Name: 语义启动事件相关电位 (ERP) 研究自闭症频谱障碍词汇语义和视觉语义处理 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-04-12T14:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 17 s
Description: 了解语义启动事件相关电位技术，用于研究自闭症频谱障碍患者词汇语义和视觉语义处理差异。该方法通过脑电图测量揭示认知加工机制，为神经科学和心理学研究提供重要工具。

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该范式的开发得到了治疗性认知神经科学基金以及本杰明和阿迪思·米勒家族衰老、阿尔茨海默病与自闭症研究基金的支持。

本文所述所有方法均经约翰斯·霍普金斯大学机构审查委员会批准，原始研究6在该校完成。
1. 创建刺激材料
<ol>
	<li>创建一个具体名词的初始列表，用于生成启动-目标词对。
	<ol>
		<li>从选定的语料库（如Subtlex）中19，选择约500个具体名词并获取感兴趣的变量（例如， 频率、长度、具体性、意象性 等等。）针对每个词。 
		注意：其他语料库，例如医学研究理事会（MRC）心理语言学数据库18 或当代美国英语语料库20也可以使用其他语料库。原始研究中使用 Subtlex 是因为该数据库仅为一个大型 Excel 文件，便于在生成刺激材料时进行搜索。其他语料库具有不同的图形界面，可能需要用户在输入框中输入特定文本字符串，并勾选所需查询的相关变量。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>在刺激材料间进行潜在语义分析（LSA），以建立语义关联性
	<ol>
		<li>选择LSA方法或工具。科罗拉多大学博尔德分校提供了一个有用的在线工具（http://lsa.colorado.edu/）。
		<ol>
			<li>从主登陆页面点击“矩阵比较”。</li>
			<li>输入要比较的单个词语，每行一个。</li>
			<li>点击提交文本。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>使用电子表格创建一个矩阵，表示每个词与所有其他词之间的LSA值。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>根据LSA将刺激分为相关和不相关条件图1A）。
	<ol>
		<li>手动选择 200 对 LSA 值较高（约 0.5 或更高）的词对，用于“相关”条件。</li>
		<li>手动选择 200 对 LSA 值较低（约 0.1 或更低）的词对，用于“不相关”条件。 
		注意：实验者可能需要手动检查词对，以确保其语义关系符合该类别。某些词对的潜在语义分析（LSA）评分可能较高，但其语义相关性对参与者而言可能并不明显。同样，某些词对的LSA评分可能较低，但仍可能以其他方式存在语义关联。</li>
		<li>在创建相关与不相关词对时，需手动匹配词汇在词频、长度以及文献中指出的其他任何相关变量上的对应关系。例如， 关联方向7,8）或对特定研究具有意义的变量。应尽可能紧密匹配所关注变量的关键词例如， 在1-2个对数单位范围内；在1-2个字母或音节范围内。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>将刺激分为文字和图片两种模态（图1A)。
	<ol>
		<li>在电子表格的刺激文件中，添加另一列“条件”。</li>
		<li>在“条件”列中，将100个相关配对和100个不相关配对标记为“图片”条件，其余刺激标记为“词语”条件。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>获取图片刺激材料。 
	注意：图片刺激材料可从在线资源获取（例如， 谷歌图片搜索）或其他实验人员可获取的来源。
	<ol>
		<li>为每个词选择 2–3 张图片作为代表。</li>
		<li>进行初步的试点测试，由一名或多名独立评分者（例如， 学生或未参与刺激材料开发的研究助理）决定哪张图片最能代表该概念。
		<ol>
			<li>使用图像查看程序一次性打开所有可能的图片文件，然后朗读出该词语，并要求评分者选择最具代表性的图片。记录每位评分者对每个词语的选择结果。</li>
			<li>对每个词，确定大多数评分者选择的最能代表该概念的图片，并将此图片作为该词的刺激材料。若无多数一致选择，则另选一组图片并重复步骤1.5。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>使用 GIMP（或其他选定的图像编辑程序），将图片调整为相同尺寸（约 400 像素，或高度/宽度为 3–5 英寸）。 
		注意：图片的精确尺寸可能因呈现刺激的显示器尺寸不同而有所差异。刺激物的水平和视觉角度应介于7至 13°.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>进行预实验测试
	<ol>
