Как получить записи волны P300 связанного с событием потенциала на ЭЭГ?

Я пытаюсь понять, как анализировать ERP (потенциалы, связанные с событиями) из записей ЭЭГ и, в частности, волны P300.

Я придумал несколько вопросов, с которыми, надеюсь, вы сможете помочь:

  1. Я предполагаю, что количество повторений стимула должно давать лучшие результаты, но я не уверен, почему. С одной стороны, это должно помочь, потому что усредненные результаты обычно лучше в электрофизиологии. С другой стороны, может в сабже есть какой-то нежелательный эффект адаптации? Нужны ли повторения в такого рода экспериментах?

  2. Есть моменты времени, когда я не ожидал P300, но активность мозга была не 0. Я понимаю, что в мозгу всегда есть фоновая активность, но, может быть, это нечто большее? И если да, то есть ли определенные частоты, ожидаемые в ЭЭГ?

  3. Когда я анализирую данные, используя средний ответ, должен ли я делать какие-либо предположения относительно ответа P300?

  4. Какую рекомендуемую частоту дискретизации я должен использовать? Я предполагаю, что высокая частота дискретизации должна быть преимуществом для увеличения разрешения, но я не уверен в этом. Я прав, или, может быть, более низкая частота дискретизации имеет преимущества, о которых я не знаю?

Прочтите вводный учебник, например, книгу Лака о потенциалах, связанных с событиями. Я голосую за закрытие, так как это слишком широко.
В этом документе есть полезная информация (но книга «Удача» лучше): ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3816929 . Вопрос 1 интересный вопрос. 2-3 не имеет смысла. Вопрос 4: частота выборки не должна иметь значения для простого анализа ERP P300. Единственным преимуществом более низкой частоты дискретизации будут файлы меньшего размера и меньшие вычислительные затраты.

Ответы (1)

Волна P300 представляет собой положительное отклонение потенциала, связанного с человеческими событиями (ERP). Обычный эксперимент, в котором он анализируется, - это парадигма «чудаков», когда субъект обнаруживает случайный целевой стимул в регулярной последовательности стандартных стимулов. Волна P300 возникает только в том случае, если субъект активно занимается обнаружением целей, и ее амплитуда зависит от маловероятности целей. Его латентность зависит от сложности различения целевого стимула от стандартных стимулов. Типичная пиковая задержка, когда молодой взрослый человек делает простое различение, составляет 300 мс. Волна P300 может отражать передачу информации в сознание — процесс, в котором участвуют многие различные области мозга (Picton, 1992) .

Ваши вопросы:

  • объявление. 1: Усреднение уменьшает случайную фоновую активность ЭЭГ ( шум ), а также артефакты из-за движения или моргания глаз. Случайные события будут усредняться, в то время как сама ERP, будучи высоко синхронизированной со стимулом, будет сохраняться в сигнале. Вкратце: усреднение увеличивает отношение сигнал/шум (SNR). Is this wanted?- Это зависит от SNR, которое вы хотите получить. Чем больше средних значений, тем лучше SNR. [M]aybe there is an unwanted adaptation effect of the subject- если вы боитесь адаптации- повторите измерения и проанализируйте одиночные ERP или небольшие фрагменты средних значений по всей записи - это даст вам представление о том, есть ли адаптация, и если да, то насколько. Я бы не стал слишком беспокоиться об этом. Большой временной масштаб записей P300 (второй диапазон) дает нервной системе достаточно времени для восстановления.
  • объявление. 2. Всегда есть фоновая ЭЭГ, за исключением субъектов с мертвым (мозгом) - и эти субъекты не будут слишком сотрудничать. [A]re there certain frequencies that are expected in the EEG- ERP анализируются не в частотной области, а во временной области. Если вас интересует частотный состав ЭЭГ; это во многом зависит от состояния субъекта. Пробужденный, бдительный испытуемый с открытыми глазами проявит бета-активность (диапазон 6–31 Гц).
  • объявление. 3. Усреднение не изменяет временные характеристики ERP, за исключением того, что запись правильно синхронизирована со стимулом.
  • объявление. 4. Чем выше частота дискретизации, тем лучше. Если ваша система позволяет это, включите его. Вы всегда можете понизить дискретизацию позже. Преимущество понижения частоты дискретизации заключается в сглаживании высокочастотного шума и упрощении обработки данных. ERP - это медленные ответы, поэтому вам не нужны сигналы 100 кГц. Для ЭЭГ обычно используется 500 Гц, потому что в соответствии с критерием Найквиста вам нужно как минимум в два раза больше образцов, чем самая высокая интересующая вас частота. Гамма-диапазон составляет 32+ Гц, поэтому 500 Гц вполне безопасны (De Haan, 2013) . Для ERP может быть достаточно 200 Гц. Википедия предлагает более высокие показатели для ЭЭГ.

Ссылки
- Де Хаан, Младенческая ЭЭГ и связанные с событиями потенциалы ; Psychology Press (2013)
- Пиктон, Дж. Клин Нейрофизиол (1992); 9 (4): 456-79

Как получить записи волны P300 связанного с событием потенциала на ЭЭГ?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v