事象関連電位

N100（N1と表示）やP300 （P3と表示）など、いくつかのERP成分を示す波形。ERPは負の電圧が上向きになるようにプロットされており、ERP研究で一般的だが普遍的ではない手法である。

事象関連電位（ERP）は、特定の感覚、認知、または運動イベントの直接的な結果として測定された脳反応です。 ^{[1]より正式には、刺激に対する定型的な}電気生理学的反応です。このように脳を研究することで、脳機能を評価する非侵襲的な手段が得られます。

ERPは脳波（EEG）によって測定されます。ERPに相当する脳磁図（MEG）はERF（事象関連磁場）です。^[2] 誘発電位と誘導電位はERPのサブタイプです。

歴史

1924 年にハンス・ベルガーが脳波(EEG)を発見し、頭皮に電極を取り付けて信号を増幅することで、人間の脳の電気的活動を測定できることを明らかにしました。一定期間の電圧の変化をプロットすることができます。彼は、電圧が感覚を刺激する外部イベントによって影響を受ける可能性があることを観察しました。EEG は、その後数十年にわたって脳の活動を記録する上で有用な情報源であることが証明されました。しかし、純粋な EEGデータを使用すると個々の神経認知プロセスを分離することが困難になるため、認知神経科学の焦点である非常に特殊な神経プロセスを評価するのは非常に困難でした。事象関連電位 (ERP) は、単純な平均化技術を使用して、より特殊な感覚、認知、および運動イベントを抽出する、より洗練された方法を提供しました。 1935年から1936年にかけて、ポーリン・デイビスとハロウェル・デイビスは、覚醒している人間のERPを初めて記録し、その研究結果は数年後の1939年に発表されました。第二次世界大戦のため、1940年代にはさほど研究は行われませんでしたが、感覚の問題に焦点を当てた研究は1950年代に再び活発になりました。1964年、グレイ・ウォルターと同僚による研究により、偶発的陰性変動（CNV）と呼ばれる最初の認知ERPコンポーネントが報告され、ERPコンポーネント発見の近代時代が始まりました。 ^[3]サットン、ブラーレン、ズービン（1965）は、P3コンポーネントを発見し、さらなる進歩を遂げました。^[4]その後15年間で、ERPコンポーネント研究はますます人気が高まりました。1980年代には、安価なコンピューターが導入され、認知神経科学研究に新たな扉が開かれました。現在、ERPは、情報処理に関連する感覚、知覚、認知活動の生理学的相関を研究するための認知神経科学研究において最も広く使用されている方法の1つです。 ^[5]

計算

ERP は、頭皮に電極を取り付けて脳の電気的活動を経時的に測定する脳波検査(EEG)によって確実に測定できます。EEG は、同時に進行する何千もの脳プロセスを反映します。つまり、単一の刺激または関心のあるイベントに対する脳の反応は、通常、単一の試行の EEG 記録では確認できません。刺激に対する脳の反応を確認するには、実験者は多数の試行を実施して結果を平均化し、ランダムな脳活動を平均化して、ERP と呼ばれる関連する波形を残す必要があります。^[6]^[7]

ランダムな（バックグラウンド）脳活動は、他の生体信号（EOG、EMG、EKGなど）や電磁干渉（ラインノイズ、蛍光灯など）とともに、記録されたERPへのノイズ寄与を構成します。このノイズは、研究対象の基礎となるERPのシーケンスである対象信号を不明瞭にします。エンジニアリングの観点からは、記録されたERPの信号対雑音比（SNR）を定義することができます。平均化により、記録されたERPのSNRが増加し、ERPが識別可能になり、解釈が可能になります。これは、いくつかの単純化された仮定が立てられれば、簡単な数学的説明が可能です。これらの仮定は次のとおりです。

関心のある信号は、不変の遅延と形状を持つイベントロックERPのシーケンスで構成されています。
ノイズは、試行間で相関がなく、イベントに時間的に固定されていない、平均ゼロのガウスランダム分散プロセスによって近似できます (この仮定は、たとえば、実験で被験者がターゲットを頭の中で数えながら舌を少し動かす場合など、簡単に違反される可能性があります)。 $\sigma ^{2}$

