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ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析
李曉慶中國(guó)科學(xué)院心理研究所2011-07-01●ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題如何從ERP數(shù)據(jù)中得出結(jié)論
ERP成分(component)與ERP波形(waveform)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的無關(guān)變量及應(yīng)對(duì)策略刺激材料數(shù)量和呈現(xiàn)策略數(shù)據(jù)分析時(shí)的基線問題●ERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)
ERP疊加平均的原理、及偽跡用ICA排除偽跡ERP的PCA分析法及適用范圍●F.C.DondersCentreforCognitiveNeuroimagingERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題好數(shù)據(jù)是無可替代的
好數(shù)據(jù)是無可替代的。相信偽跡提出可以將壞數(shù)據(jù)變成好數(shù)據(jù)是愚蠢的。偽跡排除只能偶爾去掉那些偶爾發(fā)生的含有偽跡的試次,使好數(shù)據(jù)變得更好。如果被試在對(duì)待特定事件進(jìn)行反應(yīng)時(shí)總是眨眼,或者有連續(xù)的高振幅α活動(dòng),偽跡排除方法并不能給予補(bǔ)償,也就是說,那些具有系統(tǒng)噪聲和系統(tǒng)偽跡的數(shù)據(jù),并不能通過偽跡排除的方法得到更大改善。(Hansen.J.C.,未發(fā)表的軟件文檔)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題例子,重讀(合適vs.不合適)×聲調(diào)(合適vs.不合適)
現(xiàn)在正是玫瑰盛開的季節(jié)。明天小明去買什么把房間裝飾一下?
a明天小秦去買花裝飾房間(A√B√)
b明天小秦去買花裝飾房間(A×B√)
c明天小秦去買畫裝飾房間(A√B×)
d明天小秦去買畫裝飾房間(A×B×)3-3abcdLietal.,2008(d-a)=(c-a)+(b-a):線性相加性說明accent和tone的語(yǔ)義加工存在一定的對(duì)應(yīng)之處ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題(一)如何從ERP數(shù)據(jù)中得出結(jié)論2.基于特定ERP成分的推論ERP成分(Component):apartofwaveformwithacircumscribedscalpdistribution(alludingtotheunderlyingneuralconfiguration)andacircumscribedrelationshiptoexperimentalvariables(alludingtothecognitivefunctionservedbytheactivityofthisconfiguration)(Donchinetal.,1978).N400:central-parietal;semanticintegration
信息結(jié)構(gòu)如何影響語(yǔ)義加工的深度(Wangetal.,2009)焦點(diǎn)(焦點(diǎn)vs.非焦點(diǎn))×語(yǔ)義合適(合適vs.不合適)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題(二)ERP成分(component)與ERP波形(waveform)
ERP波峰≠ERP成分不能從單一的ERP波形估計(jì)ERP成分的時(shí)間過程和峰潛伏期不要把實(shí)驗(yàn)效應(yīng)與波形的變化進(jìn)行簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)波峰振幅的差異≠成分大小的差異
波峰潛伏期的差異≠成分時(shí)程的變化ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題(二)ERP成分(component)與ERP波形(waveform)
聚焦于特定的成分使用已成熟的實(shí)驗(yàn)操作聚焦于大的成分用差異波來分離成分使用成分獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)→
減少ERP成分和ERP波形之間的關(guān)系不確定性可數(shù)名詞,語(yǔ)義相關(guān)(plate….cup)可數(shù)名詞,語(yǔ)義不相關(guān)(sock….cup)不可數(shù)名詞,語(yǔ)義相關(guān)(rain….water)不可數(shù)名詞,語(yǔ)義不相關(guān)(garbage….water)(Vogel,Luck,Shapiro,1998)有動(dòng)物的照片無動(dòng)物的照片150ms(Thorpe,1996)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題(三)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的無關(guān)變量及應(yīng)對(duì)策略應(yīng)對(duì)策略:
刺激的物理屬性:使用不同的靶字母,在全體被試間進(jìn)行平衡;10個(gè)字母,1個(gè)為靶----每個(gè)字母的出現(xiàn)概率都是10%被試的反應(yīng)方式:對(duì)靶“Q”和非靶做不同的反應(yīng)
刺激的呈現(xiàn)方式:分析數(shù)據(jù)時(shí),去除有靶領(lǐng)先的非靶刺激
刺激材料的數(shù)量:平均波幅代替峰波幅;隨機(jī)選擇同等數(shù)量的非靶刺激
刺激條件的操作:增加控制條件;
亮刺激與暗刺激在同一區(qū)組內(nèi)隨機(jī)呈現(xiàn);額外的數(shù)據(jù)分析(RTs快vs.RTs慢)
