電生理方法簡介
為什麼利用電生理測量方法來研究認知？
- 因為事件關聯電位(Event Related Potentials, ERPs)…
- 是一種非侵入性(non-invasive)的測量
- 不須要外在行為的反應(例：動作反應、口語報告)
- 因此可用於研究嬰兒或小孩，以及因身體狀況使得外顯行為反應表現困難的受試者
- 或研究一些在自然情境下不含外顯反應的認知歷程，如：閱讀
- 可提供連續性的資料
- 具有毫秒的時間解析度
- 是一種多向度(multidimensional)的測量，訊號可以有很多種形式的變化
- ERP的變化可反映內在認知歷程的變化
- 「量」的變化可與「質」的變化區分開來
- 提供與神經生物連結的資料
如果你想成立一個電生理實驗室，有哪些基本設備是你需要的？
- 電極／電極帽 (包括將電極黏貼於頭皮上的用品以及導電膠)
- 放大器 (amplifiers)
- 類比訊號轉換為數位訊號的儀器 (analog to digital conversion)
- 輸出裝置(電腦、畫圖器)
- 呈現刺激的設備(電腦...)
有了電生理實驗室，如何進行一個ERPs的實驗？
零、事前準備
- 一個可進行實驗的想法
- 準備撰寫刺激呈現的程式
- 要考慮到所感興趣的「事件」(可以是某種刺激的出現、預期但沒出現的刺激、或某種反應)發生時，要能送出訊號 (trigger)給同步記錄的腦波
- 準備黏貼電極及電極帽的消耗品
壹、黏貼電極/電極帽
電極位置
- 放一些電極在眼睛四周以便測量到眼球相關運動，我們便可以知道什麼時候受試者眨眼或眼動發生了(這些活動必須被事後校正或刪除)
- 以同樣型式在每位受試者頭皮上放置電極(電極帽)於相對應某些顯而易見的解剖標記上。如，從頭的前-到-後方位上，這些標記有鼻 根 (nasion)以及頭後部後枕凸隆(inion)。頭的兩側標記則有耳後骨頭區(mastoid)。電極位置便是放置在這些標記的某些百分比距離位置上 (見圖)。最常用的位置法稱為10-20系統
- 黏貼參考電極。既然我們測量的是電位差，一些電極必須被用來當做「參考」(reference)—也就是說，「活動」 (active)的電極電位 要減掉這個參考電極的電位。選用參考是一件相當重要也不太容易的學問。因為幾乎沒有任何一個位置是具有中性電位可當做參考。所有可能被用來當參考的位置或 多或少會記錄到電活動。典形頭部參考點有鼻或耳
頭皮處理
頭皮分泌油脂，增加與電 極間 之電阻，記錄會受到干擾。要得到優 質的腦波記錄，須要將頭皮處理好
- 要受試者在記錄前一天將頭洗乾淨，不要塗抹髮油或噴髮膠
- 要黏貼電極的位置，以酒精或丙酮清潔，再用棉棒沾磨砂膏揉擦去除油脂及角質
黏貼電極
- 檢查電極表面是否乾淨，連接點是否鬆動，保護膠皮有無破損
- 以黏漿覆蓋電極並壓緊黏貼於頭皮上或臉部(眼四周)，並固定之
- 將電極(帽)另一端插入電極連接盒的對應插孔
- 以注射筒由電極帽上之各電極注入孔一一灌注導電膠
- 測量各電極之阻抗(impedance) ，可增加導電膠使阻抗在1-5kW之間
貳、決定記錄時的相關參數
- 電極的數量
- 常用32或64個腦部電極
- 放大器的頻率過濾(frequency filtering)？
- 放大器另一個重要功能是過濾訊號。這是防止假訊號(aliasing)發生。在EEG的記錄，我們通常想保留低頻的訊 號，而非 常高頻的訊號可以先被 過濾掉，因為通常那些不是屬於生物訊號。一般過濾的範圍是0.03到30Hz，或是0.01到100Hz之間。我們也可使用notch filter選擇性的過濾60Hz的訊號(非生物訊號)
