波峰和ERP成分的关系；怎么分离和确定ERP成分

正问题：已知偶极子集合的位置和朝向，以及大脑、颅骨、头皮的形状，可以计算得出偶极子的电极分布。

一个源波形会对不同的电极点有贡献，贡献的大小受位置、朝向的影响。一个给定电极点的波形总是等于所有源波形的加权和，即所有潜在成分的加权和。

图1

逆问题：已知一个头皮上的观测到的电位分布，计算出偶极子的位置和朝向是不能通过计算得出的准确答案的。仅基于观测到的头皮分布就确定ERPs的定位是不可能的。

空间分辨率本就不是ERP技术的长处，所以应该让ERP技术应用在发挥自身长处（高时间分辨率、相对低成本、无创、连续且内隐的测量能力）而不是受限于短处的研究。

图2

  • 电压峰值的非特殊性： 峰和成分不是一回事

观察到的峰不能完全正确地体现这些潜在成分。 电压达到局部最大值的点并没有什么特别，不能仅用对峰振幅和峰潜伏期的测量方法，这种方法会极大干扰对潜在成分幅值和时刻点的理解。

  • 峰的形状和成分形状不同：不能通过观察单个ERP波形来估计潜在成分的时间过程和潜伏期。

一个波形可能有无限个不同波形的组合方式。

可以通过差异波判断ERP的形状，或者通过观察多个头皮位置的波形来获得更多信息，因为给定潜在成分对不同头皮电极产生贡献的时间窗是一致的（都是瞬时传递）

  • 一个实验效应的时间窗和头皮分布：某个特定波峰时间范围内出现的效应也许并不反映该波峰相关的潜在成分变化。

波峰和成分之间不是简单、直接的关系。因某个条件出现的波形变化不一定代表该时间窗内的想要观察的成分的变化，可能是其他的成分。

  • 差异波

一个ERP波形上提取出每个时间点的电压值，减去另一个ERP波形上相应时间点的电压值，得出电压值差。

用不同条件下的波形减去基线波形，得到潜在成分的时间过程和头皮分布在不同条件之间的差异。

但是不能保证一个差异波仅包含单个成分。

  • 振幅和潜伏期的交互作用：振幅的差异并不一定与成分大小的差异相符，潜伏期的差异不一定和成分时刻点的变化相符。

不同成分叠加之后，导致峰值和潜伏期也混淆在一起。但是重叠成分中某一成分的幅值增加或减少会导致对ERP成分时刻点估计的偏差。（时序干扰，主要发生在大成分的变化和小成分叠加，会使小成分的潜伏期出现小幅变化）

  • 迭加平均引起失真

ERP波形常通过迭加平均从EEG数据中分离。但是不同试次的波形在峰值和潜伏期会和平均后的存在差异，即迭加平均并不是简单的将相同的波形*n再/n的过程。平均波形的时间窗是所有试次中最早的时间点和最晚的时间点。（基线校正？的作用）

  • 不同实验的ERP之间的比较：不能比较。一个实验中的某个ERP效应可能反映的不是之前研究中具有相同极性和时刻的潜在大脑活动。

某个ERP效应不能被准确解释，2种条件下ERP成分的差异，可能有多种原因导致。比如条件A的N400大于条件B，可能是因为A比B需要更多的语言资源（N400解释为语义整合）。如果存在一个较小的P3，P3和处理所需的认知资源数量相关，说明A比B的处理更容易。N400振幅增大和P3振幅较小，得到的是2种不同的结论。

  • 同时考虑多个头皮位置上记录的波形

不同头皮位置上的ERP波形反映的是完全相同的成分，只是权重系数不同。可以通过观察多个电极的数据来排除一些备选解释。

eg.某一效应的头皮分布在整个持续过程中不变，说明是由一个单一成分组成的。

图3

可以将源定位和差异波结合使用，得到更准确的检验

结构合理的差异波会包含比母波更少的成分，即由成分混叠引起混淆的机会会变小。

因为特定电极点上的ERP波形等于一系列潜在源波形的加权和，如果2个不同条件的源波形之间存在差异，在将2者波形相减之后就会消除相同的源波形，分离出存在差异的部分。

相减之后得到的是：某个time window下的特异性活动。（非特异性活动在不同条件下都存在，且理应一致，相减会消除）可以排除非特异性活动的影响，比如非特异性成分可能会随发育过程变化等。

  • disjunction实验的思考：差异波的使用，相比2个连接词条件的相减，是不是将AND OR 2个条件分别减去Not条件，再比较2种差异波是否存在显著差异更恰当。