AudiovisualsituationStandard隨后(紅色)的方形出現(xiàn)了(75%)Deviant1隨后(紅色)的方形出現(xiàn)了(12.5%)
Deviant2隨后(紅色)的方形出現(xiàn)了(12.5%)
Auditorysituation
Standard隨后紅色的方形出現(xiàn)了
Deviant隨后紅色的方形出現(xiàn)了
(Lietal.,2009)(三)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的無關(guān)變量及應(yīng)對(duì)策略
1.刺激的物理屬性:不同實(shí)驗(yàn)條件下,盡量使用物理屬性相同的刺激材料;
增加控制實(shí)驗(yàn)例子,重讀語(yǔ)義與視覺背景整合的時(shí)間特點(diǎn)
下劃線:表示鎖時(shí)的關(guān)鍵詞;紅色表示重讀的位置;上:正式實(shí)驗(yàn);下:控制實(shí)驗(yàn)重讀與視覺背景一致重讀與視覺背景不一致重讀與視覺背景不一致ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題(四)刺激材料數(shù)量和呈現(xiàn)策略
1.刺激材料的數(shù)量效應(yīng)的大小(ERP成分;實(shí)驗(yàn)條件操縱);數(shù)據(jù)的噪聲水平30-60---largecomponent(P3,N400)150-200---medium-sizedcomponent(N2)400-800---smallcomponent(P1)(Luck,2004)
2.刺激材料的數(shù)量和信噪比
ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題(四)刺激材料數(shù)量和呈現(xiàn)策略3.刺激材料---ERP成分重疊4.應(yīng)對(duì)ERP成分重疊的策略a運(yùn)用ISIjitter(抖動(dòng))
jitter的范圍盡量寬;
b不呈現(xiàn)刺激的小概率事件
(Pictonetal.,1974)c
估計(jì)已采集數(shù)據(jù)的重疊
從平均波形中減去估計(jì)的重疊ADJAR(adjacentresponse)(Woldorff,1993)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題(五)數(shù)據(jù)分析時(shí)的基線問題---實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
1.盡量使鎖時(shí)點(diǎn)之前的刺激材料在不同實(shí)驗(yàn)條件中相同
(Li,Chen,andYang.,2011)
2.選擇恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間段作為基線,并在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)使其在不同實(shí)驗(yàn)條件中相同
(Nan,Kn?sche,Friederici,2009)
3.利用差異波(把效應(yīng)進(jìn)行比較)
(Lietal.,minorrevision)
ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的若干問題例,非音樂家對(duì)音樂小結(jié)邊界的感知,及文化差異對(duì)其的影響
Baseline:-200–0ms-800---300ms(Nan,Kn?sche,Friederici,2009)ResearchdesignActivesentences(lowworkingmemoryload)
highsemanticrelatedlowsemanticrelated萌萌把“新娘”淺色的婚紗弄臟后感到很抱歉。
萌萌把“隊(duì)長(zhǎng)”淺色的婚紗弄臟后感到很抱歉。萌萌把“新娘”淺色的婚紗弄臟后感到很抱歉。
萌萌把“隊(duì)長(zhǎng)”淺色的婚紗弄臟后感到很抱歉。Passivesentences(highworkingmemoryload)highsemanticrelatedlowsemanticrelated萌萌說“新娘”被弄臟淺色的婚紗后嘆了口氣。萌萌說“隊(duì)長(zhǎng)”被弄臟淺色的婚紗后嘆了口氣。萌萌說“新娘”被弄臟淺色的婚紗后嘆了口氣。
萌萌說“隊(duì)長(zhǎng)”被弄臟淺色的婚紗后嘆了口氣。MemoryLoad(highvs.low)×Accentuation(accentedvs.de-accented)
×SemanticRelatedness(highvs.low)(Lietal.,minorrevision)下劃線:表示鎖時(shí)的關(guān)鍵詞;紅色表示重讀的位置;右側(cè)減左側(cè)得到差異波ERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)(一)ERP疊加平均的原理、及偽跡2.EEG數(shù)據(jù)中的偽跡?眨眼?眼動(dòng)(閱讀,視覺搜索)?α波?肌電–jaw,neck,andfacemuscles–squinting,eyebrowmovements–smiling,laughter?出聲閱讀?心電(e.g.,參考位于血管上)?電極接觸不良?剔除含有偽跡的刺激
信噪比降低?矯正較好的信噪比;
剔出不正確反而更歪曲數(shù)據(jù)ERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)(一)ERP疊加平均的原理、及偽跡2.EEG數(shù)據(jù)中的偽跡---α波?10Hz,100ms一個(gè)周期,parietal-occipital?很難平均掉:波幅高
與刺激材料同步?影響數(shù)據(jù)的解釋;特別是始潛時(shí)的分析?控制策略:ISIjitter,100ms
ms-1001002003004005006007008009001000uV-6.06.0PZERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)(一)ERP疊加平均的原理、及偽跡3.EEG數(shù)據(jù)中的偽跡---眼動(dòng)?固定的電壓梯度(正極指向眼球正面);
眼動(dòng)指向的方面,頭皮電壓變得更正?剔除眼動(dòng)污染的刺激
