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BEEG (Fach) / 3 (Lektion)

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  • 4 Möglichkeiten einer Detektions-software: Fulham: Hit Miss                      >>>>> Fehler Falscher Alarm     >>>>> Fehler Korrektes Beibehalten Fulham: Lösche alles, das den Average negativ beeinflussen kann, und evt nicht herausgefiltert wird
  • Software - Blinzeln Blinzeln erzeugt einen Spannungsausschlag -> messbar -> Grenzwert! ( ± 75 μV) zu klein = falscher Alarm zu groß = miss Problem: Baseline-Verlagerung Alternative: Peak to Peak messung
  • Warum ist Baseline-Verlagerung ein Problem für die Detektionssoftware? Problem: normale ERPs können nach oben rutschen, so dass sie gelöscht werden Blinks können nach unten rutschen, so dass sie nicht gelöscht werden Alternative: peak-to-peak-Messung *weniger Verzerrung - Alpha-Wellen werden nicht gelöscht
  • Detektionssoftware: Wahl des Grenzwerts: Auf Basis von Erfahrung für alle Pbn gleich Problem: Inter-subjekt-Variabilität! Lösung: Für jeden Pbn eigenen Grenzwert Ausnahmen: Kinder un klinische Pbn (PD/ADHS/ASD) klinische studien, die verschiedene Konditionen vergleichen --> "Blinde Wahl des Grenzwertes zusätzlich Vergleich von Daten aus individuellem Grenzwert und nicht individuellem Empfehlung: Immer visuelle Inspektion der Daten!!! (instruktion bei Versuch)
  • 3 Potentielle Probleme beim _Löschen_ von Artefakten nicht-repräsentative Auswahl von Trials klinische Pbn sind evt bicht in der Lage ihr Blinzeln zu kontrollieren für manche experimentelle Paradigma kann Blinzeln/Augenbewegungen essenziell sein
  • _Correction_Procedere basieren auf einem "propagation-Faktor" Annahme: Blink =ErP + Propagation-Faktor ==> Korrektur = ERP - Propagation-Faktor ==> Dazu: Errechnung des Propagation-Faktors aus EOG Problem: Hirnaktivität ist im EOG inkludiert ==> besser: Dipol-Modellierung, um die Augenaktivität zu isolieren Nachteil: a) Verzerrung des ERPs (darum besser ICA) b) zusätzlicher Aufwand c) Sakkaden => neuer visueller Input // Blinzeln => verlust von visuellem Input // Bewegung => motor. ERPs
  • Mögliche Verzerrungen durch Filter: Beginn und Dauer des ERPs der Polarität durch künstliche Oszillationen durch beeinträchtigung anderer Komponenten
  • Was machen Filter generell: Filter dämpfen spezifische Frequenzen und lassen andere pasieren --> Filter werden klassisch in der Frequenz-Domäne beschrieben (Frequenz i.d. x-Achse, Amplitude i.d. y-Achse) --> Filter werden klassisch in der Zeit-Domäne konzeptualisiert (wie ERPs) (Zeit i.d. x-Achse, Amplitude i.d. y-Achse)
  • zwei Arten von Filtern: Filter in Amplifiern = "analoge Filter" offline angewandte Filter = "digitale Filter"
  • Filter Typen: Low-pass Filter: lässt niedrige Frquenzen passieren High-pass Filter: lässt hohe FRequenzen passieren Band-pass Filter: lässt mittlere Frequenzen passieren Notch-Filter: lässt äußere (hohe u niedrige) Frequenzen passieren
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  • Warum Filtern? 1) Nyquist-Theorem => Wenn eine Signal zu viele hohe Frequenzen beinhaltet, können Daten beim digitalisieren verloren gehen -> Aliasing -->>> hohe FRequenzen müssen gefiltert werden ------>>>> mind 50% der Frequenzen (half-amplituden-cut-off) 2) Reduktion von Noise (durch Dämpfung der Frequenzen) Problem: Wenn ERP-Signal und Noise ähnlich sond, kann noise nicht gefiltert werden (zB alpha-Wellen) 3) Dämpfung sehr niedriger Frequenzen (zB Hautpotentiale oder >.01 HZ) -->>> Grund: Sättigung des Amplifier-Signals => "Blockierung" Empfehlung: Es ist immer gut, sehr niedrige FRequenzen zu filtern ! (>.01 Hz)
  • Wie funktionieren Filter? Fourier Transformation jede Kurvenform kann in eine Reihe von Sinuskurven mit verschieden Frequenzen und Latenzen zerlegt werden -> Filter-Eigenschaften werden klassisch in einer "Transfer-Funktion" beschrieben --> typspezifisch
  • Transfer Funktion: Filter-Eigenschaften werden klassisch in einer typspezifischen Transfer-Funkton beschrieben. Transfer-Funktion = frequency response function + phase response function
  • frequency response function gibt an, wie der Filter die Amplitude einer frequenz filtert a) half-amplitude cutoff (Frequenz  wird bei 50% der Amplitude "abgeschnitten" b) Filter können ERP-Kurve signifikant verzerren -> künstliche Oszilationen

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