Potencial relacionado con eventos

Un potencial relacionado con un evento (ERP) es la respuesta cerebral medida que es el resultado directo de un evento sensorial, cognitivo o motor específico. Más formalmente, es cualquier respuesta electrofisiológica estereotipada a un estímulo. El estudio del cerebro de esta manera proporciona un medio no invasivo para evaluar el funcionamiento del cerebro.

Los ERP se miden mediante electroencefalografía (EEG). El equivalente de magnetoencefalografía (MEG) de ERP es el ERF, o campo relacionado con eventos. Los potenciales evocados y los potenciales inducidos son subtipos de ERP.

Historia

Con el descubrimiento del electroencefalograma (EEG) en 1924, Hans Berger reveló que se podía medir la actividad eléctrica del cerebro humano colocando electrodos en el cuero cabelludo y amplificando la señal. Luego se pueden trazar los cambios de voltaje durante un período de tiempo. Observó que los voltajes podrían verse influenciados por eventos externos que estimulaban los sentidos. El EEG demostró ser una fuente útil para registrar la actividad cerebral durante las décadas siguientes. Sin embargo, solía ser muy difícil evaluar los procesos neuronales altamente específicos que son el foco de la neurociencia cognitiva porque el uso de datos puros de EEG dificultaba el aislamiento de procesos neurocognitivos individuales. Los potenciales relacionados con eventos (ERP) ofrecieron un método más sofisticado para extraer eventos sensoriales, cognitivos y motores más específicos mediante el uso de técnicas de promedio simples. En 1935-1936, Pauline y Hallowell Davis registraron los primeros ERP conocidos en humanos despiertos y sus hallazgos se publicaron unos años más tarde, en 1939. Debido a la Segunda Guerra Mundial, no se realizaron muchas investigaciones en la década de 1940, pero las investigaciones se centraron en cuestiones sensoriales. volvió a recuperarse en la década de 1950. En 1964, la investigación de Gray Walter y sus colegas inició la era moderna de los descubrimientos de componentes de ERP cuando informaron sobre el primer componente cognitivo de ERP, llamado variación negativa contingente (CNV). Sutton, Braren y Zubin (1965) hicieron otro avance con el descubrimiento del componente P3. Durante los siguientes quince años, la investigación de componentes ERP se volvió cada vez más popular. La década de 1980, con la introducción de computadoras económicas, abrió una nueva puerta para la investigación en neurociencia cognitiva. Actualmente, ERP es uno de los métodos más utilizados en la investigación de neurociencia cognitiva para estudiar los correlatos fisiológicos de la actividad sensorial, perceptiva y cognitiva asociada con el procesamiento de información.

Cálculo

Los ERP se pueden medir de forma fiable mediante electroencefalografía (EEG), un procedimiento que mide la actividad eléctrica del cerebro a lo largo del tiempo mediante electrodos colocados en el cuero cabelludo. El EEG refleja miles de procesos cerebrales que ocurren simultáneamente. Esto significa que la respuesta del cerebro a un único estímulo o evento de interés no suele ser visible en el registro EEG de un único ensayo. Para ver la respuesta del cerebro a un estímulo, el experimentador debe realizar muchas pruebas y promediar los resultados, lo que hace que la actividad cerebral aleatoria se promedie y la forma de onda relevante permanezca, lo que se denomina ERP.

La actividad cerebral aleatoria (de fondo) junto con otras señales biológicas (p. ej., EOG, EMG, EKG) y la interferencia electromagnética (p. ej., ruido de línea, lámparas fluorescentes) constituyen la contribución del ruido al ERP registrado. Este ruido oscurece la señal de interés, que es la secuencia de los ERP subyacentes que se están estudiando. Desde un punto de vista de ingeniería, es posible definir la relación señal-ruido (SNR) de los ERP registrados. El promedio aumenta la SNR de los ERP registrados, haciéndolos discernibles y permitiendo su interpretación. Esto tiene una explicación matemática simple siempre que se hagan algunas suposiciones simplificadoras. Estos supuestos son:

1. La señal de interés está hecha de una secuencia de ERP bloqueada por eventos con latencia y forma invariables
2. El ruido puede ser aproximado por un proceso aleatorio de varianza Gaussiano de cero media ${displaystyle sigma ^{2}$ lo que no está relacionado entre los juicios y no con el tiempo libre para el evento (esta suposición puede ser fácilmente violada, por ejemplo en el caso de un sujeto que hace pequeños movimientos de lengua mientras que contando mentalmente los objetivos en un experimento).