		<li>通过邀请3–4名独立评分者试测词语与图片配对例如， 学生或未参与刺激材料开发的研究助理对每一对进行相关或不相关的评分。
		<ol style="margin-left: 40px;">
			<li>在 E-Prime（或其他选定的刺激呈现程序）中编写实验程序，将两个词语同时呈现在屏幕上，可以上下排列或并排显示。要求参与者通过按键判断词语之间是否相关。例如， 1 表示相关，2 表示不相关）。参见 E-Prime 手册21 有关如何在该软件包中编程实验的详细信息。 
			注意：预实验可在将要进行正式实验测试的实验室进行，也可在任何运行刺激呈现程序的计算机上进行，无需特殊房间。</li>
			<li>重复进行预实验测试（使用未见过刺激材料的新独立评分者），直至获得一组对相关与不相关具有可靠评分的词语和图片。最终获得100对相关词语对、100对不相关词语对、100对相关图片对和100对不相关图片对。 
			注意：有建议指出，使用 N400 成分研究临床人群认知功能的研究人员，应为每种试验类型至少收集 40 个可用试次，以获得可靠的效应22. 预计在数据清洗过程中会丢失部分试验数据，因此应增加范式中包含的试验次数。在先前使用该特定范式的研究中 6，每种试验类型进行100次试验已足以在个体和群体水平上确保稳健的N400效应。由于N400成分在词汇和图片之间具有相似性10建议在不同模态之间保持该试验类型估计数量的一致性。</li>
			<li>额外保留8对（4个单词，4张图片）用于练习环节（见下文步骤2.2.1）</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
2. 任务编程
<ol>
	<li>创建刺激列表。
	<ol>
		<li>从最终的刺激集中，将刺激分为8个组块。模态（图片/词语）应分组呈现（每种模态各4个组块）。</li>
		<li>在每个组块内，确保相关和不相关刺激的数量相等。</li>
		<li>在每个组块内手动进行伪随机化排列，使得连续呈现的相关或不相关刺激不超过5个，且相邻的刺激对在语义上不相关。避免如“carrot-broccoli”、“apple-pear”等语义相关的词对紧邻出现。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>使用E-Prime或其他选定的刺激呈现软件编程任务。 
	注意：此处描述的步骤针对E-Prime和NetStation，若使用其他刺激呈现软件或脑电图（EEG）采集软件，步骤会有所不同。有关如何在此软件包中编程EEG实验以及如何启用E-Prime与NetStation之间通信的更详细说明，请参阅E-Prime手册21以及E-Prime for NetStation扩展教程23。
	<ol>
		<li>为图片和词语组块各编程一个练习阶段（每阶段包含4对刺激），在正式实验测试开始前进行。</li>
		<li>在练习阶段开始时设置一个指导语屏幕，内容为：“屏幕上将依次呈现两个词语。请尽量保持静止，且在词语呈现期间不要眨眼。在词对呈现结束后，您会看到屏幕上出现一个黑色十字。当看到黑色十字时，请判断这两个词语是否相关。如果词语相关，请按按钮1；如果不相关，请按按钮2。按任意键开始练习阶段。”</li>
		<li>对于每个词语刺激，在实验结构中双击TextDisplay图标，点击左上角的“Properties”图标。在“Font”选项卡下，选择字体为Courier New，字号为28；在“General”选项卡下，设置ForeColor为黑色，BackColor为白色，以在白色背景上呈现黑色文字。 
		注意：具体字号可能需要根据用于呈现的显示器尺寸和分辨率进行调整。词语的水平视觉角度应在1°至6°之间。</li>
		<li>对于每个图片刺激，在实验结构中双击Slide图标，点击左上角的“Properties”图标。在“General”选项卡下，设置BackColor为白色，以在白色背景上呈现图片。</li>
		<li>编程每个试验，按以下顺序呈现刺激：红色的试验前注视十字（400 ms）；刺激1（1,000 ms）；刺激间间隔（空白白屏；300 ms）；刺激2（1,000 ms）；空白屏幕（400 ms）；试验间间隔（黑色注视十字；随机抖动在1,000–1,400 ms之间，以100 ms为步长，平均1,200 ms）；见图1B。设置持续时间时，双击实验结构中的TextDisplay或Slide图标，点击窗口左上角的Properties按钮，在Duration/Input选项卡下设置持续时间。 
		注意：在试验间间隔前加入空白屏幕，旨在为第二个刺激与黑色十字之间提供视觉间隔，并为即将进行的语义相关性判断提供轻微提示。</li>
		<li>在每个组块结束后编程一个名为“Break”的TextDisplay对象，显示内容为：“组块结束，请休息”。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>包含E-Prime与NetStation之间通信的参数。有关如何包含此信息的具体说明，请参阅E-Prime for NetStation扩展手册23。
	<ol>
