Event-related potential

event-related potential (ตัวย่อ ERP) หรือ ศักย์ไฟฟ้าสมองสัมพันธ์กับเหตุการณ์ เป็นค่าการตอบสนองของสมอง เป็นผลโดยตรงต่อเหตุการณ์ทางการรับรู้ความรู้สึก ทางประชาน หรือทางระบบสั่งการ
โดยรูปนัย มันเป็นการตอบสนองทางสรีรวิทยาไฟฟ้าแบบเป็นพิมพ์เดียวกัน (stereotyped) ต่อตัวกระตุ้น
วิธีนี้ช่วยให้สามารถประเมินการทำงานของสมองโดยไม่ต้องผ่าต้องเจาะสรีระร่างกาย
ERP สามารถวัดโดยการบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG)
ส่วนการวัดสัญญาณที่เสมอกับ ERP คือ event-related field (ERF) ซึ่งทำด้วยการบันทึกสนามแม่เหล็กในสมอง (magnetoencephalography, ตัวย่อ MEG)
evoked potential และ induced potential เป็นรูปแบบย่อยของ ERP
ประวัติ.
ในปี 1924 จิตแพทย์ชาวเยอรมัน นพ.ฮานส์ เบอร์เกอร์ แสดงว่า สามารถบันทึกการทำงานทางไฟฟ้าของสมองมนุษย์โดยติดอิเล็กโทรดที่หนังศีรษะแล้วขยายสัญญาณ เป็นวิธีที่เรียกว่า การบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมอง (electroencephalogram ตัวย่อ EEG)
คือความเปลี่ยนแปลงทางศักย์ไฟฟ้าสามารถแสดงเป็นกราฟตามเวลา
หมอให้ข้อสังเกตว่า ศักย์ไฟฟ้าได้รับอิทธิพลภายนอกเช่นการกระตุ้นประสาทสัมผัส
EEG ในทศวรรษต่อ ๆ จึงใช้บันทึกคลื่นไฟฟ้าของสมอง
แต่การบันทึกคลื่นสมองที่สัมพันธ์กับกระบวนการทางประสาทโดยเฉพาะ ๆ ซึ่งเป็นประเด็นของการศึกษาทางประสาทวิทยาศาสตร์ประชาน (cognitive neuroscience) ก็ยังเป็นเรื่องยาก เพราะข้อมูล EEG อย่างเดียวไม่สามารถแยกแยะกระบวนการทางประสาทโดยเฉพาะ ๆ 
ERP จึงเป็นวิธีที่ดีกว่าเพื่อดึงข้อมูลทางความรู้สึก ทางประชาน และทางระบบประสาทสั่งการโดยเฉพาะ ๆ ด้วยเทคนิคการเฉลี่ยที่ทำง่าย ๆ 
ในระหว่างปี 1935-1936 คู่นักสรีรวิทยาชาวอเมริกัน (Hallowell Davis และภรรยาคือ Pauline Davis) เป็นพวกแรกที่ได้บันทึก ERP ในมนุษย์ที่ตื่นอยู่แล้วตีพิมพ์ผลงานในปี 1939
แต่เพราะสงครามโลกครั้งที่สอง จึงไม่มีงานทดลองต่อจากนั้นในช่วงคริสต์ทศวรรษ์ 1940 แต่งานวิจัยเกี่ยวกับการรับรู้ความรู้สึกก็กลับเพิ่มขึ้นอีกในช่วงคริสต์ทศวรรษ 1950
ในปี 1964 นักประสาทสรีรวิทยาชาวอังกฤษ#เปลี่ยนทาง และผู้ร่วมงานได้เริ่มงานศึกษาที่แสดงองค์ประกอบ (component) ของ ERP เมื่อรายงานองค์ประกอบ ERP ทางประชานเป็นอย่างแรก ที่เรียกว่า contingent negative variation (CNV)
งานศึกษาในปี 1965 สร้างความก้าวหน้าเมื่อค้นพบองค์ประกอบ P3 ที่เกิดเมื่อตัดสินใจ
ต่อมาอีก 15 ปี งานวิจัยเกี่ยวกับองค์ประกอบ ERP ก็เป็นเรื่องนิยมเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ 
ในคริสต์ทศวรรษ 1980 การมีคอมพิวเตอร์ที่ราคาไม่แพง ก็ได้เปิดประตูใหม่ให้แก่งานวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ปริชาน
ปัจจุบัน ERP เป็นวิธีที่ใช้มากที่สุดในสาขาประสาทวิทยาศาสตร์ปริชานเพื่อศึกษาสหสัมพันธ์ทางสรีรวิทยา (physiological correlate) ของการรับความรู้สึก การรับรู้ และปริชาน กับการแปลผลข้อมูล
การคำนวณ.