图4

视觉系统倾向于与2条曲线呈现近似垂直方向上的距离。给定时刻点的振幅差异是2个波形在该时刻点的垂直距离。2个重叠的波形越陡峭，视觉系统越关注波形之间的水平距离而非垂直距离，会低估2个条件的真实振幅差异。

  • 隐性假设：A减B还是B减A，是对效应方向的隐性假设

  • 噪声：差异波比母波的噪声大

ERP成分是大脑执行某一特定的计算操作时，产生于某个特定的神经解剖学模块，并且可以在头皮记录到的神经信号。

极性、潜伏期、头皮分布都是表面特征，不能说明一个成分的本质

很多源波形对不同的电极点的观测信号做出了贡献，所以无法直接判断是哪个神经解剖模块在活动。且很多已知的ERP成分也可能不是单个成分，可能存在多个不同的子成分。

ERP成分是一些电位的变化，它们符合单一的神经产生源位置，且在不同的实验条件、时间段、个体等之间出现系统性变化。一个ERP成分是一个ERP数据集内具有系统性和稳定性特征的变异源。

受实验条件的影响（可控性），同时有一定的自发性或相关性变化。

操作性定义不能用来判断不同实验的成分是否一致；如果同一效应的头皮分布在2个实验中一致则是它们为同一成分的证据；但头皮分布不一致，则拒绝原假设。通常会拒绝原假设。不同实验的头皮分布也不能进行直接的量化比较。

观察分离出的成分和其他因素之间的交互作用，看这种交互模式是否和由已有实验中分离出的成分一致。

  • P1和N1: 视觉

P1起始于刺激开始的60-90ms,100-130ms达到峰值。在 侧向枕叶电极。

P1常会和C1的潜伏期重叠。C1出现在P1之前，是第一个主要视觉成分，在头皮后部中线的电极上，极性会发生变化。极性因为上下方视野刺激出现翻转。

N1在P1后，有很多子成分。最早的N1子成分在刺激后的100-150ms,前部头皮电极位置。后部电极，至少2种子成分，在150-200ms出现，顶叶皮层、外侧枕叶皮层。 都受空间注意的影响。（不同的条件下都需要空间分辨，按理来说差异波很小。）

  • P2: 视觉

N1之后，前部和中央头皮位置会出现一个明显的P2波形。当刺激包含目标特征时，成分会比较大；当目标出现概率低时，也会增强；Oddballs会诱发更大的P2。（每次都有目标成分，但Or的情况下有多个可选项，是不是会变小）

*头皮后部的P2很难从和其重叠的N1、N2、P3中分离。目前了解较少。*处理数据时可以看一下头皮后部的P2情况。

  • P1（P50）、N1（N100）、P2（P160）：听觉

应该忽略听觉的ERP，一句话是一直在说的，没有突然的变化造成的差异，是词汇、语义上的不同。

  • P3:注意、概率、资源分配和任务难度
  1. Donchin(1981):P3和认知过程有关，背景更新。常被解释为工作记忆的更新，但可能不准确。Donchin认为是一种非即时反应，是对未来的准备。
  2. 对靶刺激的概率有敏感性，振幅随概率增大而减小。
  3. 投入的努力越大，P3振幅越大（选项多，不能马上做出判断时是否会出现P3，如果存在应该只在前期trial中存在，后期确定一个选择模式后不再受其他选项的影响？）Johnson（1984，1986）提出 P3振幅受 概率P（probability）、不确定性U（uncertainty）、资源分配R（resource allocation）的影响：P3振幅 = U * （P + R）。
  • N4：语言相关
  1. 通常出现在中央区和顶区电极，由语义期待的违反所引发。
  2. 词语之间的关联度，第2个词语义上与第1个词不相关，会诱发N400。
  3. 不常见的词语会比常见的词语诱发更大N400.
  4. 非语义刺激：偏向额叶分布。
  5. N400主要产生于左侧颞叶。
  6. Marta Kutas：N400是寻找和激活词语含义相关的神经活动。体现提取与某个单词相关的知识储备的难易程度，和所存储的内容本身、以及先前语境所营造的提取线索都有关。提取某个线索时需要的努力越大，N400越大。
  7. Peter Hagoort：单词含义整合进前文语句的过程。整合需要的努力越大，N4越大。

  • P600:语法违背

  • N280：功能词

左侧前部电极。不同功能词振幅会有差异吗？