		<li>对于每个“word1”或“word2”Text Display对象，在实验结构中选中该对象。在“Properties”窗口中，分别将Tag设置为“WRD1”或“WRD2”。</li>
		<li>对于每个“picture1”或“picture2”Slide对象，分别将Tag设置为“PIC1”或“PIC2”。</li>
		<li>在“Unreferenced E-Objects”下创建一个名为“CellList”的新列表。输入单元编号：1 = 图片相关；2 = 图片不相关；3 = 词语相关；4 = 词语不相关。在每个组块的试验列表中，添加一列名为“CellNumber”的列，并根据条件和模态为每次试验输入相应的单元编号。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
3. 脑电图检测
注意：此处描述的具体操作步骤适用于 EGI 系统。若使用其他系统，操作步骤可能有所不同。
<ol>
	<li>准备进行脑电图测试。
	<ol>
		<li>在透明塑料桶中将2茶匙（10 g）氯化钾与1夸脱（1 L）水和1汤匙（15 mL）婴儿洗发水混合，配制电解液溶液。</li>
		<li>测量受试者头部周长，测量线需经过枕外隆突和鼻根点，以确定合适的电极网尺寸。根据受试者头部周长选择合适尺寸的电极网。</li>
		<li>将电极浸入电解液中，确保所有海绵完全浸没，并浸泡至少5分钟。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>佩戴脑电图电极网。
	<ol>
		<li>让受试者舒适地坐在椅子上，面向实验人员。向受试者说明接下来将为其佩戴电极网，之后会进行调整并检查信号，然后开始测试。</li>
		<li>在受试者肩部周围铺好毛巾。指导受试者闭上眼睛，然后将电极网佩戴到其头部。调整电极网并系紧绑带，确保其紧密贴合受试者头部。</li>
		<li>逐一调整所有电极，使其紧贴头皮。使用电极进行扫动以拨开头发。如有必要，使用移液器重新润湿海绵。</li>
		<li>所有电极就位后，检查阻抗。对阻抗高于50千欧姆（kΩ）的电极重新调整位置或润湿。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>在脑电图记录期间运行语义启动实验。
	<ol>
		<li>电极网佩戴完毕、阻抗检查合格且受试者准备就绪后，开始语义启动任务。</li>
		<li>测试前再次向受试者重申指导语。指示受试者通过按键盘或按钮盒上的按钮，判断单词或图片刺激是否相关。为避免运动伪迹干扰脑电图信号，指示受试者在第二个刺激从屏幕上消失且黑色十字出现后，再进行反应。</li>
		<li>至少进行一次练习环节，以确保受试者理解任务要求。</li>
		<li>每完成2个实验区组后的休息期间，重新润湿电极并重新检查阻抗。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
4. 脑电图预处理
<ol>
	<li>打开 NetStation 工具。 
	注意：此处描述的步骤专用于 NetStation 5 中的预处理。有关如何使用 NetStation 工具的更多细节，请参见 NetStation 5 用户手册24。其他预处理软件包可能包括 EEGlab、ERPlab、FieldTrip 或实验者选择的其他软件。不同软件包中预处理步骤的推荐顺序可能有所不同。观察 N400 效应的结果不应因分析软件包的选择而不同。</li>
	<li>对数据进行滤波。
	<ol>
		<li>在 NetStation 工具窗口底部，通过在“创建”下拉菜单中选择“滤波”来创建一个新的滤波工具，并为其适当命名。</li>
		<li>将高通滤波器设置为 0.1 赫兹（Hz），低通滤波器设置为 50 Hz。 
		注意：高通滤波器可低于 0.1 Hz，但不建议超过此截止值，以避免引入虚假效应的风险25。低通滤波器也可低至 30 Hz。</li>
		<li>保存该工具，然后将原始 EEG 记录文件拖入窗口左上角的“输入文件”框中，并点击“运行”。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>将数据分割为试验段。
	<ol>
		<li>创建一个新的“分割”工具，并为其适当命名。</li>
		<li>在“要创建的类别”下，点击加号以创建一个新类别，并将其重命名为“图片相关”。将“代码”图标拖入“基于条件创建类别”框中，并设置为“代码为 PIC1”，以与刺激 1 的呈现时间锁定。将“按键代码”图标拖入“创建类别”框中，并设置为“按键代码 cel# 为 1”。
		<ol>
			<li>若仅包含正确试验，将另一个“按键代码”图标拖入“创建类别”框中，并设置为“按键代码 eval 为 1”。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>在窗口底部，将片段长度设置为“向前延伸 100 ms，向后延伸 2,300 ms”。 
		注意：片段可与第一个或第二个刺激的起始时间锁定。若与第一个刺激锁定，则片段应从前刺激前 100 ms 延伸至其后 2,300 ms（以包含两个刺激的呈现时间（各 1,000 ms）及刺激间间隔（ISI）时间（300 ms））。若与第二个刺激锁定，则片段应从前刺激前 100 ms 延伸至其后 1,000 ms。</li>
