ]

ERP широко используются в нейробиологии , когнитивной психологии , когнитивной науке и психофизиологических исследованиях. Экспериментальные психологи и нейробиологи обнаружили множество различных стимулов, которые вызывают у участников надежные ERP. Считается, что время этих ответов является мерой времени взаимодействия мозга или времени обработки информации. Например, в парадигме шахматной доски, описанной выше, первая реакция зрительной коры здоровых участников составляет около 50–70 мс. Казалось бы, это указывает на то, что это количество времени, которое требуется преобразованному зрительному стимулу, чтобы достичь коры головного мозга.после того, как свет впервые попадает в глаза . В качестве альтернативы, реакция P300 происходит примерно через 300 мс в парадигме необычного , например, независимо от типа предъявляемого стимула: визуального , тактильного , слухового , обонятельного , вкусового и т. Д. Из-за этой общей инвариантности относительно типа стимула P300 Подразумевается, что компонент отражает более высокий когнитивный ответ на неожиданные и / или когнитивно значимые стимулы. Реакция P300 также была изучена в контексте обнаружения информации и памяти. ^[20]Кроме того, существуют исследования аномалий P300 при депрессии. Пациенты с депрессией, как правило, имеют пониженную амплитуду P200 и P300 и длительную латентность P300. ^[19]

Благодаря постоянству реакции P300 на новые стимулы, можно создать интерфейс мозг-компьютер, который полагается на него. Располагая множество сигналов в сетке, случайным образом мигая строки сетки, как в предыдущей парадигме, и наблюдая за реакциями P300 испытуемого, смотрящего на сетку, испытуемый может сообщить, на какой стимул он смотрит, и, таким образом, медленно «печатать» "слова. ^[21]

Еще одна область исследований в области ERP - это efference copy . Этот прогностический механизм играет центральную роль, например, в вербализации человека. ^{[22] [23]} Экземплярные копии, однако, возникают не только с произнесенными словами, но также и с внутренним языком, то есть тихим производством слов, что также было доказано связанными с событиями потенциалами. ^[24]

Другие ERP, часто используемые в исследованиях, особенно в нейролингвистических исследованиях , включают ELAN , N400 и P600 / SPS . Анализ данных ERP также все чаще поддерживается алгоритмами машинного обучения. ^{[25] [26]}

См. Также [ править ]

• Bereitschaftspotential
• C1 и P1
• Условное отрицательное изменение
• Разница из-за памяти
• Ранний левый передний негатив
• Эрих Шрёгер
• Отрицательность, связанная с ошибкой
• Вызванный потенциал
• Индуцированная активность
• Боковой потенциал готовности
• Негативность несоответствия
• Негатив: N100 • Визуальный N1 • N170 • N200 • N2pc • N400
• Положительность: P200 • P300 • P3a • P3b • Поздний положительный компонент • P600
• Соматосенсорный вызванный потенциал

Ссылки [ править ]

Дальнейшее чтение [ править ]

• Стивен Дж. Лак: Введение в технику связанных с событием потенциальных возможностей, второе издание . Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 2014. ISBN 9780262525855 . 
• Тодд К. Хэнди: Возможности, связанные с событиями: Справочник по методам . Кембридж, Массачусетс: MIT Press (B&T), 2004. ISBN 0-262-08333-7 
• Удача, С.Дж., и Каппенман, Е.С., изд. (2012). Оксфордский справочник потенциальных компонентов, связанных с событиями . Издательство Оксфордского университета. С. 664. ISBN 9780195374148 . 
• Фабиани, Моника; Граттон, Габриэле; Федермейер, Кара Д. (2007). «Возможности мозга, связанные с событиями: методы, теория и приложения» . В Cacioppo, John T .; Tassinary, Louis G .; Бернсон, Гэри Г. (ред.). Справочник по психофизиологии (3-е изд.). Кембридж: Кембриджский университет. С. 85–119. ISBN 978-0-521-84471-0.
• Полич, Джон; Кори-Блум, Джоди (1 декабря 2005 г.). «Болезнь Альцгеймера и P300: обзор и оценка задачи и модальности». Текущее исследование болезни Альцгеймера . 2 (5): 515–25. DOI : 10.2174 / 156720505774932214 . PMID  16375655 .
• Зани А. и Провербио AM (2003) Когнитивная электрофизиология разума и мозга . Academic Press / Elsvier.
• Кропотов Ю. (2009) «Количественная ЭЭГ, событийно-связанные потенциалы и нейротерапия» Academic Press / Elsvier.

Внешние ссылки [ править ]

• [1] - Летняя школа ERP 2017 прошла в Школе психологии Бангорского университета с 25 по 30 июня 2017 года.
• EEGLAB Toolbox - бесплатный набор инструментов Matlab с открытым исходным кодом для обработки и анализа данных ЭЭГ.
• ERPLAB Toolbox - свободно доступный набор инструментов Matlab с открытым исходным кодом для обработки и анализа данных ERP.
• ERP Boot Camp - серия A обучающих семинаров для ERP исследователей под руководством Стива Luck и Эмили Kappenman
• Virtual ERP Boot Camp - блог с информацией, объявлениями и советами по методологии ERP