ERP สามารถวัดอย่างน่าเชื่อถือได้ด้วยการบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ซึ่งใช้อิเล็กโทรดติดหนังศีรษะบันทึกคลื่นสมองตามเวลา
คลื่น EEG สะท้อนการทำงานของกระบวนการในสมองเป็นพัน ๆ ที่เกิดพร้อมกัน
ซึ่งก็หมายความว่า การตอบสนองของสมองต่อตัวกระตุ้นเดี่ยว ๆ หรือเหตุการณ์ที่เป็นเป้าหมายปกติจะมองไม่เห็นในค่า EEG ที่บันทึกคราวเดียว
ดังนั้น เพื่อให้เห็นการตอบสนองของสมองต่อสิ่งเร้า จึงต้องทำการทดลองหลายรอบแล้วหาค่าเฉลี่ยของผลที่ได้ ซึ่งลบสัญญาณการทำงานของสมองที่เป็นไปโดยสุ่มออกไปได้ เหลือแต่รูปแบบคลื่นที่เป็นประเด็นคือ ERP
สัญญาณรบกวนที่เป็นค่าสุ่มรวมทั้งการทำงานของสมองพื้นหลังบวกกับสัญญาณทางชีวภาพอื่น ๆ (เช่น electrooculography, คลื่นไฟฟ้ากล้ามเนื้อ, คลื่นไฟฟ้าหัวใจ) และสัญญาณรบกวนทางไฟฟ้าแม่เหล็ก (เช่น ในสายหลอดไฟเรืองแสง) 
ล้วนแต่ทำให้สัญญาณที่ต้องการคือ ERP ไม่ชัด 
จากมุมมองทางวิศวกรรม สามารถนิยามอัตราสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน (SNR) ของ ERP ที่บันทึก
เหตุผลที่การทำค่าเฉลี่ยเพิ่ม SNR ของ ERP คือทำให้ชัดขึ้นและตีความหมายได้ มีคำอธิบายง่าย ๆ ทางคณิตศาสตร์ถ้าสมมุติปัจจัยบางอย่างให้ง่าย ๆ ได้
ข้อสมมุติก็คือ
ถ้ากำหนดลำดับการทดลองเป็น <math>k</math> กำหนดเวลาที่ผ่านไปหลังเหตุการณ์ <math>k</math>th เป็น <math>t</math> ค่าบันทึกของการทดลองแต่ละการทดลอง ๆ สามารถกำหนดเป็น <math>x (t,k)=s (t) +n (t,k)</math> โดย <math>s (t)</math> ก็คือสัญญาณ ERP ที่ต้องการและ <math>n (t,k)</math> ก็คือสัญญาณรบกวน (noise) ให้สังเกตว่า ตามข้อสมมุติที่ว่ามาแล้ว สัญญาณไม่ได้ขึ้นกับการทดลองใดทดลองหนึ่ง แต่สัญญาณรบกวนจะขึ้น
ค่าเฉลี่ยของการทดลอง <math>N</math> ครั้งก็คือ
<math>\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)</math>
ค่าคาดหมายของ <math>\bar x(t)</math> (ตามที่หวัง) ก็คือสัญญาณ ERP เองซึ่งก็คือ <math>\operatorname{E}[\bar x(t)] = s(t)</math>
ความแปรปรวน (variance) ของมันก็คือ
<math>\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}</math>
เพราะเหตุนี้ แอมพลิจูดสัญญาณรบกวนของค่าเฉลี่ยการทดลอง <math>N</math> ครั้งจึงคาดหมายว่าจะเบี่ยงเบนไปจากค่ามัชฌิม (mean) ซึ่งก็คือ <math>s (t)</math> โดยน้อยกว่าหรือเท่ากับ <math>\sigma/{\sqrt{N}}</math> ในกรณี 68%
คือโดยเฉพาะ ค่าเบี่ยงเบนในกรณี 68% จะเป็น <math>1/{\sqrt{N}}</math> ของค่าเบี่ยงเบนที่ได้ในการทดลองเดี่ยว ๆ (คือ <math> \sigma/{\sqrt{N}}</math>)
โดยค่าเบี่ยงเบนที่ใหญ่กว่าคือ <math>2 \sigma/{\sqrt{N}}</math> จึงคาดได้ว่าจะครอบคลุม 95% ของแอมพลิจูดสัญญาณรวบกวนที่เป็นไปได้
สัญญาณรบกวนที่มีแอมพลิจูดกว้าง (เช่น สัญญาณเนื่องกับการกะพริบตาหรือการเคลื่อนไหว) บ่อยครั้งใหญ่กว่าสัญญาณ ERP ที่ต้องการมาก
จึงต้องเอาออกก่อนทำการเฉลี่ย
ซึ่งทำได้ด้วยมือ (คือใช้ตาตรวจ) หรือใช้ระบบอัตโนมัติที่อาศัยขีดแบ่งตายตัวที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เช่น จำกัดแอมพลิจูดมากสุดหรือจำกัดความชัน) หรือขีดแบ่งที่เปลี่ยนไปตามเวลาที่ได้จากสถิติของชุดการทดลอง
การตั้งชื่อองค์ประกอบ.