		<li>点击“克隆”按钮复制该类别，并将其重命名为“图片无关”。将代码设为 PIC1，按键代码 cel# 设为 2。</li>
		<li>复制该类别并重命名为“词语相关”。将代码设为 WRD1，按键代码 cel# 设为 3。</li>
		<li>复制该类别并重命名为“词语无关”。将代码设为 WRD1，按键代码 cel# 设为 4。</li>
		<li>保存该工具，然后将最近一次预处理的文件拖入窗口左上角的“输入文件”框中，并点击“运行”。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>执行伪迹检测。
	<ol>
		<li>创建一个新的“伪迹检测”工具，并为其适当命名。</li>
		<li>在“伪迹检测设置”下，点击窗口底部的加号以添加新设置。在“操作”下拉菜单中选择“坏通道”。保留所有默认设置（最大-最小差值 > 200 微伏（µV）；整个片段；80 ms 移动平均）。</li>
		<li>添加新设置，并在“操作”下拉菜单中选择“眨眼”。保留所有默认设置（最大-最小差值 > 140 µV；窗口大小 640 ms；移动平均 80 ms）。</li>
		<li>添加新设置，并在“操作”下拉菜单中选择“眼动”。保留所有默认设置（最大-最小差值 > 55 µV；窗口大小 640 ms；移动平均 80 ms）。</li>
		<li>保存该工具，然后将最近一次预处理的文件拖入窗口左上角的“输入文件”框中，并点击“运行”。</li>
		<li>在 NetStation Review 中打开结果文件，通过点击右侧边栏“类别”菜单下的箭头按钮逐个浏览每个试验。分别点击绿色或红色圆圈将试验标记为“好”或“坏”。完成后关闭文件以保存结果。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>执行坏通道替换。
	<ol>
		<li>创建一个新的“坏通道替换”工具，并为其适当命名。此工具无需用户设置参数，因此保存工具后，将最近一次预处理的文件拖入窗口左上角的“输入文件”框中，并点击“运行”。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>对单个被试进行试次平均合并。
	<ol>
		<li>创建一个新的“平均”工具，并为其适当命名。在“平均设置”下，选择“处理源文件：合并处理”和“处理被试：分别处理”。</li>
		<li>保存该工具，然后将最近一次预处理的文件拖入窗口左上角的“输入文件”框中，并点击“运行”。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>将数据重参考至平均参考电极26。 
	注意：此处使用平均参考，是因为 EGI 提供的是高密度阵列 EEG（128 和 256 导）。已有建议指出，高密度阵列记录系统应使用平均参考26；其他使用 128 导或 256 导电极帽的语义启动 ERP 研究也采用了平均参考6,27,28。其他参考方式包括左右乳突平均、鼻尖或耳垂29。目前尚无最优的参考电极选择，实验者应注意参考电极的选择可能影响最终的 ERP 波形26,29。
	<ol>
		<li>创建一个新的“蒙太奇操作”工具，并为其适当命名。</li>
		<li>在“传感器布局的蒙太奇列表”下拉菜单中选择合适的电极帽类型。选择“平均参考”，并确保勾选“在参考中排除坏通道”选项。保存该工具，然后将最近一次预处理的文件拖入窗口左上角的“输入文件”框中，并点击“运行”。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>使用片段的前 100 ms 进行基线校正10,28。 
	注意：也可使用 200 ms 的基线期29。
	<ol>
		<li>创建一个新的“基线校正”工具，并为其适当命名。</li>
		<li>在“基线校正设置”下，选择“从片段的一部分选择基线”、“相对于片段时间 = 0 选择基线”，以及“基线从时间零点前 100 ms 开始，持续 100 ms”。</li>
		<li>保存该工具，然后将最近一次预处理的文件拖入窗口左上角的“输入文件”框中，并点击“运行”。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
<img alt="随时间比较相关与不相关图片和词语条件的刺激-反应实验示意图。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57217/57217fig1.jpg" data-altupdatedat="1788250015000" data-alt="图1">
图1：实验示例与时间线。 （A）图片与词语刺激材料的示例。（B）刺激呈现的时间线。该图已获 Coderre et al.6 许可重新印制 <a href="/files/ftp_upload/57217/57217fig1large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的放大版本。</a>

