השיטה הנפוצה למדידת ה-ERP היא באמצעות מיצוע. בשיטה זו רישום ה-EEG הרציף עובר חיתוך לתקופות נעולות בזמן, דהיינו לפרקי זמן קבועים סביב אירוע. לאחר מכן כל החלקים מסודרים זה כנגד זה, ומתבצע חישוב של ממוצע המתח הנמדד בכל רגע של הרישום. מנגנון זה נועד על מנת לצמצם את הרעש למינימום.
תכונות ה-ERP.
הפוטנציאלים המעוררים הנרשמים מורכבים מסכימה של גלים, המכונים רכיבים, אשר נהוג לקשר אותם לפעילות קוגניטיבית קבועה. כל רכיב ניתן לאפיין באמצעות כמה מדדים: חביון, הזמן בין המאורע לבין הופעת הפיק, משרעת, גובה הפיק במיליוולטים. קוטביות המתח, האם המתח הוא חיובי או שלילי ודפוס ההתפלגות על פני הקרקפת. כמו כן, לעיתים מאפיינים את סדר ההופעה של הרכיב ביחס לרכיבים אחרים.
משום שהמתח של פוטנציאל קשור-אירוע חלש בהשוואה לאותות החשמליים האקראיים של המוח, נדרשות חזרות רבות על המדידה כדי להגדיל את היחס בין האות לרעש הרקע.
הבסיס הביופיזיקלי של פוטנציאל מוחי.
בעקבות הצגתו של גירוי מובחן, המוח מפיק תגובה חשמלית בת כמה מיליוניות וולט אשר קשורה לעיבוד האירוע הרלוונטי.
אותם פוטנציאלים מעוררים נוצרים בעקבות שפעול של תאי עצב בקליפת המוח, אשר גורם ליצירה של שדות אלקטרומגנטיים. לרוב עיקר השינויים במתח נגרמים בעקבות מעבר יונים בסינפסות, בתהליך הנקרא יצירת פוטנציאל פוסט סינפטי, ולא בעקבות פוטנציאל הפעולה המתפתח בתא העצב הפוסט סינפטי.
היבטים תאורטיים בחקר ERP.
היסקים באמצעות ERP.
מדידות של ERP יכול לתת מידע חדש אשר קשה להשגה באמצעים התנהגותיים. היכולת למדוד פעילות קונסיסטנטית אף לפני הצגת גירוי יכולה להחשב כמוכנות של המיינד למטלה אשר ביטויה הגופני מועט. כמו כן, היכולת לסווג לתתי תהליכים מושגים קוגניטיביים מתאפשר גם הוא באמצעות הבחנה בתנודות בלתי תלויות זו בזו ברכיבים מסוימים של ה-ERP. עם זאת, בעיות הסקה אשר פחות בולטות בניסויים פסיכולוגים קלאסיים, צצות כאשר יש ניסיון לקשר פעילות מוחית אנושית לתהליכים פסיכולוגיים. היכולת לקשור בין תהליך מוחי הנצפה בעת מטלה לבין היותו חלק מהבסיס לפעולה המבוצעת במטלה הוא בעייתי, כיוון שלא מתאפשרת דיאסוציאציה כפולה. כלומר אין דרך מספיק טובה לגרום להשתקת רכיב ספציפי בבני אדם, ולבחון את ההשפעה של ההשתקה על ההתנהגות, לכן לרוב ההסקה היא פוזיטיבית. כאשר יש אוסף של ראיות בהם רכיב ERP מסוים מופיע תחת שלל תנאים השונים זה מזה אפשר להגיד בביטחון מסוים כי רכיב זה או אחר קשור למאפיין המשותף לשלל הניסויים.
חילוץ ה-ERP מהמידע הגולמי.
מיצוע - מינימיזציה של שגיאה תחת רעש נתון.
בעולם אידיאלי ללא רעש היה ניתן להקרין גירוי מסוים לנבדק, לראות את הפלט של ה-EEG ובכך לזהות את הפעילות הקשורה למטלה. בפועל אין זה כה פשוט, בכל רגע ורגע יש פעילות מוחית שאינה קשורה למטלה אשר מונחת לפני הנבדק, או לחלופין הפעילות הנמדדת אינה עונה על הנחות היסוד של ה-ERP והיא מפריעה לזיהויו. אי לכך, המדידה בפועל בכל אלקטרודה סוכמת גרעין של פעילות הקשורה למטלה יחד עם רעש. פיתוח שיטת המיצוע שמובאת להלן מופיעה בקצרה במאמר של חוקרים נתניאל סמית' ומרתה קוטס שפורסם בשנת 2015 בכתב העת פסיכופיזיולוגיה .
