ER實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)

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(一)如何從ERP數(shù)據(jù)中得出結(jié)論1.不基于特定ERP成分的推論時(shí)間特點(diǎn)地形圖（頭皮分部）波幅時(shí)間認(rèn)知加工過程的功能異同同一認(rèn)知加工過程的參與程度(Li,Yang,Hagoort,2008)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)如何影響語義加工的深度(Wangetal.,2009)焦點(diǎn)(焦點(diǎn)vs.非焦點(diǎn))×語義合適(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,語義相關(guān)(plate….cup)可數(shù)名詞,語義不相關(guān)(sock….cup)不可數(shù)名詞,語義相關(guān)(rain….water)不可數(shù)名詞,語義不相關(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)策略例子,實(shí)驗(yàn)?zāi)康模捍碳た杀嫘?discriminability)對(duì)P3的影響

材料：字母表（10%“Q”;90%隨即選擇的非“Q”;“Q”從不連續(xù)出現(xiàn)）任務(wù)：字母“Q”時(shí)按鍵

條件:容易辨別(亮條件)vs.難于辨別(暗條件)無關(guān)變量：

刺激的物理屬性：“Q”與非“Q”的形狀不同;與非“Q”相比,“Q”出現(xiàn)的頻率高被試的反應(yīng)方式：對(duì)靶“Q”反應(yīng)，而對(duì)非靶不反應(yīng)(受與運(yùn)動(dòng)有關(guān)的ERP的污染)

刺激的呈現(xiàn)方式：“Q”從不連續(xù)出現(xiàn)(P3后效只影響非“Q”)

刺激材料的數(shù)量：10%“Q”;90%非“Q”(峰振幅)

刺激條件的操作：亮條件vs.暗條件-----二次反應(yīng)(早期成分；加工難度差異)

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)

ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的的若干問題(三)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的的無關(guān)變量及及應(yīng)對(duì)策略1.刺激的物理屬屬性：不同實(shí)驗(yàn)條件件下，盡量使使用物理屬性性相同的刺激激材料；增加控制實(shí)驗(yàn)驗(yàn)例子，重讀(合適vs.不合適)×韻律邊界(合適vs.不合適)他撞倒誰的車車子之后逃跑跑了？撞倒/肖明的車子（A√B√）撞倒/肖明的車子（A×B√）撞倒肖明的/車子（A√B×）撞倒肖明的/車子（A×B×）他撞倒誰的車車子之后逃跑跑了？（A√B√）他撞倒肖明的的什么物品之之后逃跑了？？（A×B√）警察把撞倒誰誰的車子沒收收了？（A√B×）警察把撞倒肖肖明的什么物物品沒收了？？（A×B×）撞倒/肖明的車子(Lietal.,2011)下劃線:表示鎖時(shí)的關(guān)關(guān)鍵詞;紅色表示重讀讀的位置;左側(cè):物理屬性不一一樣;右側(cè):物理屬性一樣樣AudiovisualsituationStandard隨后(紅色)的方形出現(xiàn)了了(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)了了(12.5%)AuditorysituationStandard隨后紅色的方形出現(xiàn)了了Deviant隨后紅色的方形出現(xiàn)了(Lietal.,2009)(三)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的的無關(guān)變量及及應(yīng)對(duì)策略1.刺激的物理屬屬性：不同實(shí)驗(yàn)條件件下，盡量使使用物理屬性性相同的刺激激材料；增加控制實(shí)驗(yàn)驗(yàn)例子，重讀語義與視視覺背景整合合的時(shí)間特點(diǎn)點(diǎn)下劃線:表示鎖時(shí)的關(guān)關(guān)鍵詞;紅色表示重讀讀的位置;上:正式實(shí)驗(yàn);下:控制實(shí)驗(yàn)重讀與視覺背背景一致重讀與視覺背背景不一致重讀與視覺背背景不一致ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的的若干問題(三)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的的無關(guān)變量及及應(yīng)對(duì)策略2.刺激材料的重重復(fù)3.不同實(shí)驗(yàn)條件件下，刺激材材料的數(shù)量不不同4.不同實(shí)驗(yàn)條件件下，被試反反應(yīng)的有無不不同；反應(yīng)的的難度不同5.盡量在同一區(qū)區(qū)組內(nèi)變化實(shí)實(shí)驗(yàn)條件；而不是在不同同區(qū)組間變化化實(shí)驗(yàn)條件ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的的若干問題(四)刺激材料數(shù)數(shù)量和呈現(xiàn)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)中中的若干問問題(四)刺激材料數(shù)數(shù)量和呈現(xiàn)現(xiàn)策略3.刺激材料---ERP成分重疊4.應(yīng)對(duì)ERP成分重疊的的策略a運(yùn)用ISIjitter(抖動(dòng))jitter的范圍盡量量寬；b不呈現(xiàn)刺激激的小概率率事件(Pictonetal.,1974)c估計(jì)已采集集數(shù)據(jù)的重重疊從平均波形形中減去估估計(jì)的重疊疊ADJAR(adjacentresponse)(Woldorff,1993)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中中的若干問問題(五)數(shù)據(jù)分析時(shí)時(shí)的基線問問題---實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)1.盡量使鎖時(shí)時(shí)點(diǎn)之前的的刺激材料料在不同實(shí)實(shí)驗(yàn)條件中中相同(Li,Chen,andYang.,2011)2.選擇恰當(dāng)?shù)牡臅r(shí)間段作作為基線，，并在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)使使其在不同實(shí)驗(yàn)條條件中相同同(Nan,Kn?sche,Friederici,2009)3.利用差異波波（把效應(yīng)應(yīng)進(jìn)行比較較）(Lietal.,minorrevision)ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中中的若干問問題例子，重讀(合適vs.不合適)×韻律邊界(合適vs.不合適)他撞倒誰的的車子之后后逃跑了？？撞倒/肖明的車子（（A√B√）撞倒/肖明的車子（A×B√）撞倒肖明的/車子（A√B××）撞倒肖明的/車子（A×B××）他撞倒誰的的車子之后后逃跑了？？（A√B√√）他撞倒肖明明的什么物物品之后逃逃跑了？（（A×B√√）警察把撞倒倒誰的車子子沒收了？？（A√B××）警察把撞倒倒肖明的什什么物品沒沒收了？（（A×B××）撞倒/肖明的車子(Li,Chen,andYang,2011)下劃線:表示鎖時(shí)的的關(guān)鍵詞;紅色表示重重讀的位置置;左側(cè):基線不一樣樣;右側(cè):基線一樣ERP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中中的若干問問題例，非音樂家對(duì)對(duì)音樂小結(jié)結(jié)邊界的感感知，及文文化差異對(duì)對(duì)其的影響響B(tài)aseline:-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到很抱歉。。萌萌把“隊(duì)長(zhǎng)”淺色的婚紗弄臟后感到到很抱歉。。萌萌把“新新娘”淺色色的婚紗弄臟后感到到很抱歉。。萌萌把“隊(duì)隊(duì)長(zhǎng)”淺色色的婚紗弄臟后感到到很抱歉。。Passivesentences(highworkingmemoryload)highsemanticrelatedlowsemanticrelated萌萌說“新娘”被弄臟淺淺色的婚紗后嘆了口氣氣。萌萌萌說“隊(duì)長(zhǎng)”被弄臟淺淺色的婚紗后嘆了口氣氣。萌萌說“新新娘”被弄弄臟淺色的的婚紗后嘆了口氣氣。萌萌說“隊(duì)隊(duì)長(zhǎng)”被弄弄臟淺色的的婚紗后嘆了口氣氣。MemoryLoad(highvs.low)×Accentuation(accentedvs.de-accented)×SemanticRelatedness(highvs.low)(Lietal.,minorrevision)下劃線:表示鎖時(shí)的的關(guān)鍵詞;紅色表示重重讀的位置置;右側(cè)減左側(cè)側(cè)得到差異異波ERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)（一）ERP疊加的平均均的原理、、及偽跡1.ERP的平均的原原理信號(hào)噪聲(backgroundEEG)偽跡ERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)（一）ERP疊加平均的的原理、及及偽跡2.EEG數(shù)據(jù)中的偽偽跡?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.,參考位于血血管上)?