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</ol>

作者无任何利益冲突需要披露。

本文报道了开发一种采用图片和词语刺激的语义启动事件相关电位（ERP）范式的关键步骤，旨在探索自闭症谱系障碍（ASD）个体的语义加工缺陷。主要步骤包括刺激材料的制备、任务程序的编写，以及脑电图（EEG）的测试与数据分析。该过程中最耗时的部分可能是刺激材料的创建，因为需要在刺激对之间及内部、实验条件和呈现方式之间，对诸如长度、频率和语义相关性等变量进行仔细匹配。因此，可能需要进行大量的预实验测试，以确保最终的刺激材料集合适有效。
尽管本文所包含的建议以及本方法所依据的先前研究6针对的是成年被试（年龄18–68岁），其中包括或不包括自闭症谱系障碍（ASD）个体，但该实验范式可轻松扩展至儿童或青少年群体。事实上，已有其他研究在有或无ASD的儿童中采用类似的语义启动脑电图（EEG）范式，以比较不同模态下的语义加工过程3。在针对不同年龄和发展阶段进行调整时，需考虑若干因素。例如，可将刺激材料限定为使用频率较高的词汇，以确保所有儿童均理解全部刺激的含义（见下一段）。此外，还可对测试范式进行其他调整，以...

认知心理学领域的研究人员长期以来一直关注人们如何理解语言的意义。语言加工涉及一系列复杂性逐步增加的步骤，从字母和单词识别，到语义加工，再到句法分析。语义加工指的是获取刺激材料的意义，这种刺激可以是词语、图片或声音。在完成最初的词语识别步骤之后，获取词语意义（即语义）是语言加工过程中的关键环节。语义整合是指将不同刺激的意义进行整合以理解它们之间关系的过程，对句子理解等高级语言加工至关重要。理解句子意义不仅需要获取句中每个词语的含义，还需要将各个词语的意义整合起来，形成对句子整体意义的连贯理解，即&#34;要旨&#34;。
自闭症谱系障碍（ASD）个体通常在语言理解方面存在显著缺陷1。一些证据表明，这些困难源于语义加工和整合方面的缺陷2,3,4。然而，其他研究提示，当材料以非语言形式（例如，视觉或听觉）呈现时，ASD个体并未表现出语义加工缺陷3,5,6。这些发现表明，ASD中的语义加工缺陷可能仅限于语言形式（即，书面或口头语言）。因此，对比不同模态的研究方法有助于揭示语义加工缺陷是特定于语言领域的，还是反映了一种普遍存在的信息加工方式。本文旨在介绍一种在同步进行电生理记录的同时，利用语义启动任务比较不同模态下语义加工的方法学。
语义启动范式在研究语义加工如何影响低层次词汇识别方面具有悠久的历史7,8。在传统的语义启动任务中，首先呈现一个启动词（例如，cat），随后呈现一个目标词，该目标词与启动词在语义上可能是相关的（例如，dog）或不相关的（例如，book）。此类任务通常在词汇判断任务的背景下进行，即要求参与者判断目标词是否为真实存在的词。其他范式可能要求参与者对目标词进行语义分类，或判断两个刺激之间是否存在关联。无论具体任务形式如何，数十年的研究证据一致表明，与启动词语义相关的目标词的反应时（RTs）比不相关的目标词更短。