נגדיר משתנה formula_1 המייצג את הפוטנציאל החשמלי הנמדד בנקודת זמן מסוימת לאחר הופעת גירוי באלקטרודה מסוימת, בהרצה ה-formula_2. ונגדיר משתנה formula_3 כפוטנציאל אשר תלוי באירוע, ה-ERP אותו מבקשים למדוד, כאשר אנו יודעים כי הוא נשאר קבוע לאורך ההרצות. אזי ניתן לתאר את הרצות הניסוי כסט של משוואות כדלהלן:
formula_4
או בקיצור:
formula_5
בשלב זה לחוקר ישנו רק את התוצאות הנמדדות (formula_6) ואת סט המשוואות דלעיל על מנת למצוא את formula_3. השיטה הישנה, הפשוטה והכי נחקרת לפתרון שאלות מסוג זה היא עיקרון הריבועים הפחותים. לפי שיטה זו formula_3 צריכה להיות הגורם אשר יביא את סך הרעש בריבוע:
formula_9
להיות קטן ככל האפשר. על מנת למצוא את המינימום לנוסחה של הרעש בריבוע נגזור את הביטוי:
formula_10
נשווה לאפס:
formula_11
ומכאן נפתור עבור formula_12:
formula_13
נשים לב כי בטא הביטוי של formula_14 שווה לממוצע. כלומר, לפי עקרון הריבועים הפחותים הדרך הטובה ביותר לאמוד את בטא היא למצע את הערך הנמדד באלקטרודות על פני כל ההרצות formula_6. על מנת לקבל את ה-ERP הרציף נמצע את הערך הנמדד על פני כל ההרצות עבור כל נקודה בזמן אותה דגמנו.
תהליכי צמצום רעש במידע גולמי של EEG.
מלבד המיצוע, אשר כפי שנראה לעיל מצמצם למינימום את השגיאה תחת רעש נתון בהינתן קיום ההנחות של ה-ERP, ניתן להשתמש בשיטות לצמצום מרכיב הרעש ובכך להביא לתוצאה מדויקת יותר. שיטות אלו כוללות שימוש בפילטרים שונים, אלגוריתמים מתחום מדעי המחשב להפרדת מקורות ובהסרה ידנית של מוקדי רעש באמצעות עזרים ממוחשבים המכווינים את החוקר אל מוקדים אלו.
פילטרציה של אלקטרודות בודדות.
על מנת לחלץ את ה-ERP מן המידע הרועש שרושם ה-EEG יש צורך לבצע כמה תהליכים לפני ביצוע המיצוע. אחד התהליכים הנפוצים והראשוניים ביותר הוא החלת מסננים על הרישומים, כאשר המטרה היא לסנן כמה שיותר מידע לא רלוונטי ורעש מן האות. אחד המסננים שמאוד נפוץ להשתמש בהם הוא מסנן גבוה עובר לתדרים של עד חצי או אחד הרץ, בו רק תדרים הגבוהים מ 1-0.5 הרץ נשארים. זאת משום שלרוב לא מצוי מידע משמעותי מהמוח בתדרים אלו, אלא מצוי יותר רעש שמקורו בהצטברות מטענים כתוצאה מהזעה וכדומה. כמו כן, לעיתים משתמשים בפילטרים מסוג "נמוך עובר" המנפים מהרישום את כל התדרים אשר אינם נמצאים בטווח בו מתעניין החוקר.
פילטר לפלסיאן - current source density maps.
על מנת לשלול את התרומה המשותפת של מקורות עמוקים לכלל הפוטנציאל החשמלי עם הקרקפת, ובכך להגדיל את היכולת לזהות מקורות בלתי תלויים קרוב לשטח פני קליפת המוח, לעיתים קרובות משתמשים בפילטר הנקרא פילטר לפלסיאן. פילטר זה הוא פילטר מרחבי, ולכן הוא נעשה על פני כל האלקטרודות בנקודות זמן קבועה. הפילטר משנה את המפה הטופוגרפית בנקודת זמן זו, הוא מסיר רכיבים שהם בעלי תדר מרחבי נמוך, כלומר שמידת המקומיות שלהם נמוכה יחסית. בכך הוא מחדד את המפה הטופוגרפית והוא מסיר רעשים שמקורותיהם בצוואר ובפנים.
ניתוח רכיבים בלתי-תלויים ICA.
