Eventbezogenes Potenzial - Event-related potential

Eine Wellenform mit mehreren ERP-Komponenten, einschließlich N100 (gekennzeichnet mit N1) und P300 (gekennzeichnet mit P3). Beachten Sie, dass das ERP mit negativen Spannungen nach oben aufgetragen wird, eine gängige, aber nicht universelle Praxis in der ERP-Forschung

Ein ereignisbezogenes Potenzial ( ERP ) ist die gemessene Gehirnreaktion , die das direkte Ergebnis eines bestimmten sensorischen , kognitiven oder motorischen Ereignisses ist. Formaler ist es jede stereotype elektrophysiologische Reaktion auf einen Reiz. Die Untersuchung des Gehirns auf diese Weise bietet ein nichtinvasives Mittel zur Bewertung der Gehirnfunktion.

ERPs werden mittels Elektroenzephalographie (EEG) gemessen . Das Äquivalent der Magnetenzephalographie (MEG) zu ERP ist das ERF oder ereignisbezogene Feld. Evozierte Potentiale und induzierte Potentiale sind Unterarten von ERPs.

Geschichte

Mit der Entdeckung des Elektroenzephalogramms (EEG) im Jahr 1924 zeigte Hans Berger , dass man die elektrische Aktivität des menschlichen Gehirns messen kann, indem man Elektroden auf die Kopfhaut legt und das Signal verstärkt. Spannungsänderungen können dann über einen Zeitraum aufgetragen werden. Er beobachtete, dass die Spannungen durch äußere Ereignisse beeinflusst werden könnten, die die Sinne stimulierten. Das EEG erwies sich in den folgenden Jahrzehnten als nützliche Quelle für die Aufzeichnung der Gehirnaktivität. Es war jedoch sehr schwierig, die hochspezifischen neuronalen Prozesse, die im Fokus der kognitiven Neurowissenschaften stehen, zu beurteilen, da die Verwendung reiner EEG-Daten es schwierig machte, einzelne neurokognitive Prozesse zu isolieren . Ereignisbezogene Potenziale (ERPs) boten eine ausgefeiltere Methode zur Extraktion spezifischerer sensorischer, kognitiver und motorischer Ereignisse unter Verwendung einfacher Mittelungstechniken. In den Jahren 1935-1936 zeichneten Pauline und Hallowell Davis die ersten bekannten ERPs an wachen Menschen auf und ihre Ergebnisse wurden einige Jahre später, im Jahr 1939, veröffentlicht. Aufgrund des Zweiten Weltkriegs wurde in den 1940er Jahren nicht viel geforscht, sondern Forschung mit Schwerpunkt auf sensorischen Fragen in den 1950er Jahren wieder aufgegriffen. Im Jahr 1964 begann die Forschung von Gray Walter und Kollegen die moderne Ära der Entdeckungen von ERP-Komponenten, als sie über die erste kognitive ERP-Komponente berichteten, die als kontingente negative Variation (CNV) bezeichnet wird. Sutton, Braren und Zubin (1965) machten mit der Entdeckung der P3-Komponente einen weiteren Fortschritt. In den nächsten fünfzehn Jahren wurde die Erforschung von ERP-Komponenten immer beliebter. Die 1980er Jahre öffneten mit der Einführung preiswerter Computer eine neue Tür für die Forschung der kognitiven Neurowissenschaften. Gegenwärtig ist ERP eine der am weitesten verbreiteten Methoden in der Forschung der kognitiven Neurowissenschaften , um die physiologischen Korrelate der sensorischen , wahrnehmungsbezogenen und kognitiven Aktivität im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Informationen zu untersuchen.

