이벤트 관련 잠재력

N100(N1 레이블) 및 P300(P3 레이블)을 포함한 여러 ERP 구성 요소를 나타내는 파형입니다.ERP는 음전압을 상향으로 표시하고 있습니다.이는 ERP 연구에서 보편적이지는 않지만 일반적인 관행입니다.

이벤트 관련 잠재력(ERP)은 특정 감각,^[1] 인지 또는 운동 이벤트의 직접적인 결과인 측정된 뇌 반응입니다.좀 더 형식적으로, 그것은 자극에 대한 정형화된 전기 생리학적 반응이다.이러한 방식으로 뇌를 연구하는 것은 뇌의 기능을 평가하는 비침습적 수단을 제공한다.

ERP는 뇌파촬영(EEG)을 통해 측정됩니다.ERP에 상당하는 Magneto Palography(MEG)는 ERF(이벤트 관련 필드)^[2]입니다.유발 잠재력과 유발 잠재력은 ERP의 하위 유형이다.

역사

1924년 뇌전도(EEG)가 발견되면서 한스 버거 박사는 두피에 전극을 대고 신호를 증폭시킴으로써 인간의 뇌의 전기적 활동을 측정할 수 있다고 밝혔다.그런 다음 일정 기간에 걸쳐 전압 변화를 플롯할 수 있습니다.그는 전압이 감각을 자극하는 외부 사건에 의해 영향을 받을 수 있다고 관찰했다.EEG는 이후 수십 년 동안 뇌 활동을 기록하는 데 유용한 원천임이 입증되었다.그러나 순수한 EEG 데이터를 사용하면 개별 신경 인지 과정을 분리하는 것이 어려웠기 때문에 인지 신경과학의 초점인 매우 특정한 신경 과정을 평가하는 것은 매우 어려운 경향이 있었다.사건 관련 잠재력(ERP)은 단순한 평균 기법을 사용하여 보다 특정한 감각, 인지 및 운동 이벤트를 추출하는 보다 정교한 방법을 제공했다.1935-1936년, Pauline과 Hallowell Davis는 깨어있는 인간에 대한 최초의 알려진 ERP를 기록했고 그들의 연구결과는 몇 년 후인 1939년에 발표되었다.제2차 세계대전 때문에 1940년대에는 많은 연구가 이루어지지 않았지만, 1950년대에 감각 문제에 초점을 맞춘 연구가 다시 활발해졌다.1964년 Grey Walter와 동료들의 연구는 최초의 인지 ERP 구성요소인 CNV(content negative variation)^[3]를 보고하면서 ERP 구성요소 발견의 현대 시대를 시작했습니다.Sutton, Braren 및 Zubin(1965)은 P3 ^[4]성분의 발견으로 또 다른 발전을 이루었다.이후 15년 동안 ERP 컴포넌트 연구는 점점 더 인기를 끌게 되었습니다.1980년대는 저렴한 컴퓨터의 도입으로 인지신경과학 연구의 새로운 문을 열었다.현재, ERP는 정보 ^[5]처리와 관련된 감각, 지각 및 인지 활동의 생리학적 상관관계를 연구하기 위해 인지 신경과학 연구에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나이다.

계산

ERP는 두피에 설치된 전극을 사용하여 시간 경과에 따른 뇌의 전기적 활동을 측정하는 시술인 뇌파그래피(EEG)를 사용하여 신뢰성 있게 측정할 수 있습니다.EEG는 동시에 진행 중인 수천 개의 뇌 과정을 반영합니다.이것은 단일 자극이나 관심 사건에 대한 뇌 반응이 보통 단일 시험의 EEG 기록에서 보이지 않는다는 것을 의미합니다.자극에 대한 뇌의 반응을 보기 위해, 실험자는 많은 실험을 수행하고 결과의 평균을 내야 하며, 무작위 뇌 활동이 평균화되고 ERP라고 불리는 ^[6]관련 파형이 유지되도록 해야 합니다.

무작위(배경) 뇌 활동은 다른 생체 신호(예: EOG, EMG, EKG) 및 전자파 간섭(예: 라인 소음, 형광등)과 함께 녹음된 ERP에 대한 소음 기여도를 구성한다.이 소음은 관심 신호를 흐리게 하며, 이는 연구 중인 기초 ERP의 시퀀스입니다.엔지니어링 관점에서 기록된 ERP의 신호 대 잡음비(SNR)를 정의할 수 있습니다.평균을 내면 기록된 ERP의 SNR이 증가하여 ERP를 식별할 수 있고 해석할 수 있습니다.이것은 간단한 수학적 설명이 있는데, 몇 가지 단순화된 가정이 이루어진다면 말이다.다음과 같은 전제 조건이 있습니다.