รูปคลื่น ERP ประกอบด้วยคลื่นศักย์ไฟฟ้าในทางบวกและทางลบ โดยมีชุด "องค์ประกอบ" (component) เป็นมูลฐาน
แม้องค์ประกอบ ERP บางอย่างจะเรียกเป็นอักษรย่อ (เช่น CNV, ERN) โดยมากก็เรียกด้วยอักษรตัวเดียว (N/P) ซึ่งระบุขั้ว (ลบ/บวก) ตามด้วยตัวเลขซึ่งระบุเวลาที่ล่วงไปหลังการแสดงตัวกระตุ้น (latency) มีหน่วยเป็นมิลลิวินาที หรือตามด้วยตัวเลขระบุอันดับในรูปคลื่น
ยกตัวอย่างเช่น ยอดในทางลบซึ่งเป็นยอดสำคัญแรกในรูปคลื่นและเกิดที่ #เปลี่ยนทาง หลังจากแสดงตัวกระตุ้น บ่อยครั้งเรียกว่า N100 (ซึ่งระบุว่าเกิด 100 มิลลิวินาทีหลังตัวกระตุ้นและมีค่าลบ) หรือ N1 (ระบุว่ามันเป็นยอดแรกและมีค่าลบ)
ยอดแรกนี้มักตามด้วยยอดบวกซึ่งปกติเรียกว่า P200 หรือ P2
เวลาหลังจากตัวกระตุ้นขององค์ประกอบ ERP มักจะต่าง ๆ กัน โดยเฉพาะองค์ประกอบหลัง ๆ ที่สัมพันธ์กับการแปลทางประชาน
ยกตัวอย่างเช่น องค์ประกอบ P300 อาจมียอดในพิสัย #เปลี่ยนทาง 
ข้อดีข้อเสีย.
เทียบกับการวัดพฤติกรรม.
เทียบกับวิธีการวัดทางพฤติกรรม ERP ให้ข้อมูลการแปลผลของระบบประสาทอย่างต่อเนื่องระหว่างเวลาที่แสดงสิ่งเร้ากับการตอบสนอง ทำให้สามารถระบุได้ว่า 
การเปลี่ยนปัจจัยต่าง ๆ ทางการทดลองมีผลต่อการแปลผลระยะไหน
ข้อดีอีกอย่างเหนือวิธีการวัดทางพฤติกรรมก็คือ อาจให้ข้อมูลการแปลผลตัวกระตุ้นแม้พฤติกรรมจะไม่ได้เปลี่ยนไป
แต่เพราะ ERP มีขนาดเล็กมาก จึงต้องทำการทดลองเป็นจำนวนมากเพื่อให้วัดมันได้อย่างถูกต้อง
เทียบกับการวัดทางประสาทสรีรภาพอื่น ๆ.
การต้องเจาะต้องผ่า.
ไม่เหมือนกับการวัดด้วยไมโครอิเล็กโทรดซึ่งต้องสอดเข้าไปในสมอง และการถ่ายภาพรังสีระนาบด้วยการปล่อยโพซิตรอน (PET) ที่ต้องฉายรังสี ERP ใช้การบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมองซึ่งเป็นหัตถการที่ไม่ต้องตัดต้องผ่า (non-invasive)
รายละเอียดเชิงพื้นที่และเวลา.
ERP ให้รายละเอียดเชิงเวลาได้ดี เพราะความเร็วการบันทึกจำกัดด้วยอัตราการชักตัวอย่างที่อุปกรณ์บันทึกสามารถทำได้ เทียบกับการวัดอาศัยเลือด (เช่น fMRI, PET และ fNIRS) ที่จำกัดเพราะการเปลี่ยนแปลงของออกซิเจนในเลือดเนื่องกับการทำงานของเซลล์ประสาทคือ Blood-oxygen-level dependent (BOLD) เป็นไปช้ากว่า
ถึงกระนั้น รายละเอียดเชิงพื้นที่จะแย่กว่าวิธีการวัดอาศัยเลือด เพราะจริง ๆ แล้วการระบุต้นกำเนิดของสัญญาณ ERP เป็นการหาเหตุจากรายละเอียดที่สังเกตเห็น (inverse problem) ที่ทำไม่ได้อย่างแน่นอนเพียงแต่ประมาณได้
ดังนั้น ERP จึงให้คำตอบได้ดีถ้าเป็นคำถามเกี่ยวกับความเร็วของประสาท แต่ไม่ค่อยเหมาะเพื่อระบุตำแหน่งประสาทที่ทำงาน
ค่าใช้จ่าย.
