ERP patterns related to the go / no-go task

ERP patterns related to the go / no-go task

 

 

시각적 Go / Nogo 작업에서 ERP는 일반적으로 Nogo 자극 (Nogo-N2) 후에 정면 부정성을 나타내며, 이는 억제 과정을 반영할 수 있다. 그러나 Nogo-N2는 청각 자극 후 매우 작은 것으로 나타나 억제 가설에 반하는 증거이다. 오경보율이 높은 Ss의 경우 억제 프로세스가 약화 또는 지연된다고 가정하면 오경보율이 낮은 Ss보다 작거나 늦은 Nogo-N2를 나타내야 한다. 그러나 양상 비대칭은 Nogo-N2에 반영된 억제 메커니즘이 운동 수준이 아닌 전운동에 위치한다는 가정으로 설명된다.

 

두 번째로 Nogo-N2를 유사한 현상인 오류 부정성 (Ne), 커미션 오류 (오경보)가 있는 시도에서 발생한다. Ne가 오류 감지 또는 억제의 상관 관계가 있음을 시사한다. 이것은 Ne가 지연된 Nogo-N2일 가능성을 높인다. 즉, Ne는 비표적 이후에 반응을 억제하려는 지연되고 실패한 시도를 반영할 수 있다. 그러나 Ne 진폭은 Nogo-N2에서 발견된 것처럼 성능 그룹과 자극 양식 간에 차이를 보이지 않았다. 또한, Ne와 Nogo-N2는 두피 지형이 서로 다르다. 이것은 Ne와 Nogo-N2의 기저에 다른 메커니즘과 생성기가 있음을 시사한다.

 

Go / NoGo Task

 

EEG신호는 Fz, Pz채널에서 획 득하여, 이 신호에 대해 ERP 신호를 분석하기 위하 여 자극 시점 300ms 이전부터 700ms 이 후를 추출하여 이용한다. 얻은 신호에 대해 우리는 Fz, Cz, Pz 채널의 N200와 P300, N400을 분석한다.

 

EEG 신호를 측정하여, 각 주파수 대역에서 특징을 추출하고, 이를 이용하여 몰입 정도를 분류할 수 있다.

 

Nogo-N2 및 Nogo-P3

 

사건 관련 전위 (ERP)는 감각, 인지 및 운동 과정이나 메커니즘을 반영한다. 몇몇 ERP 연구자들은 고전적인 Go / Nogo 작업을 사용하여 ERP가 전두엽 억제 메커니즘과 상관관계가 있음을 발견했다고 주장한다. Go / Nogo 과제에서 피험자는 하나의 자극 (자극 범주, Go-stimuli)에 반응하고 다른 자극 (Nogo-stimuli)에 반응하지 않아야 한다. Go / Nogo ERP 연구의 대부분은 시각적 자극을 사용한다. 시각적 문자 및 기호 자극을 사용하여 Pz on Go 시험에서 최대값을 갖는 P300을 발견하고 Nogo 시험의 경우 Cz 및 Pz에서 동일한 P300 진폭을 발견했다. 또한 Nogo 시험에서 Fz 최대값을 사용한 negative의 이동이 P300의 positive의 측면에 중첩되었다. Ss가 Go 자극만 계산해야 했을 때 유사한 변화가 발견되었다. 시각적 문자 자극을 사용하여 Cz에서 Go 시험보다 Nogo에서 더 큰 후기 양성 요소를 발견했다. 게다가, 약 400ms에서 Fz는 최대값을 갖는 부정성을 발견했는데, 이는 Go 시도보다 Nogo에서 더 컸다. 시각적 LED 자극을 사용하여 Nogo 시험에서 Fz에서 최대값을 갖는 짧은 음의 성분을 관찰했으며, 이는 시간 압력이 높을수록 더 커졌다. 시각적 신호 작업을 사용하여 Fz에서 최대값을 가진 Nogo 시험에서 부정성을 발견했는데, 이는 무인 (비신호) 자극보다 유인 (신호) 자극에 대해 더 크다. Nogo 자극은 또한 Fz 및 Cz에서 Go 자극보다 더 큰 P300을 유도했다. 경고를 사용한 Go / Nogo 패러다임을 시각적 문자 자극과 함께 사용하여 Fz 및 Cz에서 P3의 강력한 향상을 발견했으며 (명시적으로 보고되지 않은) Nogo에 대한 Fz에서 더 부정적인 N2를 발견했다. 그림 자극을 사용한 실험에서 반응 시간이 약 450ms였지만 자극이 시작된 후 약 150ms에서 이미 시작된 Nogo 시험에서 위상 부정성을 발견했다.

 

EEG recording

 

EEG는 연결된 유양돌기에 대해 Fz, Cz, C3, C4, Pz 및 Oz의 Ag / AgC1 전극으로 기록되며 이마에 접지된다. 수직 EOG는 왼쪽 눈의 위쪽과 아래쪽 가장자리에서 기록된다. 기록된 활동은 1극 고역 통과 (3dB : 0.03Hz) 및 10극 Butterworth 저역 통과를 anti-aliasing 필터 (3dB : 60 Hz)를 사용하여 EEG 및 EOG는 초당 200개 샘플로 디지털화한다.

 

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0001691899000086

ERP components in Go/Nogo tasks and their relation to inhibition