在视觉Oddball任务中快量化速光信号和事件相关信号的潜在关系

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研究背景

事件相关电位 (ERP) 曾用于确认快速光信号 (fast optical signal, FOS) 的存在，但验证方法主要限于探索 FOS 峰值与 ERP 峰值的时间对应关系。本研究的目的是在时域和频域中系统地量化 FOS 和 ERP 对视觉Oddball任务的反应之间的关系。

 

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研究方法
 

2.1、被试

共15名有效被试被招募，其中男性5名，女性10名。
 

2.2、实验材料

实验包含视觉刺激。标准刺激为字母A,B,C,D，偏差刺激为爱因斯坦面孔图片。
 

2.3、实验过程

每个参与者参加了 2 次测试，测试间最多相隔 30 天。测试时，参与者坐在一个光线昏暗的房间里，面对着显示任务范例的电脑屏幕。每个测试以 30 秒的基线期开始，在此期间，计算机屏幕上会出现一个注视十字，然后是 10 个视觉Oddball任务block。每个block包含 100 个试次。20%的刺激为偏差刺激。每个block之间休息时间由参与者决定。具体流程见图1。

图1. 实验任务流程。
 

2.4、数据采集和处理

使用频域近红外光谱仪（来自 ISS Inc., Champaign, IL 的 Imagent Functional Brain Imaging System）以 62.5 Hz 的采样率收集 NIRS 测量值。使用定制的皮革头带将 690 nm 和 830 nm 波长配对的五个激光二极管光源和 4 个光电倍增管探测器放置在参与者的前额上。头带上系着一块黑布，以阻挡外界光线。源和检测器位于 3 cm 距离处，如图 2 所示。源-检测器配置启用了跨越前额叶皮层的每个波长的 11 个测量通道。
 

实验需要分析来自 690 nm 和 830 nm 波长源的相位延迟和 DC 强度 FOS 测量值。相位数据是使用快速傅立叶变换 (FFT) 获得的，针对相位缠绕进行校正，并参考相应的 690 nm 和 830 nm 中间通道 C3，以获得相对相位延迟数据。
 

EEG数据由250 Hz 的采样率收集。六个电极放置在选定的 International 10-10 系统位置的 NIRS 头带周围，参考电极位于乳突，接地电极位于 AFz（图 2）。用双面胶将电极放置在参与者的皮肤上。

图2. NIRS源-探测器和EEG导联分布。

 

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实验结果
 

3.1、ERP结果

平均了100个试次ERP波形在偏差刺激出现后200ms出现正波峰，在300-500ms后出现负波（图3）。

图3. 100个试次的ERP平均波形
 

3.2、FOS结果

当平均 400 个试次，DC 强度在偏差刺激呈现后 150 到 250 ms间降低。FOS 对偏差刺激的反应发生在左侧前额叶皮层通道中，也发生在一些参与者最远的右侧通道中。
 

3.3、FOS-ERP的时间地标相关性

在 9 名参与者中发现了FOS 和 ERP 偏差刺激的峰值之间的非零相关性；然而，仅在 7 名参与者中发现了具有统计学意义的相关性（p < 0.05）。200 毫秒左右的 FOS 负峰与 6 名参与者的正 ERP 峰显着相关。对于 1 名参与者，还发现 300 ms 处的负 ERP 与 275 ms 左右的负 FOS 峰值之间存在显着相关性。
 

3.4、FOS-ERP 光谱关系

由偏差刺激引发的FOS 和 ERP 反应的一致性在 3-5 Hz 频率范围内具有统计学意义（p < 0.01）。图 3 显示了 2-20 Hz 频率范围内所有 DC 830 nm FOS 和 ERP 通道对的相干值示例。图 4 中显示了所有 FOS 通道的 FOS DC 830 nm 和 ERP 对于偏差刺激的响应之间的大平均相干性。 

图4. 2-20 Hz 频率范围内所有 DC 830 nm FOS 和 ERP 通道对的相干值

图5. 所有 FOS 通道的 FOS DC 830 nm 和 ERP 对于偏差刺激的响应之间的大平均相干性

 

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结论

这项研究量化了视觉Oddball任务期间前额叶皮层中 FOS 和 ERP 反应之间的相关性。通过NIRS 信号的直流强度测量，在 15 名参与者中的 10 名中发现了对偏差刺激的 FOS 反应。使用相位延迟测量未发现 FOS 响应。在 FOS DC 强度和 ERP 对视觉的反应之间的时域和频域中发现了显着的相关性。

 

Proulx, N., Samadani, A.A. and Chau, T., 2018. Quantifying fast optical signal and event-related potential relationships during a visual oddball task. Neuroimage, 178, pp.119-128.

DOI：10.1016/j.neuroimage.2018.05.031