אחת השיטות הנפוצות להסרת רעש מן המידע הנמדד ברישום EEG היא הסרת רכיבים בלתי תלויים, שמקורם מזוהה עם פעילות שאינה נובעת מהמוח. לדוגמה: מצמוץ העין, תנועת שריר או פעילות הלב. חילוץ הרכיבים הבלתי תלויים, הקיימים ברישום ה-EEG, מתבצע באמצעות אלגוריתם מתחום מדעי המחשב הנקרא ניתוח גורמים בלתי תלויים - או בקיצור ICA . לאחר שהאלגוריתם מוצא את הרכיבים הבלתי תלויים, החוקרים בודקים עבור כל רכיב האם מקורו בפעילות מוחית או שמקורו בפעילות שאינה מוחית. בדיקה זו מתבצעת על מנת לדעת אם להשאיר את הרכיב במידע שנאסף או לחלופין להסירו. קביעת מקור הרכיב מצריכה ידע וניסיון של החוקר, ומסקנותיה עשויות להיות שונות בין חוקרים שונים כתלות במידת המיומנות, בשמרנותם של החוקרים ובטיב הניסוי. לרוב ישתמש החוקר בשיטות כמו התמרת פורייה ו המנתחות את תכונות הרכיבים עצמם, שעוזרות לבצע שיפוט בצורה מושכלת יותר. מרכיב נוסף המקשה על סיווג הרכיבים הוא העובדה כי ישנם צורות של רכיבים אשר סיווגם שנוי במחלוקת בקהילה המדעית.
הסרת ארטיפקטים סמי-אוטומטית מבוססת קריטריון.
לאחר הרצת ה-ICA נהוג להשתמש בתוכנה אשר מוצאת מקטעים ברישום ה-EEG שעונים לקריטריונים שמגדיר החוקר. קריטריונים אלה מעידים על פעילות שמקורה אינה מוחית. פעילות זו יכולה לנבוע מתנועת שרירים של הקרקפת, הזעה או תנועה חדה של הנבדק. קריטריונים לדוגמה הם: אמפליטודה מאוד גבוהה של הרשם, תנודות מהירות וגדולות באמפליטודה, חוסר פעילות משמעותי וכדומה. לאחר סימון התוכנה את המקטעים שעונים על הקריטריונים, עובר החוקר על הרישום של ה-EEG ובודק עבור כל מקטע מזוהה אם קיימת עילה להסירו מהניתוח הסופי, וכן מוודא שלא נשכחו מקטעים שרלוונטיים להסרה. לעיתים בעקבות ריבוי מקטעים בעייתיים באלקטרודות, יכול החוקר להגיע למסקנה כי יש צורך להסיר אלקטרודות שלמות. כאשר מוסרים החלקים הבעייתיים יש אפשרות או להתעלם ממקטע הזמן לחלוטין, או לחלופין לנסות לשער את הפעילות באלקטרודות הבעייתיות בטווח הזמנים הבעייתי. הליך אמידת הפעילות נקרא אינטרפולציה. הליך זה לעיתים חשוב על מנת לשמור על כמות אלקטרודות קבועה ובכך לפשט את הליך הסקת המסקנות הסטטיסטי.
סוגים של פוטנציאל קשור-אירוע.
הפוטנציאל קשור-אירוע המתקבל דרך מדידת אלקטרואנצפלוגרם מייצג פעילות בו זמנית של יחידות עצביות רבות ושונות שסכומן יוצר שינוי חיובי או שלילי במתח החשמלי.הרכיבים של הפוטנציאלים המעוררים מוגדרים על פי שני ממדים שונים:
רכיבים בעלי קוטביות שלילית.
רכיבים של פוטנציאל קשור-אירוע בעלי קוטביות שלילית מסומנים על ידי האות N, מתוך המילה האנגלית Negative.
גל N1.
את רגע תפיסת הקשב בעקבות גירוי מסוים, גם אם שלא בצורה מודעת, ניתן למדוד בגלי מוח. השיא (הממוצע לאורך מספר ניסיונות) שנקרא N1 הוא הביטוי לתשומת הלב באות הנקלט. ה-ERP בא לידי ביטוי כ-100-200 מילי-שניות ממתן הגירוי.
גל N400.
הרכיב N400 מתייחס לשינוי שלילי במתח החשמלי ששיאו כ־400 אלפיות השנייה לאחר הצגת הגירוי. הוא מקושר לעיבוד של מידע סמנטי. בהתאם לכך, זוהי תגובה המופקת בעקבות ביטויים לא צפויים או לא מתאימים מבחינה לשונית, אשר מופיעים בסיום משפט
גל MMN