ERP原理及Matlab数据处理

冯廷炜 王步遥

摘  要：目的：脑电的最大优势是具有较高的时间分辨率，能够准确地在线现实认知活动不同事件进程重的脑功能活动状态。脑电技术应用与神经生理等多个领域，如语言加工、注意、记忆、意识、情绪等;在医学研究方面，可以进行包括精神病、失语症、学习困难、多动症、老年痴呆、睡眠、健康评估、测谎等在内的各种研究，并已有研究成果应用于临床治疗诊断。随着脑电研究的不断发展，对解释人脑活动的奥秘意义重大，所以掌握好处理脑电相应的软件对处理脑电数据更为重要。ERP技术扩展了社会和人格心理学等领域的发展，这是社会神经科学技术研究以及人格心理研究问题的未来方向。

关键词：EEG;ERP原理;MATLAB预处理;ERPlab

1引言

在过去的几十年里，神经科学方法已经与几乎所有的心理学研究领域融为一体。作为社会和人格心理学研究工具的脑电图（Electroencephalogram，EEG）[1]曾被认为是一项古老的技术，可能会逐渐消失在功能性磁共振成像（fmri）等技术的阴影之下，但现在它的应用却大幅增加。这一趋势可能是由于计算机与人工智能的崛起，使得对信息丰富的脑电图信号进行高度复杂的分析成为可能，以及通过与其他脑成像技术的比较，脑电图的可负担性和可获得性。本文为脑电图数据分析提供理论、技术和数据处理操作，重点是提供应用这一流行技术所需的实用技能。

本文从脑电图的简史和记录脑电图所涉及的神经基础和电原理的重要背景入手，主要介绍脑电图记录的原理，以及社会神经科学研究的背景下进行离线数据分析。所涵盖的分析包括事件相关电位（Event related potentials，ERP）、频谱分析和时频分析。对于每一种类型的分析，我们都提供了一个概念背景，回顾了该方法在当代社会和人格心理学领域的研究中的应用，以及指导分析，包括在EEGlab中执行分析的逐步指导。

1.1 脑电图的起源

早在1857年，英国一位生理科学工作者在兔脑和猴脑上记录到了脑电活动，并发表了“脑灰质电现象的研究”论文，但在当时并没有引起重视。就在一个多世纪以前，生物学家发现了神经冲动的生物电性质。1870年，Gustav Fritsch和Eduard Hitzig发表了一篇具有里程碑意义的论文《论大脑的电兴奋性》（On the Electrical ability of the brain），证明大脑皮层的电刺激可以产生对侧刺激半球的肢体运动[2]。除了第一个明确的实验证明大脑皮层参与运动功能外，他们的研究还首次证明大脑皮层具有电兴奋性。不久之后，1924年德国的精神病学家汉斯·伯格（H.Berger）才真正记录到了人脑的脑电波，从此诞生了人的脑电图。首次展示了人类脑电图（EEG）的记录，开启了神经科学新纪元。随后，1965年Sutton开创了事件相关电位ERP，从EEG中提取了ERP波形。

1.2 ERP的概述

ERP是一种特定的外部刺激，作用于感觉系统或脑的某一部位，在给予刺激或撤销刺激时，在脑区引起的电位变化。其机制是神经细胞在传导电信号时，突触后膜释放神经递质，造成尖峰式的积累，从而产生了局部电位。简单来说，脑电就是通过特定仪器在头皮表面记录大脑活动时产生的电信号。而脑电图是将这种电活动作为纵轴，时间作为横轴记录下来的电位与时间相互关系的平面图即为脑电图（EEG）。ERP具有极高的时间分辨率是其主要优势，成本相对较低，实验设计较为容易。ERP还可以和行为数据，特别是反应时间（RT）很好地配合，以研究认知加工过程的规律。

1.3 ERP的指标

在心理学实验中，ERP是指在特定任务或特定事件引起的自发EEG的改变，由于ERP的幅值通常比背景EEG幅值活动小，所以在数据分析中，需要多个试次平均叠加才可能得到。而ERP的指标[11]通常有四项，分别是极性（Polarity），潜伏期（Latency），波幅（Amplitude），拓扑图（又称地形图，Scalp distribution）。极性分为正性（Positive）和负性（Negative）。潜伏期是指从刺激开始到诱发ERP特定成分峰值的时间，即脑电图的横轴。波幅是指诱发ERP成分的幅值大小（μV），即脑电图的纵轴。而地形图是指时间一定的情况下，脑电各电极点幅值空间分布的情况。

1.4 ERP实验设计的重要原则

Marker是与事件同步出现用于数据中标记刺激类型和出现时间的一种标记物。Marker的范围一般在1～255。Marker出错的原因一般有两种，第一是某个数据针坏了，始终为断电状态。第二是高低水平转换出现問题，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。

在心理学实验中，遵循汉森原理[3]，即好的数据是无可替代的，干净的数据优于任何数据分析降噪手段，任何标准的处理技巧都不能从低质量的数据中获得。获得干净的数据关键在于，确保ERP叠加平均中包含足后多的试次数目。噪声的降低，与叠加次数的平方根成正比。然而叠加次数过多的话，实验时间又会增长，因此要找到平衡点。

