ERP原理及Matlab數據處理

馮廷煒 王步遙

摘 ?要：目的：腦電的最大優勢是具有較高的時間分辨率，能夠準確地在線現實認知活動不同事件進程重的腦功能活動狀態。腦電技術應用與神經生理等多個領域，如語言加工、注意、記憶、意識、情緒等;在醫學研究方面，可以進行包括精神病、失語癥、學習困難、多動癥、老年癡呆、睡眠、健康評估、測謊等在內的各種研究，并已有研究成果應用于臨床治療診斷。隨著腦電研究的不斷發展，對解釋人腦活動的奧秘意義重大，所以掌握好處理腦電相應的軟件對處理腦電數據更為重要。ERP技術擴展了社會和人格心理學等領域的發展，這是社會神經科學技術研究以及人格心理研究問題的未來方向。

關鍵詞：EEG;ERP原理;MATLAB預處理;ERPlab

1引言

在過去的幾十年里，神經科學方法已經與幾乎所有的心理學研究領域融為一體。作為社會和人格心理學研究工具的腦電圖（Electroencephalogram，EEG）[1]曾被認為是一項古老的技術，可能會逐漸消失在功能性磁共振成像（fmri）等技術的陰影之下，但現在它的應用卻大幅增加。這一趨勢可能是由于計算機與人工智能的崛起，使得對信息豐富的腦電圖信號進行高度復雜的分析成為可能，以及通過與其他腦成像技術的比較，腦電圖的可負擔性和可獲得性。本文為腦電圖數據分析提供理論、技術和數據處理操作，重點是提供應用這一流行技術所需的實用技能。

本文從腦電圖的簡史和記錄腦電圖所涉及的神經基礎和電原理的重要背景入手，主要介紹腦電圖記錄的原理，以及社會神經科學研究的背景下進行離線數據分析。所涵蓋的分析包括事件相關電位（Event related potentials，ERP）、頻譜分析和時頻分析。對于每一種類型的分析，我們都提供了一個概念背景，回顧了該方法在當代社會和人格心理學領域的研究中的應用，以及指導分析，包括在EEGlab中執行分析的逐步指導。

1.1 腦電圖的起源

早在1857年，英國一位生理科學工作者在兔腦和猴腦上記錄到了腦電活動，并發表了“腦灰質電現象的研究”論文，但在當時并沒有引起重視。就在一個多世紀以前，生物學家發現了神經沖動的生物電性質。1870年，Gustav Fritsch和Eduard Hitzig發表了一篇具有里程碑意義的論文《論大腦的電興奮性》（On the Electrical ability of the brain），證明大腦皮層的電刺激可以產生對側刺激半球的肢體運動[2]。除了第一個明確的實驗證明大腦皮層參與運動功能外，他們的研究還首次證明大腦皮層具有電興奮性。不久之后，1924年德國的精神病學家漢斯·伯格（H.Berger）才真正記錄到了人腦的腦電波，從此誕生了人的腦電圖。首次展示了人類腦電圖（EEG）的記錄，開啟了神經科學新紀元。隨后，1965年Sutton開創了事件相關電位ERP，從EEG中提取了ERP波形。

1.2 ERP的概述

ERP是一種特定的外部刺激，作用于感覺系統或腦的某一部位，在給予刺激或撤銷刺激時，在腦區引起的電位變化。其機制是神經細胞在傳導電信號時，突觸后膜釋放神經遞質，造成尖峰式的積累，從而產生了局部電位。簡單來說，腦電就是通過特定儀器在頭皮表面記錄大腦活動時產生的電信號。而腦電圖是將這種電活動作為縱軸，時間作為橫軸記錄下來的電位與時間相互關系的平面圖即為腦電圖（EEG）。ERP具有極高的時間分辨率是其主要優勢，成本相對較低，實驗設計較為容易。ERP還可以和行為數據，特別是反應時間（RT）很好地配合，以研究認知加工過程的規律。