Berechnung

ERPs können mithilfe der Elektroenzephalographie (EEG) zuverlässig gemessen werden , einem Verfahren, das die elektrische Aktivität des Gehirns im Zeitverlauf mithilfe von Elektroden auf der Kopfhaut misst . Das EEG spiegelt Tausende von gleichzeitig laufenden Gehirnprozessen wider . Dies bedeutet, dass die Reaktion des Gehirns auf einen einzelnen Stimulus oder ein interessierendes Ereignis in der EEG-Aufzeichnung eines einzelnen Versuchs normalerweise nicht sichtbar ist. Um die Reaktion des Gehirns auf einen Reiz zu sehen, muss der Experimentator viele Versuche durchführen und die Ergebnisse zusammen mitteln, wodurch die zufällige Gehirnaktivität herausgemittelt wird und die relevante Wellenform, die sogenannte ERP, verbleibt.

Die zufällige Gehirnaktivität ( Hintergrund ) bildet zusammen mit anderen Biosignalen (zB EOG , EMG , EKG ) und elektromagnetischen Störungen (zB Leitungsrauschen , Leuchtstofflampen) den Rauschbeitrag zum aufgezeichneten ERP. Dieses Rauschen verdeckt das interessierende Signal, das die Sequenz der zugrunde liegenden ERPs ist, die untersucht werden. Aus technischer Sicht ist es möglich, das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) der aufgezeichneten ERPs zu definieren. Die Mittelung erhöht das SNR der aufgezeichneten ERPs, macht sie erkennbar und ermöglicht ihre Interpretation. Dies hat eine einfache mathematische Erklärung, vorausgesetzt, dass einige vereinfachende Annahmen getroffen werden. Diese Annahmen sind:

  1. Das interessierende Signal besteht aus einer Folge ereignisgesperrter ERPs mit unveränderlicher Latenz und Form
  2. Das Rauschen kann durch einen null-mittleren Gaußschen Zufallsprozess der Varianz angenähert werden , der zwischen den Versuchen unkorreliert und nicht an das Ereignis zeitgebunden ist (diese Annahme kann leicht verletzt werden, zum Beispiel im Fall einer Person, die im Geiste kleine Zungenbewegungen macht Zählen der Ziele in einem Experiment).

Nach der Definition von , der Versuchsnummer und , der Zeit, die nach dem th Ereignis verstrichen ist , kann jeder aufgezeichnete Versuch geschrieben werden, wo sich das Signal und das Rauschen befinden (Beachten Sie, dass das Signal unter den obigen Annahmen nicht von dem spezifischen Versuch abhängt während das Geräusch tut).

Der Durchschnitt der Versuche ist

.

Der Erwartungswert von ist (wie erhofft) das Signal selbst, .

Seine Varianz ist

.

Aus diesem Grund wird erwartet, dass die Rauschamplitude des Mittelwerts der Versuche in 68 % der Fälle um weniger oder gleich vom Mittelwert (der ) abweicht . Insbesondere ist die Abweichung, bei der 68 % der Rauschamplituden liegen, das Vielfache derjenigen eines einzelnen Versuchs. Eine größere Abweichung von kann bereits 95 % aller Rauschamplituden umfassen.

Weitamplitudenrauschen (wie Lidschlag oder Bewegungsartefakte ) sind oft mehrere Größenordnungen größer als die zugrunde liegenden ERPs. Daher sollten Versuche, die solche Artefakte enthalten, vor der Mittelwertbildung entfernt werden. Die Artefaktabweisung kann manuell durch visuelle Inspektion oder unter Verwendung eines automatisierten Verfahrens basierend auf vordefinierten festen Schwellenwerten (Begrenzung der maximalen EEG-Amplitude oder -Steigung) oder auf zeitvariablen Schwellenwerten, die aus der Statistik der Versuchsreihe abgeleitet werden, durchgeführt werden.

