ERP, el nombre completo es potencial relacionado con eventos, en chino es potencial relacionado con eventos .
Lo primero que hay que dejar claro es que el ERP se obtiene a partir del electroencefalograma (EEG), forma parte del EEG y es el método de análisis en el dominio del tiempo más utilizado.
Puede haber algunas partes que no se puedan presentar, espero su comprensión.
La definición que da Wikipedia es: fluctuación de voltaje que se relaciona en el tiempo con un evento físico o psicológico específico . Este potencial puede registrarse extracranealmente y extraerse de la señal del EEG mediante técnicas de filtrado y superposición de señales .
De hecho, el EEG siempre ha existido. La actividad eléctrica espontánea en el cerebro siempre está ocurriendo. Cuando hay algunos eventos para estimular, el EEG espontáneo será interferido. Este tipo de respuesta neuronal inducida por el evento quedará sumergida en la actividad del EEG espontáneo, pero se pueden usar algunos medios ( Superposición promedio) para extraer
Estas respuestas EEG promediadas se denominan potenciales relacionados con eventos , lo que indica que son potenciales relacionados con eventos específicos.
Cómo conseguir un ERP
Referencia principal: un artículo que explica en detalle el principio de extracción de ERP - artículo de Xinxibrao - Zhihu
https://zhuanlan.zhihu.com/p/450282055
El primer paso es realizar la segmentación de época del EEG y recopilar las señales del EEG dentro de un período de tiempo después de un determinado evento de estímulo.
La siguiente figura muestra un fragmento de datos de EEG, que es una señal continua registrada durante todo el bloque de prueba y utiliza codificación de eventos para marcar la aparición de estímulos y respuestas. La extracción de segmentos de los datos de EEG se basa en los marcadores codificados por estos eventos, que a menudo llamamos Marca. Como se muestra en la figura siguiente, la parte del recuadro son los seis segmentos divididos. La X y la O de arriba representan el tipo de estimulación de cada segmento.
El siguiente paso es la corrección de la línea de base. El propósito de la corrección de la línea de base es similar a la normalización (esto es lo que entiendo), de modo que sus líneas de base pueden ser relativamente similares y el rango de diferencias de datos no será tan grande.
Finalmente, está el promedio de superposición: necesitamos tener suficientes eventos para generar suficientes observaciones en ERP.
Todas las formas de onda de ERP están bloqueadas en tiempo y fase. El bloqueo de tiempo significa que los cambios en la respuesta del cerebro a los eventos de estimulación en relación con la línea de base ocurren dentro del mismo período de tiempo, es decir, la latencia es constante; el bloqueo de fase significa que el valor energético de la respuesta del cerebro a la estimulación cambia en la misma dirección. basado en la línea de base, es decir, la forma de onda es constante.
Hay dos requisitos previos importantes para la separación de componentes de ERP mediante el promedio de superposición. La primera es que en estado de reposo, la descarga de neuronas en nuestro cerebro es compleja e irregular. La forma de onda del EEG no está bloqueada en el tiempo ni en la fase. Después de múltiples promedios de superposición, puede compensarse y estabilizarse aproximadamente; la segunda uno es causado por eventos de la tarea. Los componentes inducidos están bloqueados en el tiempo y no se compensarán cuando se superpongan.
Lo que estudiamos son principalmente esos picos de deflexión en ERP
La P, N mencionada en la imagen de arriba y los números que les siguen también tienen su significado. Por ejemplo, el componente positivo que alcanza su pico alrededor de 100 milisegundos después de la presentación del estímulo se denomina "P100" y el componente negativo se denomina "N100". También existe un sistema de denominación que se basa en la secuencia del componente: por ejemplo, el primer componente positivo significativo inducido por un estímulo se denomina "P1" y el primer componente negativo se denomina "N1". La mayoría de los componentes principales del EEG tienen ambos nombres, como "P300" y "P3". Casualmente, en una escala de milisegundos, los valores de latencia de los componentes del EEG tienden a estar cerca de 100 veces sus posiciones en serie, de modo que N1 = N100, P1 = P100, P3 = P300. Debido a la existencia de esta correspondencia, las dos nomenclaturas no causarán inconvenientes a la investigación y comunicación.
¿Qué es el bloqueo de fase y el bloqueo de tiempo?
El bloqueo en el bloqueo de fase y el bloqueo de tiempo significa que bajo un estímulo fijo, puede ocurrir en un estado estable, lo cual está relacionado.
Fase se refiere a fase, es decir, después de este estímulo, la dirección basada en la línea de base es consistente; tiempo se refiere a tiempo, es decir, después de este estímulo, el tiempo para el cambio es fijo.
La siguiente imagen muestra la diferencia entre evocado e inducido. De hecho, se puede ver que lo evocado ocurre exactamente al mismo tiempo y también está bloqueado en fase.
POR CIERTO
Por cierto, la gente encontrará que la diferencia entre el ERP obtenido y el nivel medido por el electrodo obtenido en un solo experimento es a menudo varias veces mayor, o que el ERP obtenido en un solo experimento es a menudo un orden de magnitud mayor. ?
Todos sabemos que durante el proceso de recolección de EEG, la señal obtenida definitivamente no es pura y a menudo contiene mucho ruido, por lo que tenemos que promediar; otra razón es que el ERP es variable en un solo dato experimental.
¿Cuál es la relación entre los potenciales relacionados con eventos y los experimentos individuales?
referencia
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8B%E4%BB%B6%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%94%B5%E4%BD%8D
https://www.youtube.com/watch?v=eKGmoJOB-_0&ab_channel=Psyched%21
El primer número de la serie EEG: Primera comprensión de EEG, la relación entre EEG y ERP - Artículo de Hengzhi Technology EVERLOYAL - Zhihu https://zhuanlan.zhihu.com/p/624769492
Un artículo que explica en detalle el principio de extracción de ERP - artículo de Xinxibrao - Zhihu https://zhuanlan.zhihu.com/p/450282055
https://www.udemy.com/course/solved-challenges-ants/
Procesamiento de señales EEG y extracción de características——Hu Li