優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)更干凈
缺點(diǎn):信噪比降低;
不可避免會(huì)產(chǎn)生眼動(dòng);
有的眼動(dòng)難以偵查到;
剔除方法錯(cuò)誤?眼動(dòng)矯正
回歸分析;
偶極子定位;ICA
ERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)3.EEG數(shù)據(jù)中的偽跡---眼動(dòng)ERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)(二)用ICA排除偽跡(Jungetal.,2000,2001)●數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)data-driving●利用數(shù)據(jù)的相關(guān)結(jié)構(gòu),線形方法和非線性方法相結(jié)合;●N電極-----N個(gè)獨(dú)立的成分●與特定偽跡有關(guān)的成分具有獨(dú)特的特點(diǎn)●利用逆運(yùn)算(inversecomputation)----減去有偽跡有關(guān)的成分α波壞電極ERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)(二)用ICA排除偽跡---具體程序(1)●Neuroscan數(shù)據(jù)預(yù)處理Ocularartifactreduction、re-Reference、filter、epoch、baselinecorrection、Artfactrejection(-75+75)、Deleterejectredsweeps●用matlab打開eeglabpath(包含eeglab程序所在的路徑、eeg數(shù)據(jù)所在的路徑);直接在matlab中輸入eeglab●把.eeg數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為eeglab的數(shù)據(jù)(.set)Neuroscan.eegfilecurrentdatasetas(保存為.set數(shù)據(jù))ERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)(二)用ICA排除偽跡---具體程序(2)●
RunICAexistingdatasetedit--channellocation(一路點(diǎn)擊ok)tools--runICAcurrentdatasetas(保存包含ica信息的數(shù)據(jù))●用ICA去偽跡
tools--rejectdatausingICA--rejectcomponentbymapstools--romovecompomentscurrentdatasetas(保存包含去除偽跡后的數(shù)據(jù))●把.set數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Neuroscan能讀取的.avg數(shù)據(jù)
1.andICAactivitytotextfiles
對(duì)話窗的以下處劃勾
ExportERPaverageinsteadoftrialsTransposematrix(ele-rows)Exportchannellabes/componentnumbersExporttimevalues2.把導(dǎo)出的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為.xls數(shù)據(jù)--去除第一行(電極點(diǎn)名稱)和第一列(時(shí)間點(diǎn)名稱);把.xls數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為.dat數(shù)據(jù)把.dat數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為.avg數(shù)據(jù)
.dat數(shù)據(jù)的打開方式選擇Neuroscanchannel62(電極數(shù))acquisitionrate500(采樣率)XMimum-100(epoch時(shí)的時(shí)間最小值)
point551(采樣點(diǎn)數(shù))(二)用ICA排除偽跡---具體程序(3)ERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)(三)ERP的PCA分析法及適用范圍----具體程序●數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)data-driving●利用數(shù)據(jù)的相關(guān)結(jié)構(gòu)●M個(gè)連續(xù)變量-----N個(gè)成分,N<M●很難從ERP波形中確定每個(gè)ERP成分的代表性時(shí)間窗口(Lietal.,2010)例子,重讀(合適vs.不合適)×韻律邊界(合適vs.不合適)(Lietal.,2011)
ERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)(三)ERP的PCA分析法及適用范圍----基本原理●.avg數(shù)據(jù)的預(yù)處理
打開.avg文件,然后另存為.dat文件;
把.dat文件的擴(kuò)展名改為.xls文件,刪除基線上的數(shù)據(jù)、及電極名稱;
把.xls文件的擴(kuò)展名改為.txt文件ERP數(shù)據(jù)分析中的注意事項(xiàng)(三)ERP的PCA分析法及適用范圍----基本原理●用matlab運(yùn)行rawdata_to_pca.m來合并數(shù)據(jù)
1.輸入是你的數(shù)據(jù)矩陣,列是電極,行是各個(gè)時(shí)間點(diǎn)、被試、實(shí)驗(yàn)條件等。例如,你有62個(gè)電極,3個(gè)被試,2個(gè)條件,500個(gè)時(shí)間點(diǎn),這個(gè)矩陣就是
3000行(500×3×2),62列的矩陣。
2.程序的作用是對(duì)每個(gè)被試的每個(gè)實(shí)驗(yàn)條件數(shù)據(jù)(500行,62
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