1.3 ERP的指標

在心理學實驗中，ERP是指在特定任務或特定事件引起的自發EEG的改變，由于ERP的幅值通常比背景EEG幅值活動小，所以在數據分析中，需要多個試次平均疊加才可能得到。而ERP的指標[11]通常有四項，分別是極性（Polarity），潛伏期（Latency），波幅（Amplitude），拓撲圖（又稱地形圖，Scalp distribution）。極性分為正性（Positive）和負性（Negative）。潛伏期是指從刺激開始到誘發ERP特定成分峰值的時間，即腦電圖的橫軸。波幅是指誘發ERP成分的幅值大?。é蘓），即腦電圖的縱軸。而地形圖是指時間一定的情況下，腦電各電極點幅值空間分布的情況。

1.4 ERP實驗設計的重要原則

Marker是與事件同步出現用于數據中標記刺激類型和出現時間的一種標記物。Marker的范圍一般在1～255。Marker出錯的原因一般有兩種，第一是某個數據針壞了，始終為斷電狀態。第二是高低水平轉換出現問題，需要在Eprime程序中打marker的地方之前加上一句writeport & h378，0（& h378代表并口的地址）表示清空通道。

在心理學實驗中，遵循漢森原理[3]，即好的數據是無可替代的，干凈的數據優于任何數據分析降噪手段，任何標準的處理技巧都不能從低質量的數據中獲得。獲得干凈的數據關鍵在于，確保ERP疊加平均中包含足后多的試次數目。噪聲的降低，與疊加次數的平方根成正比。然而疊加次數過多的話，實驗時間又會增長，因此要找到平衡點。

最后，根據Hillyard原理[14]，實驗設計盡量在不同的事件類型或心理條件之間使用同樣的物理刺激，以避免物理刺激的混淆。

2 方 法

2.1 ERP數據基于MATLAB預處理

首先，安裝并打開Matlab，將官網下載好的EEGlab放入Matlab的toolbox文件夾中，然后打開Matlab 菜單界面的set path設置安裝路徑，點擊Add with Subfolders，找到剛剛下載好的EEGlab文件夾，注意安裝EEGlab文件夾有時是兩層文件，需要刪除外層文件夾。最后加載好路徑點擊Save，Close。在命令窗口（Command Window）輸入eeglab，如果彈出界面則表示安裝成功。見圖1。

2.2預處理過程

第一步，導入數據。如果是第一次導入原始數據，點擊File>Import data>Using EEGLAB functiongs and plugins>選擇相應廠家的數據（如：From Neuroscan.CNT file）。

第二步，定位電極。電極Edit>Channel loctions>點擊右下角OK。

第三步，剔除無用電極。Edit>Select data>勾選Channel range中的on-remove these選項>點擊灰色按鈕，選擇需要剔除的電極（一般剔除水平眼電HEOG與垂直眼電VEOG）。

第四步，重參考。Tools>Re-reference> Re-reference data to channels>點擊灰色按鈕，選擇重參考電極（如：scan系統左右乳突M1與M2為例）>點擊OK。

第五步，濾波。Tools>Filter the data>Basic FIR filter>band pass（帶通濾波，高通1Hz，低通30Hz）>點擊OK。

第六步，分段與基線校正。Tools>Extract epochs>Time-locking event type點擊灰色按鈕選擇分段需要的事件類型>Epoch limits in seconds選擇分段時間窗區間（如：-200 800ms）。

第七步，插值壞導。首先對腦電數據進行預覽Plot>Channel data（scroll），找到壞導聯。Tools>Interpolate electrodes>select from data channels>選擇替換的電極通道>點擊OK>保存數據File>Save current dataset。

第八步，跑ICA（Independent Component Correlation Algorithm獨立成分分析）。Tools> Run ICA（注意如果做了插值壞導PCA（主成分分析）的導聯數是總電極數目減去插值壞導數目）>保存數據，ICA跑完后Tools>Reject data using ICA>Rejrct components by map>Remove componments剔除眨眼、眼漂、心電、肌電等明顯的噪聲（頭動）成分。