電極接觸不不良?剔除含有偽偽跡的刺激激信噪比降低低?矯正較好的信噪噪比；剔出不正確確反而更歪歪曲數(shù)據(jù)ERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)（一）ERP疊加平均的的原理、及及偽跡2.EEG數(shù)據(jù)中的偽偽跡---α波?10Hz,100ms一個(gè)周期，，parietal-occipital?很難平均掉掉：波幅高高與刺激材料料同步?影響數(shù)據(jù)的的解釋；特特別是始潛潛時(shí)的分析析?控制策略：：ISIjitter，100msms-1001002003004005006007008009001000uV-6.06.0PZERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)（一）ERP疊加平均的的原理、及及偽跡2.EEG數(shù)據(jù)中的偽偽跡---慢電位漂移移?皮膚電位變變化；電極極接觸不良良?剔除：計(jì)算EEG在所有trials上的斜率，，并將那些斜斜率超出一一定閾值值的trial排除ERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)（一）ERP疊加平均的的原理、及及偽跡3.EEG數(shù)據(jù)中的偽偽跡---眼動(dòng)?固定的電壓壓梯度(正極指向眼眼球正面)；眼動(dòng)指向的的方面，頭頭皮電壓變變得更正?剔除眼動(dòng)污污染的刺激激優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)據(jù)更干凈缺點(diǎn)：信噪噪比降低；；不可避免會(huì)會(huì)產(chǎn)生眼動(dòng)動(dòng)；有的眼動(dòng)難難以偵查到到；剔除方法錯(cuò)錯(cuò)誤?眼動(dòng)矯正回歸分析；；偶極子定位位；ICAERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)3.EEG數(shù)據(jù)中的偽偽跡---眼動(dòng)ERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)（二）用ICA排除偽跡(Jungetal.,2000,2001)●數(shù)據(jù)驅(qū)驅(qū)動(dòng)data-driving●利用數(shù)據(jù)的的相關(guān)結(jié)構(gòu)構(gòu)，線形方方法和非線線性方法相相結(jié)合；●N電極-----N個(gè)獨(dú)立的成成分●與特定偽跡跡有關(guān)的成成分具有獨(dú)獨(dú)特的特點(diǎn)點(diǎn)●利用逆運(yùn)算算(inversecomputation)----減去有偽跡跡有關(guān)的成成分眼動(dòng)肌電α波壞電極ERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)（二）用ICA排除偽跡---具體程序（（1）●Neuroscan數(shù)據(jù)預(yù)處理理Ocularartifactreduction、re-Reference、filter、epoch、baselinecorrection、Artfactrejection（-75+75）、Deleterejectredsweeps●用matlab打開eeglabfile---setpath(包含eeglab程程序所在的的路徑、eeg數(shù)據(jù)據(jù)所在的路路徑)；直接在matlab中輸入eeglab●把.eeg數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換換為eeglab的的數(shù)據(jù)(.set)file--import---fromNeuroscan.eegfilefile--savecurrentdatasetas(保存存為.set數(shù)據(jù))ERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)（二）用ICA排除偽跡---具體程序（（2）●RunICAfile--loadexistingdatasetedit--channellocation(一一路點(diǎn)擊ok)tools--runICAfile--savecurrentdatasetas(保存存包含ica信息的的數(shù)據(jù))●用ICA去偽跡tools--rejectdatausingICA--rejectcomponentbymapstools--romovecompomentsfile--savecurrentdatasetas(保存包含去去除偽跡后后的數(shù)據(jù))●把.set數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為為Neuroscan能讀取的.avg數(shù)據(jù)1.files--export--DataandICAactivitytotextfiles對(duì)話窗的以以下處劃勾勾ExportERPaverageinsteadoftrialsTransposematrix(ele-rows)Exportchannellabes/componentnumbersExporttimevalues2.把導(dǎo)出的數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為為.xls數(shù)據(jù)--去除第一行行（電極點(diǎn)點(diǎn)名稱）和和第一列（（時(shí)間點(diǎn)名名稱）；把.xls數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為為.dat數(shù)據(jù)把.dat數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為為.avg數(shù)據(jù).dat數(shù)據(jù)的打開開方式選擇擇Neuroscanchannel62(電極數(shù))acquisitionrate500(采樣率)XMimum-100（epoch時(shí)的時(shí)間最最小值）point551（采樣點(diǎn)數(shù)數(shù)）（二）用ICA排除偽跡---具體程序（（3）ERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)（三）ERP的PCA分析法及適適用范圍----具體程序●數(shù)據(jù)驅(qū)驅(qū)動(dòng)data-driving●利用數(shù)據(jù)的的相關(guān)結(jié)構(gòu)構(gòu)●M個(gè)連續(xù)變量量-----N個(gè)成分，N<M●很很難從ERP波形中確定定每個(gè)ERP成分的代表表性時(shí)間窗窗口(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)分析中中的注意事事項(xiàng)（三）ERP的PCA分析法及適適用范圍----基本原理●.avg數(shù)據(jù)的預(yù)處處理打開.avg文件，然后后另存為.dat文件；把.dat文件的擴(kuò)展展名改為.xls文件，刪除除基線上的的數(shù)據(jù)、及及電極名稱稱；把.xls文件的擴(kuò)展展名改為.txt文件ERP數(shù)據(jù)分析中中的注意事事項(xiàng)（三）ERP的PCA分析法及適適用范圍----基本原理●用matlab運(yùn)行rawdata_to_pca.m來合并數(shù)據(jù)據(jù)1.輸入是你的的數(shù)據(jù)矩陣陣，列是