試行番号を、^番目のイベント後の経過時間をと定義すると、記録された各試行はと記述できます。ここで、は信号、はノイズです (上記の仮定の下では、信号は特定の試行に依存しませんが、ノイズは依存します)。 $k$ $t$ $k$ $x(t,k)=s(t)+n(t,k)$ $s(t)$ $n(t,k)$

試行の平均は $N$

{\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)

。

の期待値は（期待どおり）信号そのものです。 ${\bar {x}}(t)$ $\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)$

その変動は

\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}}

。

このため、試行の平均のノイズ振幅は、68% のケースで平均値 ( )から以内の偏差になると予想されます。特に、ノイズ振幅の 68% が含まれる偏差は、1 回の試行の偏差の倍です。のより大きな偏差は、すべてのノイズ振幅の 95% を網羅すると予想されます。 $N$ $s(t)$ $\sigma /{\sqrt {N}}$ $1/{\sqrt {N}}$ $2\sigma /{\sqrt {N}}$

振幅の大きいノイズ（瞬きや動きによるアーティファクトなど）は、多くの場合、基礎となる ERP よりも数桁大きいです。したがって、平均化の前に、このようなアーティファクトを含む試行を除去する必要があります。アーティファクトの除去は、目視検査によって手動で行うか、事前に定義された固定しきい値（最大 EEG 振幅または傾斜を制限）または試行セットの統計から導出された時間変動しきい値に基づく自動手順を使用して行うことができます。^{[引用が必要]}

命名法

ERP波形は、一連の正と負の電圧偏向から構成され、これらは一連の基礎となる成分に関連しています。^[8]一部のERP成分は頭字語で呼ばれていますが（例：偶発的陰性変動 – CNV、エラー関連陰性電位 – ERN）、ほとんどの成分は極性（負/正）を示す文字（N/P）に、ミリ秒単位の潜時または波形内での成分の順序位置を示す数字が続きます。たとえば、波形の最初の実質的なピークであり、刺激が提示されてから約100ミリ秒後に発生することが多い負のピークは、N100 （刺激から100ミリ秒後の潜時であり、陰性であることを示す）またはN1（最初のピークであり、陰性であることを示す）と呼ばれることがよくあります。その後には通常、 P200またはP2と呼ばれる正のピークが続きます。 ERP コンポーネントの規定された遅延は、刺激の認知処理に関連する後半のコンポーネントでは特に、かなり変動することがよくあります。たとえば、P300コンポーネントは、250 ミリ秒から 700 ミリ秒の間のどこかでピークを示すことがあります。

利点と欠点

行動指標と比較

行動的手順と比較すると、ERPは刺激と反応の間の処理を継続的に測定するため、特定の実験操作によってどの段階が影響を受けているかを判断することができます。行動的測定に対するもう1つの利点は、行動の変化がない場合でも刺激の処理を測定できることです。ただし、ERPのサイズが非常に小さいため、正確に測定するには通常、多数の試行が必要です。^[9]

他の神経生理学的指標と比較して

侵襲性

脳に電極を挿入する必要があるマイクロ電極や、人間を放射線にさらすPETスキャンとは異なり、ERP は非侵襲的な手順である EEG を使用します。

空間と時間の解像度

ERP は優れた時間分解能を提供します。ERP 記録の速度は記録装置がサポートできるサンプリングレートによってのみ制限されますが、血行動態測定 ( fMRI、PET、fNIRSなど) はBOLD応答の低速によって本質的に制限されます。ただし、ERP の空間分解能は血行動態法よりもはるかに劣ります。実際、ERP 源の位置は、正確に解決することはできず、推定することしかできない逆問題です。したがって、ERP は神経活動の速度に関する研究には適していますが、そのような活動の位置に関する研究には適していません。^[1]