第九步，保存數據。完成預處理。見圖2。

2.3自ERPlab提取波幅、潛伏期及繪圖

第一步，安裝ERPlab插件，將下載好的ERPlab文件夾放入EEGlab里的plugins文件夾下，重啟Matlab，在命令窗輸入eeglab，若菜單欄出現ERPlab，則表示安裝成功。

第二步，先將分段數據再轉回連續數據。ERPlab>Utilities>Convert an epoched dataset into a continuous one。

第三步，創建Eventlist，ERPlab>Eventlist>Create EEG Eventlist>Advanced。注意如果事件（event）與條件分組（bin）是簡單的對應關系的話，用advance選項給每個event分配bin文件，最后數據類型選擇Numeric Codes數值型。

第四步，分配bin文件，目的是與行為反應正確按鍵融合。編輯bin.txt文本文件，第一行（必須從bin1開始，按照bin1，2，3的順序往下寫）。第二行寫一句話，描述該條件的標簽。第三行對條件鎖時和反應的限制（.代表以哪個Maker為零點）。見圖3。如果是event和bin是簡單的1：1關系，在上步中就可以完成，這一步則不需要。

第五步，再分段與基線校正。ERPlab>Extract bin-based epochs>填入分段時間窗-200 800ms，Baseline Correction選擇Pre>RUN。

第六步，偽跡去除。ERPlab>Artifact detection in epoch data>Simple voltage threshold>Accept。

第七步，合并ERP數據。ERPlab>Compute Averaged ERPs。

第八步，畫出波形圖、地形圖。波形圖繪制ERPlab>Plot ERP>Plot ERP Waveforms，注意這里每個被試的ERP都應該畫出來，檢查數據質量。見圖4。同理，地形圖繪制Plot ERP>Plot ERP scalp maps。

第九步，統計與導出數據。ERPlab>ERP Measurement Tool。見圖5。

第十步，求組平均。以上每個被試做完后，ERPlab>Average across ERPsets（Grand Average）。

3 結 論

ERP可稱作在空間一定的情況下，時間進程上的變化。ERP的分析又叫時域的分析[4]。是針對特定的事件誘發特定ERP響應。而在大多數情況下，人們處于發呆、冥想、睡眠等無特定事件發生時，則利用頻域來研究。腦電技術提高了我們對與社會和人格心理相關的一些現象的理解。雖然自20世紀90年代以來研究人員一直在使用腦電圖來研究與社會和人格相關的主題，但大部分工作還處于起步階段，而這些領域的其他主題還有待探索。隨著腦電設備和分析軟件越來越容易獲得和使用，在社會和人格心理學中使用腦電圖技術肯定會繼續快速增長。通過測量人腦神經電活動或人腦區域的現象或許不能作為思想是通過物理現象和生理手段的活依據，它可能只是一個傳導通路，是思想的表現形式或表達過程，是物理現象的依據，而思想的產生并不能由此證明。而我們的希望是，在掌握好理論與技術的同時，可以充分利用EEG為自己的研究提供的獨特見解，并成為社會神經科學這一領域，令人興奮的一部分。

參考文獻

[1] ?徐清，徐文煒，張玉綺，等. 阿爾茲海默病患者定量腦電圖特點[J].中國健康心理學雜志，2013，21（11）：1612-1614

[2] ?趙侖.ERPs實驗教程[M].江蘇省興化市：東南大學出版社，2010：8-30Psychology，2006：120-128

[3] ?鐘智勇，陳霞，呂佑輝，等.P300評估抑郁癥的病程與認知功能障礙的相關性[J].中國健康心理學雜志，2014，22（3）：352-353

[4] ?肖英霞. P300與認知加工：方法、機制和應用[J].中國健康心理學雜志，2015，23（09）：1425-1430