Habiendo definido ${displaystyle k}$, el número de prueba, y ${displaystyle t}$, el tiempo transcurrido después de la ${displaystyle k}$^T evento, cada prueba registrada se puede escribir como ${displaystyle x(t,k)=s(t)+n(t,k)}$ Donde ${displaystyle s(t)}$ es la señal y ${displaystyle n(t,k)}$ es el ruido (Bajo las suposiciones anteriores, la señal no depende del juicio específico mientras el ruido lo hace).

El promedio de ${displaystyle N}$ juicios

${displaystyle {bar {x}(t)={frac {1}{N}sum _{k=1}}{N}x(t,k)=s(t)+{frac {1}{N}sum _{k=1}}{N}n(t,k)}}}}} {f} {fn} {f}}f} {f}}f}f}fn}fn}fn}}}fn}f}}f}f}fn}}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}fn}}fn}fn}fn}fn}fn$.

El valor previsto ${displaystyle {bar {x}(t)}$ es (como se esperaba) la señal misma, ${displaystyle operatorname {E} [{bar {x}(t)}=s(t)}$.

Su variación es

${displaystyle operatorname {Var} [{bar {x}(t)]=operatorname {E} left[left({bar {x}(t)-operatorname {E} [{bar {x}(t)}right)^{2}right]={frac {1}{N^{2}}operatorname {E} left[left(sum _{k=1}{N}n(t,k)right)^{2}right]={frac {1}{N^{2}}}sum ¿Por qué? Frac {sigma ^{2} {N}}}$.

Por esta razón la amplitud del ruido de la media ${displaystyle N}$ se espera que los juicios se desvíen del medio (que es ${displaystyle s(t)}$) por menos o igual que ${displaystyle sigma /{sqrt {N}}$ en el 68% de los casos. En particular, la desviación en la que se encuentra el 68% de las amplitudes de ruido ${displaystyle 1/{sqrt {N}}$ la de un solo juicio. Una desviación más grande de ${displaystyle 2sigma /{sqrt {N}}$ ya se puede esperar que abarque el 95% de todas las amplitudes de ruido.

El ruido de gran amplitud (como parpadeos o artefactos de movimiento) suele ser varios órdenes de magnitud mayor que los ERP subyacentes. Por lo tanto, los ensayos que contengan tales artefactos deben eliminarse antes de promediar. El rechazo de artefactos se puede realizar manualmente mediante inspección visual o mediante un procedimiento automatizado basado en umbrales fijos predefinidos (que limitan la amplitud o pendiente máxima del EEG) o en umbrales variables en el tiempo derivados de las estadísticas del conjunto de pruebas.

Nomenclatura

Las formas de onda de ERP constan de una serie de desviaciones de voltaje positivas y negativas, que están relacionadas con un conjunto de componentes subyacentes. Aunque se hace referencia a algunos componentes de ERP con acrónimos (por ejemplo, variación negativa contingente -CNV, negatividad relacionada con errores -ERN), a la mayoría de los componentes se les hace referencia con una letra (N/P) que indica polaridad (negativa/positiva), seguida de una Número que indica la latencia en milisegundos o la posición ordinal del componente en la forma de onda. Por ejemplo, un pico negativo que es el primer pico sustancial en la forma de onda y que a menudo ocurre unos 100 milisegundos después de que se presenta un estímulo a menudo se denomina N100 (lo que indica que su latencia es de 100 ms después del estímulo y que es negativo) o N1 (que indica que es el primer pico y es negativo); a menudo va seguido de un pico positivo, normalmente llamado P200 o P2. Las latencias declaradas para los componentes del ERP suelen ser bastante variables, especialmente para los componentes posteriores que están relacionados con el procesamiento cognitivo del estímulo. Por ejemplo, el componente P300 puede presentar un pico entre 250 ms y 700 ms.

Ventajas y desventajas

Relativa a las medidas de comportamiento

En comparación con los procedimientos conductuales, los ERP proporcionan una medida continua de procesamiento entre un estímulo y una respuesta, lo que permite determinar qué etapa(s) se ven afectadas por una manipulación experimental específica. Otra ventaja sobre las medidas conductuales es que pueden proporcionar una medida del procesamiento de estímulos incluso cuando no hay ningún cambio de conducta. Sin embargo, debido al tamaño significativamente pequeño de un ERP, generalmente se necesitan una gran cantidad de pruebas para medirlo correctamente y con precisión.

Relativa a otras medidas neurofisiológicas

Invasividad

A diferencia de los microelectrodos, que requieren la inserción de un electrodo en el cerebro, y las exploraciones PET que exponen a los humanos a la radiación, los ERP utilizan EEG, un procedimiento no invasivo.