最后，根据Hillyard原理[14]，实验设计尽量在不同的事件类型或心理条件之间使用同样的物理刺激，以避免物理刺激的混淆。

2 方 法

2.1 ERP数据基于MATLAB预处理

首先，安装并打开Matlab，将官网下载好的EEGlab放入Matlab的toolbox文件夹中，然后打开Matlab 菜单界面的set path设置安装路径，点击Add with Subfolders，找到刚刚下载好的EEGlab文件夹，注意安装EEGlab文件夹有时是两层文件，需要删除外层文件夹。最后加载好路径点击Save，Close。在命令窗口（Command Window）输入eeglab，如果弹出界面则表示安装成功。见图1。

2.2预处理过程

第一步，导入数据。如果是第一次导入原始数据，点击File>Import data>Using EEGLAB functiongs and plugins>选择相应厂家的数据（如：From Neuroscan.CNT file）。

第二步，定位电极。电极Edit>Channel loctions>点击右下角OK。

第三步，剔除无用电极。Edit>Select data>勾选Channel range中的on-remove these选项>点击灰色按钮，选择需要剔除的电极（一般剔除水平眼电HEOG与垂直眼电VEOG）。

第四步，重参考。Tools>Re-reference> Re-reference data to channels>点击灰色按钮，选择重参考电极（如：scan系统左右乳突M1与M2为例）>点击OK。

第五步，滤波。Tools>Filter the data>Basic FIR filter>band pass（带通滤波，高通1Hz，低通30Hz）>点击OK。

第六步，分段与基线校正。Tools>Extract epochs>Time-locking event type点击灰色按钮选择分段需要的事件类型>Epoch limits in seconds选择分段时间窗区间（如：-200 800ms）。

第七步，插值坏导。首先对脑电数据进行预览Plot>Channel data（scroll），找到坏导联。Tools>Interpolate electrodes>select from data channels>选择替换的电极通道>点击OK>保存数据File>Save current dataset。

第八步，跑ICA（Independent Component Correlation Algorithm独立成分分析）。Tools> Run ICA（注意如果做了插值坏导PCA（主成分分析）的导联数是总电极数目减去插值坏导数目）>保存数据，ICA跑完后Tools>Reject data using ICA>Rejrct components by map>Remove componments剔除眨眼、眼漂、心电、肌电等明显的噪声（头动）成分。

第九步，保存数据。完成预处理。见图2。

2.3自ERPlab提取波幅、潜伏期及绘图

第一步，安装ERPlab插件，将下载好的ERPlab文件夹放入EEGlab里的plugins文件夹下，重启Matlab，在命令窗输入eeglab，若菜單栏出现ERPlab，则表示安装成功。

第二步，先将分段数据再转回连续数据。ERPlab>Utilities>Convert an epoched dataset into a continuous one。

第三步，创建Eventlist，ERPlab>Eventlist>Create EEG Eventlist>Advanced。注意如果事件（event）与条件分组（bin）是简单的对应关系的话，用advance选项给每个event分配bin文件，最后数据类型选择Numeric Codes数值型。

第四步，分配bin文件，目的是与行为反应正确按键融合。编辑bin.txt文本文件，第一行（必须从bin1开始，按照bin1，2，3的顺序往下写）。第二行写一句话，描述该条件的标签。第三行对条件锁时和反应的限制（.代表以哪个Maker为零点）。见图3。如果是event和bin是简单的1：1关系，在上步中就可以完成，这一步则不需要。

第五步，再分段与基线校正。ERPlab>Extract bin-based epochs>填入分段时间窗-200 800ms，Baseline Correction选择Pre>RUN。

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

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

第八步，画出波形图、地形图。波形图绘制ERPlab>Plot ERP>Plot ERP Waveforms，注意这里每个被试的ERP都应该画出来，检查数据质量。见图4。同理，地形图绘制Plot ERP>Plot ERP scalp maps。

第九步，统计与导出数据。ERPlab>ERP Measurement Tool。见图5。

第十步，求组平均。以上每个被试做完后，ERPlab>Average across ERPsets（Grand Average）。

3 结 论

ERP可称作在空间一定的情况下，时间进程上的变化。ERP的分析又叫时域的分析[4]。是针对特定的事件诱发特定ERP响应。而在大多数情况下，人们处于发呆、冥想、睡眠等无特定事件发生时，则利用频域来研究。脑电技术提高了我们对与社会和人格心理相关的一些现象的理解。虽然自20世纪90年代以来研究人员一直在使用脑电图来研究与社会和人格相关的主题，但大部分工作还处于起步阶段，而这些领域的其他主题还有待探索。随着脑电设备和分析软件越来越容易获得和使用，在社会和人格心理学中使用脑电图技术肯定会继续快速增长。通过测量人脑神经电活动或人脑区域的现象或许不能作为思想是通过物理现象和生理手段的活依据，它可能只是一个传导通路，是思想的表现形式或表达过程，是物理现象的依据，而思想的产生并不能由此证明。而我们的希望是，在掌握好理论与技术的同时，可以充分利用EEG为自己的研究提供的独特见解，并成为社会神经科学这一领域，令人兴奋的一部分。

参考文献

[1]  徐清，徐文炜，张玉绮，等. 阿尔兹海默病患者定量脑电图特点[J].中国健康心理学杂志，2013，21（11）：1612-1614

[2]  赵仑.ERPs实验教程[M].江苏省兴化市：东南大学出版社，2010：8-30Psychology，2006：120-128

[3]  钟智勇，陈霞，吕佑辉，等.P300评估抑郁症的病程与认知功能障碍的相关性[J].中国健康心理学杂志，2014，22（3）：352-353

[4]  肖英霞. P300与认知加工：方法、机制和应用[J].中国健康心理学杂志，2015，23（09）：1425-1430