Как вы обосновываете выбор временных окон в анализе ERP?

Потенциалы, связанные с событием (ERP), могут отражать электрофизиологические явления, лежащие в основе восприятия и внимания. Часто для анализа пиков (компонентов) ССП применяются определенные временные окна. Я не могу найти в литературе явного обоснования того, почему и как выбираются эти временные окна? Например, P1 является наибольшей амплитудой между 90 и 120 мс. Какие факторы следует учитывать при выборе временных окон и как об этом сообщать?

Рискну предположить, что они основаны на предыдущих подобных исследованиях.
Отличный вопрос. В книге Лака «Введение в анализ ERP» (2014 г.) рассказывается, как вы можете количественно оценить компоненты ERP и как вы можете обосновать определенные временные рамки. Я попытаюсь сформулировать ответ, но это может занять некоторое время (мне нужно найти время и книгу). Но, как предполагает queenslug, он действительно основан на общепринятой практике, так что вдохновляйтесь более ранними исследованиями.

Ответы (1)

Краткий ответ
Электрофизиологические реакции в целом часто имеют форму волны. Они характеризуются рядом пиков и впадин. В зависимости от конкретного ответа используются произвольные соглашения об именах. Как правило, что-то вроде P1 (положительный пик № 1), N1 (отрицательный пик № 1), P2 и т. д. Иногда задержки также используются в качестве нижнего индекса, чтобы указать, какой это пик.

Исходная информация
Время пиков ERP является скорее соглашением, чем что-либо еще. На самом деле электрофизиологические реакции часто имеют определенные латентные периоды, но только определенные в определенном диапазоне. Возраст, состояние здоровья, случайная изменчивость записи, оборудование и метод анализа — все это может влиять на конкретные пиковые задержки.

Вообще говоря, существует три основных метода характеристики положительных (P) и отрицательных (N) отклонений электрофизиологических реакций.

Первый метод просто обозначает первый положительный пик как P1, первый отрицательный пик как N1, второй положительный пик как P2 и так далее (рис. 1) . Так обозначаются, например, слуховые записи CAP.

слуховой чудак
Рис. 1. Пики слуховой чудаковатой ERP. источник: Чернышев и др . (2013)

В качестве альтернативы отклонениям можно присвоить число, указывающее их приблизительную задержку. Например, P300 — это часто встречающаяся волна в ERP странной парадигмы. P300 относится к вниманию субъекта к поставленной задаче. Учитывая задействованную обработку более высокого порядка, она появляется относительно поздно в записях ERP, а именно около 300 мс или около того (рис. 2), отсюда и название P300.

Пики ERP
Пример ERP из учебника, показывающий пики N200 и P300. источник: Паттел и Аззам (2005 г.)

Еще одним широко применяемым обозначением являются римские цифры; PI, NI, PII и т.д. Так часто обозначают пики АБР (рис. 3).

АБР
Рис. 3. Слуховая реакция ствола мозга. источник: UNSW

В конце концов, обоснование , о котором вы говорите, связано с условностями, приближениями и обобщениями. На самом деле, когда люди исследуют конкретные реакции, еще не охарактеризованные общепринятыми условностями, авторы часто просто выдумывают что-то в духе, указанном выше. Пока вы определяете это конкретно в своем отчете, будь то давно принятое научное соглашение или простая индивидуальная нумерация, разработанная вашей лабораторией, на самом деле все в порядке.

Ссылки
- Чернышев и др ., Psychol Neurosci (2013); 6 (3)
- Pattel & Azzam, Int J Med Sci (2005); 2 (4): 147-54

Как вы обосновываете выбор временных окон в анализе ERP?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 1v