Resolución espacial y temporal

Los ERP proporcionan una excelente resolución temporal, ya que la velocidad de registro del ERP solo está limitada por la frecuencia de muestreo que el equipo de grabación puede soportar, mientras que las medidas hemodinámicas (como fMRI, PET y fNIRS) están inherentemente limitadas por la baja velocidad. de la respuesta ATREVIDA. Sin embargo, la resolución espacial de un ERP es mucho más pobre que la de los métodos hemodinámicos; de hecho, la ubicación de las fuentes de ERP es un problema inverso que no se puede resolver exactamente, sólo estimarse. Por lo tanto, los ERP son adecuados para preguntas de investigación sobre la velocidad de la actividad neuronal, y menos adecuados para preguntas de investigación sobre la ubicación de dicha actividad.

Costo

La investigación de ERP es mucho más económica que otras técnicas de imágenes como fMRI, PET y MEG. Esto se debe a que comprar y mantener un sistema de EEG es menos costoso que otros sistemas.

Clínica

Los médicos y neurólogos a veces utilizan un estímulo visual de tablero de ajedrez intermitente para detectar cualquier daño o trauma en el sistema visual. En una persona sana, este estímulo provocará una fuerte respuesta en la corteza visual primaria ubicada en el lóbulo occipital, en la parte posterior del cerebro.

Se han demostrado anomalías en los componentes del ERP en investigaciones clínicas en afecciones neurológicas como:

• TD/HD
• Dementia
• Enfermedad de Parkinson
• Esclerosis múltiple
• Lesiones de cabeza
• Stroke
• Trastorno obsesivo-compulsivo
• Esquizofrenia
• Depresión
• Trastorno de espectro de autismo

Investigación

Los ERP se utilizan ampliamente en neurociencia, psicología cognitiva, ciencia cognitiva e investigación psicofisiológica. Los psicólogos experimentales y los neurocientíficos han descubierto muchos estímulos diferentes que provocan ERP confiables en los participantes. Se cree que el momento de estas respuestas proporciona una medida del momento de la comunicación del cerebro o del procesamiento de la información. Por ejemplo, en el paradigma del tablero de ajedrez descrito anteriormente, los participantes sanos & # 39; La primera respuesta de la corteza visual es de alrededor de 50 a 70 ms. Esto parecería indicar que esta es la cantidad de tiempo que tarda el estímulo visual transducido en llegar a la corteza después de que la luz entra por primera vez en el ojo. Alternativamente, la respuesta del P300 ocurre alrededor de 300 ms en el paradigma excéntrico, por ejemplo, independientemente del tipo de estímulo presentado: visual, táctil, auditivo, olfativo, gustativo, etc. Debido a esta invariancia general con respecto al tipo de estímulo, el P300 Se entiende que el componente refleja una respuesta cognitiva superior a estímulos inesperados y/o cognitivamente destacados. La respuesta del P300 también se ha estudiado en el contexto de la detección de información y memoria. Además, existen estudios sobre anomalías de P300 en la depresión. Los pacientes deprimidos tienden a tener una amplitud reducida de P200 y P300 y una latencia prolongada de P300.

Debido a la consistencia de la respuesta de P300 a nuevos estímulos, se puede construir una interfaz cerebro-computadora que dependa de ella. Al organizar muchas señales en una cuadrícula, hacer parpadear aleatoriamente las filas de la cuadrícula como en el paradigma anterior y observar las respuestas P300 de un sujeto que mira fijamente la cuadrícula, el sujeto puede comunicar qué estímulo está mirando y, por lo tanto, lentamente 34;escriba" palabras.

Otra área de investigación en el campo de ERP radica en la copia de eferencia. Este mecanismo predictivo juega un papel central, por ejemplo, en la verbalización humana. Las copias de eferencia, sin embargo, no sólo se producen en las palabras habladas, sino también en el lenguaje interior, es decir, en la producción silenciosa de palabras, lo que también se ha demostrado mediante potenciales relacionados con eventos.

Otros ERP utilizados con frecuencia en la investigación, especialmente en la investigación neurolingüística, incluyen el ELAN, el N400 y el P600/SPS. El análisis de los datos del ERP también está cada vez más respaldado por algoritmos de aprendizaje automático.

Número de ensayos

Un problema común en los estudios de ERP es si los datos observados tienen un número suficiente de ensayos para respaldar el análisis estadístico. El ruido de fondo en cualquier ERP para cualquier individuo puede variar. Por lo tanto, simplemente caracterizar el número de pruebas de ERP necesarias para una respuesta sólida de los componentes es inadecuado. Por lo tanto, los investigadores de ERP pueden utilizar métricas como el error de medición estandarizado (SME) para justificar el examen de diferencias entre condiciones o entre grupos o estimaciones de consistencia interna para justificar el examen de diferencias individuales.