관심의 신호는 레이텐시와 모양이 변하지 않는 일련의 이벤트 잠금 ERP로 이루어집니다.
소음은 시험 간에 상관 없고 사건과 시간적으로 제한되지 않는 0-평균 가우스 랜덤 분산 $\sigma ^{2}$ 2 $(\$ 로 $\sigma ^{2}$ 근사할 수 있다(예를 들어 실험의 대상을 정신적으로 세는 동안 혀 움직임을 거의 하지 않는 경우).iment.

정의된 k{k\displaystyle}, 그 실험 번호, t{\displaystyle지}, 시간은 k개의{k\displaystyle}창립 대회가 끝난 후에 경과를 갖는 것은, 녹화된 각 재판 x로 쓸 수 있(t, km그리고 4.9초 만)= s(t)+n(t, km그리고 4.9초 만){\displaystyle x(t,k)=s(t)+n(t,k)}이 s(t){\displaystyle s(t)}은 신호와 엔(t, k) $n(t,k)$ {\ $displaystyle n(t,$ k)}은 $n(t,k)$ 노이즈입니다(위의 가정에서는 노이즈가 발생하는 동안 신호는 특정 시행에 의존하지 않습니다).

N $(\displaystyle$ N $)$ 시험 $N$ $평균은$

x

(

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

t )

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

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

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

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k

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(

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) +

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N

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){ display

{ bar {

x } =

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1

n

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t

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}

${\bar {x}}(t)$ ${\bar {x}}(t)$ ( $){ displaystyle {x}(t)}$ 의 ${\bar x}(t)$ 예상값은 (희망대로) 신호 자체입니다. $\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)$ $\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)$ [ $\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)$ $\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)$ ( $\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)$ ) ] $\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)$ ( $\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)$ ) { $displaystyle \operatorname$ { $E$ } [ { \ $bar$ { $x$ } ( t ) $= s$ ( $\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)$ t $\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)$ ) 。

그 차이는

\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}}

=\operatorname

{

E} \left[\leftfar\

bar {

x}(t)-\operatorname {

E

} [{\

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x}(t)]\right]=parfrac {

1}{

N^{

2}}\

operatorname {E} \left[\sum{k=N}^{

N}^{N}^{N}^{N}^{N}}^{{N}}^{N}^{N}^{N}}}^{{N

}}}}}}}}{

E}}}}}}}}}

이러한 이유로 N $(\$ $displaystyle$ N $N$ $)$ $N$ 의 평균 소음 진폭은 사례의 68%에서 $\sigma /{\sqrt {N}}$ / $N$ $(\$ 보다 $\sigma /{\sqrt {N}}$ 작거나 같을 것으로 $s(t)$ 된다 $s(t)$ 특히 노이즈 진폭의 68%가 되는 편차는 1회 시행의 $1/{\sqrt {N}}$ 1/ $(\$ 1 $/{\sqrt {N})$ . $2\sigma /{\sqrt {N}}$ / $(\$ 2 $\sigma /{\sqrt {N}})$ 의 $2\sigma /{\sqrt {N}}$ 편차가 크면 이미 모든 노이즈 진폭의 95%를 포함할 것으로 예상할 수 있습니다.

광폭 노이즈(눈 깜빡임이나 움직임 아티팩트 등)는 기본 ERP보다 몇 배나 큰 경우가 많습니다.따라서 이러한 아티팩트가 포함된 시행은 평균을 내기 전에 제거해야 합니다.아티팩트 제거는 ^{[citation needed]}육안 검사를 통해 수동으로 수행하거나 사전 정의된 고정 임계값(최대 EEG 진폭 또는 기울기 제한)을 기반으로 자동화된 절차를 사용하거나 시행 세트의 통계에서 파생된 시간 가변 임계값에 따라 수행할 수 있습니다.