这种&#34;语义启动效应&#34;在理论解释中被认为由多种机制引起7,8。其一为语义网络中的自动扩散激活机制，即启动词意义的提取会激活其他语义相关词（包括目标词）的意义，从而减少目标词语义激活所需的时间。第二种理论机制是预期机制，认为当被试看到启动词时，会产生一组预期的可能目标词；若目标词属于该预期集合，则会被更快识别。此外，还有研究者提出了词汇后语义匹配机制，该机制用于判断启动词与目标词之间是否存在语义关联。无论具体机制如何，语义启动均可作为语义加工与整合的有效指标。该范式不仅限于词汇刺激，还可用于研究非语言刺激（如图片）的语义启动9，以及跨模态语义启动（例如，词语与图片之间）3。
语义启动效应在心理语言学文献中已被广泛研究，相关研究涉及启动词与目标词之间的关系类型、启动词和目标词呈现的时间安排，以及许多其他实验操控8。该效应的电生理相关指标也已得到充分表征10。脑电图（EEG）是一种通过记录头皮表面电活动变化来测量神经活动的方法。在语义启动范式中，EEG是一种理想的方法选择，因为它具有极佳的时间分辨率（毫秒级，ms），因此即使在缺乏行为效应或行为反应的情况下，也能揭示不同条件或组别之间语义加工的细微差异。
事件相关电位（ERPs）是指脑电图（EEG）在特定刺激或行为发生后出现的与时间锁定的变化。根据反应的时间和极性不同，ERP 的不同成分反映了认知加工的不同方面。N400 成分是语义加工和语义整合的可靠指标11,12（尽管也存在其他多种解释10,13）。当语义整合较为容易时（例如在语义启动范式中，启动词与目标词在语义上相关），N400 的波幅会减小；而当语义整合较为困难时（例如两个词语之间无语义关联），N400 波幅则较大。重要的是，相关与不相关条件之间的波幅差异（即 &#34;N400 效应&#34;）并不仅限于语言领域。N400 效应在非语言模态中同样可以观察到，例如对语义相关与不相关的图片对或环境声音的反应中14,15,16,17。因此，N400 成分对于当前范式而言是一个有用的 ERP 指标，因为它可作为跨模态的语义加工与整合能力的评估手段。
自闭症谱系障碍（ASD）个体在面对语言刺激时表现出减弱或缺失的语义启动效应和N400效应2,3,4，提示其语义加工能力存在障碍。此类效应在视觉-语义和听觉-语义刺激下均被观察到3,5,6，支持了语义加工障碍在语言刺激中具有选择性的观点。然而，以往大多数比较不同感觉通道的研究采用了跨通道启动范式，即启动-目标刺激对中包含词汇刺激。鉴于ASD个体可能存在语言刺激语义加工缺陷，这类跨通道刺激可能影响实验结果。为了真正探究ASD个体的语言语义加工是否具有选择性损伤，必须采用通道内词汇与非词汇刺激对进行研究。在最近的一项研究中，Coderre et al.6首次直接比较了通道内词语与图片的语义启动效应，以考察ASD成人（年龄18–68岁）的语义加工缺陷。ASD个体与典型发育（TD）个体观看了成对的图片和词语，并被要求判断这些刺激是否相关。在此语义启动任务过程中，通过脑电图（EEG）记录被试的脑活动。通过比较不同组别和感觉通道之间的N400效应，该实验范式为理解ASD个体语义加工的本质提供了重要见解。
本文旨在介绍Coderre 等6所采用的语义启动事件相关电位（ERP）研究方法。尽管该范式最初用于研究自闭症谱系障碍（ASD）成人的语义加工，但它也可能对希望探索典型发育（TD）个体或特定临床人群词汇-语义和视觉-语义加工神经机制的研究者具有重要价值。

