erp經(jīng)典實驗設(shè)計-資料下載頁
2025-02-28 15:35本頁面
【正文】 Red CrossDiscriminate wait and capture react the imperative signalTask 2： Attending Tone, Ignoring PictureTone Picture ClickDiscriminate wait and capture react the imperative signal(02 trial) (02 trial) 可以得到哪些 ERP成分？怎樣設(shè)計統(tǒng)計分析？22 2 12? 聽覺通道與視覺通道（ 2）? 注意與非注意（ 2）? 標(biāo)準(zhǔn)刺激與偏差刺激（ 2）? 記錄點（選取 12個點）聽覺視覺注 意 非注意記憶痕跡的失匹配機制 — 通路特異性 ，而形成痕跡的機制 — 通路上機制據(jù)此提出注意早晚選擇因條件而異的 注意過濾器可塑性假說1 定性分析① 設(shè)置條件 1與條件 2，分別產(chǎn)生 A峰 B峰。② 測量并比較峰 A與峰 B的潛伏期、始潛時、波幅等指標(biāo)。③ 比較條件 1與條件 2的波形在頭皮的分布。④ 定位分析。(五 ) 結(jié)果分析2 腦地形圖? 腦電地形圖是指將放大的腦電信號轉(zhuǎn)換成一種既能定量、又能定性的腦波圖形，可使大腦在某一時間的功能變化與形態(tài)定位有機地結(jié)合。? 腦地形圖需要至少 12導(dǎo)記錄電極，理論上導(dǎo)數(shù)越多越好，目前已達(dá)到 256導(dǎo)。 ? 根據(jù)腦電信號：– EEG——頻率地形圖，針對不同的頻段，包括 ?波、 ?波、 ?波、 ?波和近年受到關(guān)注的 40Hz腦電；– ERP——波幅地形圖? 根據(jù)圖形的色彩或形式：– 彩色地形圖 (Luo等 , 2023。 Worldorff等 , 1997)、– 灰度地形圖（ Luo Wei, 1999）、– 等高線地形圖 (Mangun, 1995。 Teder等 , 1993）? 根據(jù)維度：– 二維地形圖– 三維地形圖? 實際頭形地形圖：精確地、實時地數(shù)字化描繪每個被試的電極位置和頭顱形狀，形象地顯示三維地形圖 面孔識別的 P170成分分布3 源分析 —— 極性翻轉(zhuǎn) ? 顱內(nèi)與頭皮電位的極性翻轉(zhuǎn)：在早期的生理學(xué)研究中，將電極直接插入海馬、海馬旁回和杏仁核，記錄到波幅較大的極性翻轉(zhuǎn)的電位，其潛伏期與頭皮記錄的頂部 P300一致。? 俄國科學(xué)家用顱內(nèi)電極在 Parkinson病人顳葉葉直接記錄到聽覺 MMN (Kropotov等 , 1995)。在動物實驗中也多次證實。? N228。228。t228。nen（ 1992）用鼻尖作為參考點，發(fā)現(xiàn)在頭顱外側(cè)裂以上的頭皮 MMN 與外側(cè)裂以下的乳突與之極性翻轉(zhuǎn)。? 極性翻轉(zhuǎn)的機制可用偶極子原理解釋。3 源分析 —— 電流密度圖 (Current Density Reconstruction)3 源分析 —— 偶極子定位 ? 偶極子 (Dipole)是一對數(shù)值相等、符號相反的電荷，彼此相隔一定距離時形成的體系。 ? 神經(jīng)傳導(dǎo)遞質(zhì)作用于突觸后神經(jīng)元受體的過程中所產(chǎn)生的突觸后電位導(dǎo)致了 ERP的產(chǎn)生。? 源定位可根據(jù)偶極子的數(shù)目、偶極子的時間特征、偶極子的位置和偶極子量等因素進(jìn)行。 ? 偶極子模型– 單個偶極子模型與 (single dipole models) – 多個偶極子模型 (multiple dipole models) patch of aligned pyramidal cells in gray matter layerCortical Activityand Dipoles3D VisualizationMR / CT Image DataOrthogonal Slices3D SegmentationReconstructionEEG / MEG Data3DCursorVolume Conductor ModelA Multimodal ApproachDipole Confidence EllipsoidsForward CalculationHead ModelSensors ModelSource ModelidealizedsimplifiedData(estimated)Inverse CalculationHead ModelSensors ModelSource Model Data(measured)physicalmodelexperiment measurement spatial distributiontime coursespatiotemporal image of brain activity演講完畢，謝謝觀看！
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