料金

ERP 研究は、 fMRI、PET、MEGなどの他の画像技術よりもはるかに安価に行うことができます。これは、 EEG システムの購入と維持が他のシステムよりも安価であるためです。

臨床

医師や神経科医は、視覚系の損傷や外傷を検査するために、点滅する視覚チェッカーボード刺激を使用することがあります。健康な人の場合、この刺激は脳の後部にある後頭葉にある一次視覚皮質に強い反応を引き起こします。

臨床研究における ERP 成分の異常は、次のような神経疾患で示されています。

AD/HD ^[10]^[11]
認知症^[12]
パーキンソン病^[13]
多発性硬化症^[14]
頭部外傷^[15]
脳卒中^[16]
強迫性障害^[17]
統合失調症^[18]^[19]
うつ病^[20]
自閉症スペクトラム障害^[21]
てんかん– 認知プロセスの効率を監視する^[22]

研究

ERP は、神経科学、認知心理学、認知科学、精神生理学的研究で広く使用されています。実験心理学者と神経科学者は、被験者から信頼性の高い ERP を引き出すさまざまな刺激を発見しました。これらの反応のタイミングは、脳のコミュニケーションのタイミングまたは情報処理のタイミングの尺度になると考えられています。たとえば、上記のチェッカーボードパラダイムでは、健康な被験者の視覚皮質の最初の反応は約 50～70 ミリ秒です。これは、光が最初に目に入ってから、変換された視覚刺激が皮質に到達するのにかかる時間であることを示しているようです。一方、オドボールパラダイムでは、例えば、視覚、触覚、聴覚、嗅覚、味覚などの刺激の種類に関係なく、 P300反応は約300msで発生します。刺激の種類に関するこの一般的な不変性のため、P300成分は、予期しない刺激や認知的に顕著な刺激に対するより高い認知反応を反映していると理解されています。P300反応は、情報と記憶の検出の文脈でも研究されてきました。^[23]さらに、うつ病におけるP300の異常に関する研究もあります。うつ病患者は、P200とP300の振幅が減少し、P300潜時が長くなる傾向があります。^[20]

新しい刺激に対するP300の反応の一貫性により、それに依存する脳-コンピュータインターフェースを構築することができます。多数の信号をグリッドに配置し、前のパラダイムと同様にグリッドの行をランダムに点滅させ、グリッドを見つめている被験者のP300反応を観察することで、被験者は自分が見ている刺激を伝え、ゆっくりと言葉を「入力」することができます。^[24]

ERPの分野におけるもう一つの研究分野は、エフェレンスコピーである。この予測メカニズムは、例えば人間の言語化において中心的な役割を果たしている。^[25]^[26]しかし、エフェレンスコピーは話し言葉だけでなく、内なる言語、つまり静かな言葉の生成でも発生し、これは事象関連電位によっても証明されている。^[27]

研究、特に神経言語学研究で頻繁に使用される他のERPには、 ELAN、N400、P600/SPSなどがあります。ERPデータの分析は、機械学習アルゴリズムによってもますますサポートされるようになっています。^[28]^[29]

試行回数

ERP研究における共通の問題は、観察されたデータが統計分析をサポートするのに十分な数の試行を持っているかどうかである。^[30]個人のERPの背景ノイズは変化する可能性がある。したがって、堅牢なコンポーネント応答に必要なERP試行の数を単純に特徴付けるだけでは不十分である。ERP研究者は、標準化測定誤差（SME）などの指標を使用して、条件間またはグループ間の差異の調査を正当化したり^[31]、内部一貫性の推定値を使用して個人差の調査を正当化したりすることができる。^[32]^[33]^[30]

参照

潜在能力
C1とP1
偶発的な負の変化
記憶による違い
早期左前陰性
エーリッヒ・シュレーガー
エラー関連のネガティブ
誘発電位
誘発された活動
左右差のある準備電位
ミスマッチのネガティブさ
陰性度: N100 •視覚 N1 • N170 • N200 • N2pc • N400
陽性：P200 • P300 • P3a • P3b •後期陽性成分• P600
体性感覚誘発電位

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外部リンク

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