Nomenklatur

ERP-Wellenformen bestehen aus einer Reihe positiver und negativer Spannungsabweichungen, die sich auf eine Reihe von zugrunde liegenden Komponenten beziehen . Obwohl einige ERP-Komponenten mit Akronymen bezeichnet werden (z. B. bedingte negative Variation  – CNV, fehlerbezogene Negativität  – ERN), werden die meisten Komponenten mit einem Buchstaben (N/P) bezeichnet, der die Polarität (negativ/positiv) angibt, gefolgt von a Zahl , die entweder die Latenzzeit in Millisekunden oder die Komponenten ordinale Position in der Wellenform. Zum Beispiel wird ein ins Negative gehender Peak, der der erste wesentliche Peak in der Wellenform ist und oft etwa 100 Millisekunden nach der Darbietung eines Stimulus auftritt, oft als N100 bezeichnet (was darauf hinweist, dass seine Latenz 100 ms nach dem Stimulus beträgt und negativ ist) oder N1 (was anzeigt, dass es der erste Peak ist und negativ ist); es folgt oft eine positive Spitze, die normalerweise als P200 oder P2 bezeichnet wird. Die angegebenen Latenzen für ERP-Komponenten sind oft sehr variabel, insbesondere für die späteren Komponenten, die mit der kognitiven Verarbeitung des Stimulus zusammenhängen. Beispielsweise kann die P300- Komponente einen Spitzenwert zwischen 250 ms – 700 ms aufweisen.

Vorteile und Nachteile

Relativ zu Verhaltensmaßstäben

Im Vergleich zu Verhaltensprozeduren liefern ERPs ein kontinuierliches Maß für die Verarbeitung zwischen einem Reiz und einer Reaktion, wodurch festgestellt werden kann, welche Stufe(n) von einer bestimmten experimentellen Manipulation betroffen sind. Ein weiterer Vorteil gegenüber Verhaltensmaßen besteht darin, dass sie auch ohne Verhaltensänderung ein Maß für die Verarbeitung von Reizen liefern können. Aufgrund der erheblich geringen Größe eines ERP-Systems sind jedoch in der Regel viele Versuche erforderlich, um es genau richtig zu messen.

Relativ zu anderen neurophysiologischen Maßnahmen

Invasivität

Im Gegensatz zu Mikroelektroden, bei denen eine Elektrode in das Gehirn eingeführt werden muss, und PET- Scans, die den Menschen einer Strahlung aussetzen, verwenden ERPs EEG, ein nicht-invasives Verfahren.

Räumliche und zeitliche Auflösung

ERPs bieten eine hervorragende zeitliche Auflösung – da die Geschwindigkeit der ERP-Aufzeichnung nur durch die Abtastrate begrenzt ist, die das Aufzeichnungsgerät praktikabel unterstützen kann, während hämodynamische Messungen (wie fMRI , PET und fNIRS ) von Natur aus durch die langsame Geschwindigkeit des BOLD begrenzt sind Antwort. Die räumliche Auflösung eines ERP ist jedoch viel schlechter als die von hämodynamischen Methoden – tatsächlich ist die Lokalisierung von ERP-Quellen ein inverses Problem , das nicht genau gelöst, sondern nur geschätzt werden kann. ERPs eignen sich daher gut für Forschungsfragen zur Geschwindigkeit neuronaler Aktivität und weniger gut für Forschungsfragen zum Ort einer solchen Aktivität.

Kosten

ERP-Forschung ist viel billiger als andere bildgebende Verfahren wie fMRI , PET und MEG . Dies liegt daran, dass der Kauf und die Wartung eines EEG-Systems kostengünstiger sind als die anderen Systeme.

Klinisch

Ärzte und Neurologen verwenden manchmal einen blinkenden visuellen Schachbrett-Stimulus, um auf Schäden oder Traumata im visuellen System zu testen. Bei einer gesunden Person wird dieser Reiz eine starke Reaktion über den primären visuellen Kortex im Hinterhauptslappen im hinteren Teil des Gehirns auslösen .

In der klinischen Forschung wurden Anomalien der ERP-Komponente bei neurologischen Erkrankungen wie:

Forschung

ERPs werden häufig in den Neurowissenschaften , der kognitiven Psychologie , der Kognitionswissenschaft und der psychophysiologischen Forschung verwendet. Experimentelle Psychologen und Neurowissenschaftler haben viele verschiedene Reize entdeckt, die den Teilnehmern zuverlässige ERPs entlocken. Es wird angenommen, dass das Timing dieser Reaktionen ein Maß für das Timing der Kommunikation des Gehirns oder das Timing der Informationsverarbeitung ist. Im oben beschriebenen Schachbrett-Paradigma beträgt die erste Reaktion des visuellen Kortex gesunder Teilnehmer beispielsweise etwa 50–70 ms. Dies scheint darauf hinzudeuten , dass dies die Menge an Zeit, die für den nimmt transduzierten visuellen Reiz die erreichen Kortex nach Licht zuerst das eintritt Auge . Alternativ tritt die P300- Antwort im Oddball-Paradigma beispielsweise bei etwa 300 ms auf , unabhängig von der Art des dargebotenen Reizes: visuell , taktil , auditiv , olfaktorisch , gustatorisch usw. Aufgrund dieser allgemeinen Invarianz in Bezug auf den Reiztyp ist der P300 Es wird davon ausgegangen, dass die Komponente eine stärkere kognitive Reaktion auf unerwartete und/oder kognitiv hervorstechende Reize widerspiegelt . Die P300-Reaktion wurde auch im Zusammenhang mit der Informations- und Gedächtniserkennung untersucht. Darüber hinaus gibt es Studien zu Anomalien von P300 bei Depressionen. Depressive Patienten haben tendenziell eine reduzierte P200- und P300-Amplitude und eine verlängerte P300-Latenz.

Aufgrund der Konsistenz der P300-Reaktion auf neuartige Reize kann eine Gehirn-Computer-Schnittstelle konstruiert werden, die darauf basiert . Durch das Anordnen vieler Signale in einem Raster, das zufällige Aufleuchten der Reihen des Rasters wie im vorherigen Paradigma und das Beobachten der P300-Reaktionen einer Person, die auf das Raster starrt, kann die Person mitteilen, welchen Stimulus sie betrachtet, und somit langsam "tippen". " Wörter.

Ein weiteres Forschungsgebiet im Bereich ERP liegt in der Efferenzkopie . Dieser prädiktive Mechanismus spielt beispielsweise bei der menschlichen Verbalisierung eine zentrale Rolle. Efferenzkopien treten jedoch nicht nur beim gesprochenen Wort auf, sondern auch bei der inneren Sprache – also der leisen Wortproduktion – was auch durch ereignisbezogene Potenziale belegt ist.

Andere ERPs, die häufig in der Forschung verwendet werden, insbesondere in der neurolinguistischen Forschung , sind das ELAN , das N400 und das P600/SPS . Auch die Analyse von ERP-Daten wird zunehmend durch Machine-Learning-Algorithmen unterstützt.

Anzahl von Versuchen

Ein häufiges Problem bei ERP-Studien ist, ob die beobachteten Daten über eine ausreichende Anzahl von Versuchen verfügen, um eine statistische Analyse zu unterstützen. Das Hintergrundrauschen in jedem ERP für jede Person kann variieren. Daher ist die bloße Charakterisierung der Anzahl von ERP-Versuchen, die für eine robuste Reaktion der Komponenten erforderlich sind, unzureichend. Daher können ERP-Forscher Metriken wie den standardisierten Messfehler (SME) verwenden, um die Untersuchung von Unterschieden zwischen Bedingungen oder zwischen Gruppen zu rechtfertigen, oder Schätzungen der internen Konsistenz, um die Untersuchung individueller Unterschiede zu rechtfertigen.

Siehe auch

Verweise

Weiterlesen

Externe Links

  • [1] – ERP Summer School 2017 fand vom 25. bis 30. Juni 2017 an der School of Psychology der Bangor University statt
  • EEGLAB Toolbox – Eine frei verfügbare Open-Source-Matlab-Toolbox zur Verarbeitung und Analyse von EEG-Daten
  • ERPLAB Toolbox – Eine frei verfügbare Open-Source-Matlab-Toolbox zur Verarbeitung und Analyse von ERP-Daten
  • Das ERP Boot Camp – Eine Reihe von Schulungsworkshops für ERP-Forscher unter der Leitung von Steve Luck und Emily Kappenman
  • Virtual ERP Boot Camp – Ein Blog mit Informationen, Ankündigungen und Tipps zur ERP-Methodik