งานวิจัยที่ใช้ ERP มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่างานที่ต้องใช้การสร้างภาพวิธีอื่น ๆ เช่น fMRI, PET และ MEG
เพราะการซื้อและการบำรุงรักษาเครื่อง EEG มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า
ERP ในการตรวจรักษา.
แพทย์และประสาทแพทย์บางครั้งจะใช้ภาพกระดานหมากรุกที่กะพริบเป็นตัวกระตุ้นทางตาเพื่อตรวจความเสียหายหรือการบาดเจ็บในระบบการเห็น
ในคนปกติ นี้จะก่อการตอบสนองเป็นอย่างดีในเปลือกสมองส่วนการเห็นปฐมภูมิ (primary visual cortex หรือ V1) ในสมองกลีบท้ายทอย
ความผิดปกติขององค์ประกอบ ERP ได้พบในงานวิจัยทางการแพทย์เมื่อมีปัญหาทางประสาทเช่น<templatestyles src="Div col/styles.css"/>
ERP ในงานวิจัย.
ERP ใช้อย่างกว้างขวางในสาขาประสาทวิทยาศาสตร์ จิตวิทยาปริชาน (cognitive psychology) ประชานศาสตร์ และจิตสรีรวิทยา (psychophysiology)
นักจิตวิทยาเชิงทดลอง (experimental psychology) และนักประสาทวิทยาศาสตร์ได้ค้นพบสิ่งเร้าหลายอย่างที่ก่อการตอบสนองของ ERP ที่เชื่อถือได้จากผู้ร่วมการทดลอง
เวลาการตอบสนองเช่นนี้เชื่อว่า เป็นค่าวัดระยะการสื่อสารหรือระยะแปลผลในสมอง
ในตัวอย่างกระดานหมากรุกที่กล่าวด้านบนในบุคคลปกติ การตอบสนองของเปลือกสมองส่วนการเห็นปฐมภูมิอยู่ที่ราว ๆ #เปลี่ยนทาง 
นี่ดูเหมือนจะบ่งเวลาที่ใช้เพื่อถ่ายโอนตัวกระตุ้นทางตาคือแสงที่เข้ามาในตาให้เป็นกระแสประสาทแล้วส่งไปถึงเปลือกสมอง
อีกอย่างหนึ่ง การตอบสนองที่เรียกว่า P300 จะเกิดราว ๆ 300 วินาทีในการทดลองที่ให้ตัวกระตุ้นซ้ำ ๆ 
โดยขัดไม่ค่อยบ่อยด้วยตัวกระตุ้นที่ผิดไป (ซึ่งเรียกว่า oddball paradigm) ไม่ว่าตัวกระตุ้นจะเป็นทางไหน เช่น ทางตา ทางสัมผัส ทางหู ทางจมูก ทางการรู้รส เป็นต้น
เพราะนี่เป็นความไม่แปรเปลี่ยนโดยทั่วไปไม่ว่าจะมีตัวกระตุ้นเช่นไร จึงเข้าใจว่า องค์ประกอบ P300 สะท้อนการตอบสนองทางประชานในระดับการแปลผลที่สูงขึ้นต่อตัวกระตุ้นที่ไม่คาดหวังหรือที่เด่น (salient)
การตอบสนอง P300 ยังได้ศึกษาในเรื่องการตรวจหาข้อมูลและความจำในสมอง
เพราะ P300 คงเส้นคงวามากต่อตัวกระตุ้นใหม่ ๆ จึงสามารถสร้างตัวต่อประสานระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์อาศัยมันได้ 
เช่น เมื่อบุคคลมองที่ตัวอักษรที่ต้องการเป็นลำดับต่อ ๆ กันในเมทริกซ์ แล้วจัดให้แถวและสดมภ์ของเมทริกซ์กะพริบโดยสุ่ม การตอบสนองแบบ P300 จะเกิดเมื่อแถวหรือสดมภ์ซึ่งมีอักษรที่กำลังมองกะพริบ ซึ่งในที่สุดทำให้คอมพิวเตอร์ระบุอักษรที่ต้องการได้ 
องค์ประกอบ ERP อื่น ๆ ที่ใช้บ่อย ๆ ในงานวิจัยโดยเฉพาะในสาขาภาษาศาสตร์ประสาทวิทยารวมทั้ง ELAN, N400 และ P600/SPS