<table><tbody><tr><td>脑电图系统</td><td>Electrical Geodesics, Inc. (EGI)</td><td></td><td>Geodesic 脑电图系统（GES）400 系统：Net Amps 400 放大器，NetStation 5.3，128 通道 HydroCel Geodesic 传感器网</td></tr><tr><td>氯化钾</td><td>Electrical Geodesics, Inc. (EGI)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>塑料桶</td><td>Electrical Geodesics, Inc. (EGI)</td><td></td><td>EGI 提供用于混合电解液的塑料桶，但任何清洁容器均可使用</td></tr><tr><td>婴儿洗发水</td><td>Johnson's</td><td></td><td></td></tr><tr><td>GNU 图像处理程序（GIMP）</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

一项用于研究自闭症谱系障碍中词汇-语义和视觉-语义加工的语义启动事件相关电位（erp）任务

A Semantic Priming Event-related Potential (ERP) Task to Study Lexico-semantic and Visuo-semantic Processing in Autism Spectrum Disorder

自闭症谱系障碍（ASD）个体在理解语言意义（即语义加工）方面存在典型缺陷。然而，一些证据表明，ASD个体对非语言刺激的语义加工能力是完整的，提示语义缺陷可能仅限于语言领域。为了准确刻画ASD个体的语义加工缺陷，有必要对同一感觉通道内的语言刺激（例如，书面词汇）和非语言刺激（例如，图片）进行比较。本文介绍了一种在同步记录脑电图（EEG）数据期间采用语义启动范式的实验方法。EEG能够动态测量大脑活动，非常适合检测在行为水平上难以观察到的语义加工细微差异。语义启动范式首先呈现一个启动图片或词语（例如，狗），随后呈现一个与启动项相关（例如，猫）或不相关（例如，铅笔）的目标图片或词语。因此，该范式可用于评估不同模态下的语义加工，并比较ASD个体与典型发育（TD）个体在词汇-语义和视觉-语义加工能力上的差异。本文详细讨论了刺激材料制作、EEG测试实施以及EEG数据处理的具体步骤。代表性结果展示了事件相关电位（ERP）中的N400成分在语义相关启动-目标配对条件下的波幅较语义不相关条件有所减小。通过对不同条件、不同模态及不同群体间的N400成分进行比较，可以评估语义加工的成功程度，从而用于刻画ASD个体或其他临床人群中的语义加工缺陷。

如果刺激已恰当地分为相关和不相关条件，则应在词语和图片刺激中均观察到N400效应（图2）。该效应表现为不相关条件下的负波幅较相关条件下更大。对于词语刺激，该效应应出现在300–500 ms，分布于中央或中央顶区头皮6,10。对于图片刺激，该效应可能出现得略早一些，或在前部区域分布更为明显9,15,16。
统计分析可通过比较相关与不相关条件下的平均波幅来检验N400效应的显著性。该分析可在单个电极或多个电极上进行。可通过在统计模型中纳入电极位置和/或侧化性来评估该效应的空间范围。可采用大规模单变...