명명법

ERP 파형은 기본 구성 요소 집합과 관련된 일련의 양의 전압 및 ^[7]음의 전압 편차로 구성됩니다.일부 ERP 구성 요소는 약어(예: 우발적 음의 변동 - CNV, 오류 관련 음의 변화 - ERN)로 참조되지만, 대부분의 구성 요소는 극성(음/양)을 나타내는 문자(N/P)로 참조되며, 그 뒤에 밀리초 단위의 지연 시간 또는 파형의 구성 요소의 순서 위치를 나타내는 숫자가 뒤따릅니다.예를 들어, 파형에서 첫 번째 실질적인 피크이며 자극이 제시된 후 약 100밀리초 후에 종종 발생하는 음의 방향 피크는 종종 N100(자극 후 지연 시간이 100밀리초이고 음임을 나타냄) 또는 N1(첫 번째 피크이며 음임을 나타냄)으로 불린다. 그 뒤에 종종 p가 뒤따른다.일반적으로 P200 또는 P2라고 불리는 점티브 피크.ERP 구성요소에 대해 명시된 지연 시간은 상당히 가변적이며, 특히 자극의 인지 처리와 관련된 후발 구성요소에 대해서는 더욱 그러하다.예를 들어 P300 컴포넌트는 250~700밀리초 범위에서 피크를 나타낼 수 있습니다.

장점과 단점

행동 척도에 대한 상대

행동 절차와 비교하여, ERP는 자극과 반응 사이의 처리의 연속적인 측정을 제공하여 특정 실험 조작에 의해 영향을 받는 단계를 결정할 수 있게 한다.행동척도에 대한 또 다른 장점은 행동변화가 없을 때에도 자극처리의 척도를 제공할 수 있다는 것이다.그러나 ERP의 크기가 매우 작기 때문에 일반적으로 ^[8]ERP를 정확하게 측정하기 위해서는 많은 시행이 필요합니다.

다른 신경생리학적 측정치와 비교해서

비침해

뇌에 전극을 삽입해야 하는 마이크로 전극이나 방사선에 노출되는 PET 스캔과 달리 ERP는 비침습적 시술인 EEG를 사용한다.

공간 및 시간 분해능

ERP는 뛰어난 시간 분해능을 제공합니다.이는 ERP 기록 속도가 기록 장치가 지원할 수 있는 샘플링 속도에 의해 제한되기 때문입니다. 반면 혈류역학 측정(fMRI, PET, fNIRS 등)은 본질적으로 BOLD 응답의 느린 속도에 의해 제한됩니다.그러나 ERP의 공간 분해능은 혈류역학 방법보다 훨씬 낮습니다. 사실 ERP 소스의 위치는 정확하게 해결할 수 없고 추정만 할 수 있는 역문제입니다.따라서 ERP는 신경 활동의 속도에 대한 연구 질문에 적합하며, 그러한 활동의 ^[1]위치에 대한 연구 질문에는 적합하지 않다.

비용.

ERP 연구는 fMRI, PET, MEG 등 다른 이미징 기술에 비해 훨씬 저렴합니다.이는 EEG 시스템을 구입하고 유지하는 비용이 다른 시스템보다 저렴하기 때문입니다.

임상

의사나 신경과 의사는 때때로 시각 시스템의 손상이나 외상을 테스트하기 위해 반짝이는 시각 체커보드 자극을 사용합니다.건강한 사람에게 이 자극은 뇌의 후두엽에 위치한 1차 시각 피질에 강한 반응을 이끌어 낼 것입니다.

임상 연구의 ERP 구성 요소 이상은 다음과 같은 신경학적 조건에서 나타났다.

조사.

ERP는 신경과학, 인지심리학, 인지과학 및 정신생리학 연구에 광범위하게 사용됩니다.실험 심리학자들과 신경과학자들은 참가자들로부터 신뢰할 수 있는 ERP를 이끌어내는 많은 다른 자극들을 발견했다.이러한 반응의 타이밍은 뇌의 통신 타이밍 또는 정보 처리 타이밍의 척도를 제공하는 것으로 생각된다.예를 들어 위에서 설명한 체커보드 패러다임에서 건강한 참가자의 시각 피질에 대한 첫 반응은 약 50-70ms이다.이것은 빛이 처음 눈에 들어온 후 변환된 시각 자극이 피질에 도달하는 데 걸리는 시간을 나타내는 것으로 보인다.또는 P300 응답은 시각, 촉각, 청각, 후각, 미각 등 제시된 자극 유형에 관계없이 홀드볼 패러다임에서 약 300ms에서 발생한다.자극 유형에 관한 이러한 일반적인 불변성 때문에, P300 성분은 예기치 않은 자극 및/또는 인지적으로 두드러진 자극에 대한 높은 인지 반응을 반영하는 것으로 이해된다.P300 응답도 정보 및 메모리 ^[21]검출의 맥락에서 연구되고 있습니다.또한 우울증에서 P300의 이상에 대한 연구도 있다.우울증 환자는 P200과 P300의 진폭이 줄어들고 P300의 ^[19]대기시간이 길어지는 경향이 있다.

