EEG領(lǐng)域相關(guān)名詞解釋

1.P300

P300屬于ERP（事件相關(guān)電位）的一種，是一種內(nèi)源性、和認知功能相關(guān)的特殊誘發(fā)電位。

首先介紹一下事件相關(guān)電位-ERP，當外加某種特定的刺激于感覺系統(tǒng)或者腦的某一部位，在給予/撤銷刺激或者當某種心理因素出現(xiàn)時腦區(qū)所產(chǎn)生的的電位變化就被叫做事件相關(guān)電位。

不同的外界刺激方式和心理因素都會引起不同的ERP，一般從極性、潛伏期、分布的腦區(qū)等三個方面對ERP進行描述。而命名主要是參考極性和潛伏期。

極性也就是電位相對參考電壓的正負值，命名正向波為P(positive)，負向波為N(negative)。

潛伏區(qū)即從施加/撤銷刺激至波峰/波谷到達最高/低處的時間長度（以毫秒ms為單位）。
10ms以內(nèi)為早成分；
10~50ms為中成分；
50~500ms為晚成分；
500ms以后為慢波。

所以常見的P300、N200等是根據(jù)極性和潛伏期進行命名的。如將潛伏期大約300ms的正向波命名為P300，而N200則表示潛伏期大約為200ms的負向波。

P300特性

特性1：P300信號是EEG信號在靶刺激出現(xiàn)之后300ms左右產(chǎn)生的正向波；

特性2：波峰的偏移主要取決于刺激任務的難度；

特性3：幅值的高低主要取決于靶刺激概率的大小并與刺激出現(xiàn)的概率成反比。

特性4：P300電位是事件相關(guān)電位中不受物理特性(形狀、大小、視覺、聽覺等)刺激影響的內(nèi)源性成分。

P300的應用

P300具有如下許多理想的特性：
首先，波形始終可測，并會在精確的刺激下而發(fā)出響應。在測量技術(shù)不變化不大的情況下，P300波形可以再幾乎所有受試者中誘發(fā)，這可能有助于簡化界面設計并提高可用性。接口能夠運行的速度取決于信號存在“噪聲”下的可檢測程度。P300的一個負面特征是，波形的幅度需要取多個記錄的平均值才能隔離信號。

通常對P300的測量來檢查事件相關(guān)電位，尤其是在決策方面。由于認知障礙通常與P300的改變相關(guān)，因此該波形可用作衡量各種治療對認知功能的功效的指標。

2.ERN

Error-related negativity（ERN），即與錯誤相關(guān)的消極性，是在需要“正確”識別所呈現(xiàn)的刺激的任務中出現(xiàn)“不正確”響應后約150ms觀察到的較大的負電位。目前，已經(jīng)有學者發(fā)現(xiàn)在急性飲酒和重度飲酒者已觀察到ERN振幅降低，而在酒精或HR人群中沒有明顯的發(fā)現(xiàn)。

3.AUC

二分類問題在機器學習中是一個很常見的問題，經(jīng)常會用到。ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲線和 AUC (Area Under the Curve) 值常被用來評價一個二值分類器的優(yōu)劣。

AUC (Area Under Curve) 被定義為ROC曲線下的面積，顯然這個面積的數(shù)值不會大于1。使用AUC值作為評價標準是因為很多時候ROC曲線并不能清晰的說明哪個分類器的效果更好，而作為一個數(shù)值，對應AUC更大的分類器效果更好。

從AUC判斷分類器（預測模型）優(yōu)劣的標準：

• 0.5 < AUC < 1，優(yōu)于隨機猜測。這個分類器（模型）妥善設定閾值的話，能有預測價值。
• AUC = 0.5，跟隨機猜測一樣（例：丟銅板），模型沒有預測價值。
• AUC < 0.5，比隨機猜測還差；但只要總是反預測而行，就優(yōu)于隨機猜測。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的EEG名词解释的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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