- 類比轉換數位的取樣率(sampling rate)？
- 取樣率要能真確反映資料乃根據Nyquist標準：取樣率必須至少是訊號中最高頻率的兩倍大。如果你的最高頻率是 125Hz， 那麼你至少要取樣 250Hz。但因為我們不能總是確定最高頻率活動是多少，再加上我們對真的很高頻的訊號也不感興趣—因為通常我們放大時便過濾掉高頻。因此，如果我們過濾 100Hz以上的頻率，那麼使用250Hz的取樣率就非常充份了(相當於每4毫秒取樣一次)
參、已經搜集到EEG資料了，接下來怎麼做呢？
依以下步驟：
- 去除artifacts(眼動、心跳、肌肉活動、阻斷、線路頻率60Hz雜訊)
- 根據實驗的設計將相關嘗試合併
- 將每位受試者的腦波平均
- 資料常態化(normalization)(視儀器)
- 重新參照(re-reference)(如果須要)
- 過濾(filter)(如果須要)
- 受試者間的平均
- 檢視波形與進行統計分析
肆、進行推論(inference drawing)
既然我們是測量腦的電活 動，我們大部份的直接結論是根據這腦活動。假設我們在兩個不同的實驗情境，A和B，收集到ERPs。現在我們要 比較這兩種情境的平均ERPs，假如我們發現兩個情境的ERPs…
- 沒有不同：這樣的結果總是比較難解釋。因為可能再多些受試者或多些嘗試就會觀察到顯著差異。假使我們確定不是統計因素造成，那麼 我們可以推論腦對 這兩個情況是相同的反應嗎？不！要切記我們只是測量一部份的腦活動。或許腦的確會反應不同，只是我們無法在頭皮上記錄到。我們只能說從可偵測到的ERPs 我們未能發現不同反應…而且要記住每個人的腦波活動變異大
- 有不同：反之，如果我們觀察到兩個情況有不同，我們可以十分確定腦對這兩種情況的反應不同(當然，假使我們有真的很小心去除掉 artifacts)。我們可以討論…
時距不同
- 如果兩個情況的ERPs波形相同，但是波峰發生的時間有不同，通常會結論兩個情況涉及相同的神經處理，但是時間不同。不過，如果 時間的不同發生在訊息處理的早期，很可能後續的處理會變化成為質上的不同。
振幅不同
- 如果是兩個情況的某一個波峰振幅大小不同呢？要記住我們是看平均的波。可能某一個情況的波峰較大，真的是因為在該情況下大多數的 嘗試反應比另一個 情況大；但也可能純粹是該情況產生的波形在不同嘗試發生的時間都比較一致，所以平均後會比另一個發生時間較不一致情況(latencyjitter)的平 均波大。因此我們也要檢驗波峰時距的變異(variance)以排除是否因jitter所致。通常當觀察到這種振幅不同的結果時，所下的結論是兩種情況的 「質」相同但「量」不同。然而從神經的角度來看，有很多原因會造成某一情況的波幅減小：同樣的一組神經但比較小的突觸後膜電位、比較少量的神經細胞活動、 或活動發生的時間較不同步。因此也很難說究竟是質的不同或量的不同。
分佈不同
- 如果某一情況的腦波活動分佈截然不同於另一情況，我們可以很確定兩種情況的神經活動來源絕對不同(不過如果反過來就不一定為真： 不同的來源神經活 動可能會在頭皮上產生相同的型式)。很多情況，這種不同會被結論是兩種情況有質上的不同。不過這種看法也未必全然。例如，在右半腦的V1所記錄到的神經活 動分佈與在左半腦的V1活動分佈不同，但或許我們不會下結論說左右半腦的V1神經活動處理有質上的不同。
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