새로운 자극에 대한 P300 응답의 일관성에 의해, 그것에 의존하는 뇌-컴퓨터 인터페이스를 구성할 수 있다.많은 신호를 그리드에 배열하고, 이전 패러다임과 같이 그리드의 행을 랜덤하게 깜박이며, 그리드를 응시하는 피험자의 P300 응답을 관찰함으로써, 피험자는 자신이 보고 있는 자극에 대해 전달하고, 따라서 천천히 단어를 "^[22]입력"할 수 있다.

ERP 분야의 또 다른 연구 분야는 효율성 복사입니다.이 예측 메커니즘은 예를 들어 인간의 언어 ^[23]^[24]표현에서 중심적인 역할을 한다.그러나 효율성 복사본은 구어뿐만 아니라 내적 언어(즉, 조용한 단어 생성)에서도 발생합니다. 이는 사건 관련 잠재력에 ^[25]의해 증명되었습니다.

연구, 특히 신경언어 연구에 자주 사용되는 기타 ERP에는 ELAN, N400 및 P600/SPS가 있습니다.ERP 데이터의 분석은 머신러닝 ^[26]^[27]알고리즘에 의해서도 한층 더 서포트되고 있습니다.

시행 횟수

ERP 연구에서 공통적인 문제는 관찰된 데이터가 통계 분석을 지원할 수 있는 충분한 수의 시행을 가지고 있는지 여부이다.ERP의 배경 노이즈는 개인마다 다를 수 있습니다.따라서 견고한 컴포넌트 응답에 필요한 ERP 시험 횟수를 단순히 특징짓는 것은 불충분합니다.따라서 ERP 연구자는 표준화된 측정 오차(SME)와 같은 메트릭을 사용하여 조건 간 또는 그룹 간 차이 또는 내부 ^[29]^[30]일관성의 추정치 조사를 정당화할 수 있습니다.

「」를 참조해 주세요.

베리트샤프트스팟셜
C1 및 P1
우발 음수 변동
메모리에 의한 차이
조기 좌전부음성
에리히 슈뢰거
오류 관련 음수성
유발 전위
유도 활동
수평적 준비 가능성
불일치 음수
부정성:N100 • Visual N1 • N170 • N200 • N2pc • N400
긍정성:P200 • P300 • P3a • P3b • 후기의 플러스 컴포넌트 • P600
체감각 유발 잠재력

레퍼런스

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추가 정보

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외부 링크

[1] – ERP Summer School 2017이 2017년 6월 25~30일 뱅고르 대학 심리학부에서 개최되었습니다.
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가상 ERP 부트캠프– ERP 방법론에 대한 정보, 발표 및 힌트를 제공하는 블로그

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v t 뇌파 촬영(EEG)
관련 테스트	진폭 통합 뇌파(aEG) 이벤트 관련 잠재력 전기피질촬영(ECOG) 자기 뇌조영(MEG) 체감각 유발 잠재력 뇌간청각유발전위
유발된 잠재력	부정성 베리트샤프트스팟셜 엘란 N100 비주얼 N1 N170 N200 N2pc N400 우발 음변동(CNV) 불일치 음수 긍정성 C1 및 P1 P50 P200 P300 P3a P3b P600(레이트 포지티브) 후기 양성 성분
신경 진동	알파파 베타파 감마파 델타파 세타 리듬 K복합체 슬립 스핀들 감각 운동 리듬 뮤파
토픽	10-20 시스템 메모리로 인한 차이(Dm) 오드볼 패러다임 EEGLAB 신경생리학 바이오마커 툴박스(NBT)

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계산

명명법

장점과 단점

행동 척도에 대한 상대

다른 신경생리학적 측정치와 비교해서

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공간 및 시간 분해능

비용.

임상

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