本文描述了一种语义启动事件相关电位（ERP）任务，该任务使用模态内配对的图片和词语，以研究自闭症谱系障碍（ASD）个体的语义加工过程。

一项用于研究自闭症谱系障碍中词汇-语义和视觉-语义加工的语义启动事件相关电位（ERP）任务

自闭症谱系障碍（ASD）个体在理解语言意义，即语义加工方面存在特征性缺陷。然而，……

本语义启动ERP方法的主要目标是比较自闭症谱系障碍个体与正常发育个体在词语和图片形式的语言及非语言刺激的语义加工方面的差异。该方法有助于回答自闭症研究领域中的关键问题，例如自闭症谱系障碍个体是否存在超越语言范畴的全局性语义加工缺陷。该技术的主要优势在于采用脑电图（electroencephalography）来测量脑活动，能够检测出不同群体在认知加工过程中极为细微的差异。演示该操作的是我实验室的研究助理 Emme O'Rourke。测量受试者头部周长，测量线需经过枕外隆突和鼻根点，以选择合适尺寸的脑电图（EEG）电极帽。首先，将脑电图（EEG）电极浸入电解质溶液中，持续五分钟。指导受试者闭上眼睛，然后将电极帽戴在头上，确保其紧贴头部。当所有电极均与头皮接触后，检测阻抗。对于阻抗超过50千欧姆的电极，需重新安放或润湿。最后，指导参与者通过按下键盘上的按钮，判断屏幕上呈现的刺激是相关还是不相关。告诉他们需等待第二个刺激从屏幕上消失且黑色十字消失后，再做出反应。最后，让参与者完成该任务。首先打开脑电图（EEG）处理软件。为过滤数据，在“创建”下拉菜单中选择“过滤”，新建一个过滤工具，并对该工具重新命名。然后将高通滤波器设置为 0.1 赫兹，低通滤波器设置为 50 赫兹。保存该工具，然后将原始 EEG 记录文件拖入窗口左上角的输入文件框中，并点击运行。接下来，为了将数据分割为多个试验段，创建一个新的分割工具，并为其命名。在“要创建的类别”下，点击加号以创建新类别，并将其重命名为“与图片相关”。将代码图标拖入“根据条件创建类别”框中，并将其设置为代码为 PIC1，以将时间锁定到刺激 1 的呈现。将按键代码图标拖入“创建类别”框中，并将其设置为按键代码单元编号为 1。注意，若仅包含正确试验，请将另一个按键代码图标拖入“创建类别”框中，并将其设置为按键代码 eval 为 1。然后，在窗口底部，将片段长度设置为向前延伸 100 毫秒，向后延伸 2,300 毫秒。点击克隆按钮复制该类别，并将其重命名为“picture unrelated”（图片无关）。将代码设置为 PIC1，按键代码单元格编号设置为 2。复制该类别并将其重命名为“词相关”。将代码设置为 WRD1，关键代码单元格编号设置为 3。然后再次复制该类别，并将其重命名为“词无关”。将代码设置为 WRD1，密钥代码单元格编号设置为 4。保存工具，然后将最近的预处理文件拖入窗口左上角的输入文件框中，并点击运行。要执行伪影检测，请创建一个新的伪影检测工具并为其命名。在伪迹检测设置中，点击窗口底部的加号以添加新设置。在操作下拉菜单中选择“坏通道”。保留所有默认设置。添加一个新设置，并从操作下拉菜单中选择“眼睑闪烁”，保留所有默认设置。然后，添加另一个新设置，从操作下拉菜单中选择“眼球运动”，并保留所有设置。保存工具后，将最新的预处理文件拖入窗口左上角的输入文件框中，然后点击运行。在审阅面板中打开生成的文件，通过点击右侧边栏类别菜单下方的箭头按钮，逐项浏览每个试验。点击绿色或红色圆圈，分别将试验标记为“好”或“坏”。完成后，关闭文件以保存结果。接下来，创建一个新的不良通道替换工具并为其命名。保存该工具后，将最近预处理的文件拖入窗口左上角的输入文件框中，然后点击运行。进行单个被试的平均处理，以对试验次数进行合并。创建一个新的平均化工具，并为其命名。在平均化设置中，选择“同时处理源文件”和“分别处理受试者”。然后保存该工具，接着将最新的预处理文件拖入窗口左上角的输入文件框中，然后点击运行。接下来，创建一个新的蒙太奇操作工具，并为其命名。在传感器布局的蒙太奇列表下拉菜单中选择适当的网络。选择平均参考，并确保勾选“在参考中排除坏通道”选项。保存该工具，然后将最新的预处理文件拖入窗口左上角的输入文件框中，并点击运行。最后，使用该片段的前100毫秒进行基线校正。创建一个新的基线校正工具，并为其命名。在基线校正设置下，单击“从片段中选择基线”。选择相对于片段时间零点的基线，基线起始于时间零点前 100 毫秒，并持续 100 毫秒。最后，保存该工具，然后将最近预处理的文件拖入窗口左上角的输入文件框中，并点击运行。在电极CZ处，典型的ERP波形在约400毫秒时对无关条件的反应幅度大于相关条件。此外，这些地形图显示了400至500毫秒时间窗内平均的无关条件与相关条件之间的差异。临床群体（如自闭症谱系障碍个体）在对词语反应时可能表现出较小的N400效应，提示其在词汇语义加工方面存在困难。刺激材料制备完成且任务准备就绪后，每位受试者的脑电图（EEG）测试及预处理过程大约需要一个半小时。该技术为自闭症领域的研究人员提供了一种独特的方法，用于探究自闭症谱系障碍个体在不同感觉通道中的语义加工过程。在完成该流程后，还可采用其他方法（如功能性磁共振成像）进一步回答更多问题，例如自闭症谱系障碍个体在词汇语义和视觉语义加工背后的神经环路机制。请记住，与自闭症个体合作有时可能具有挑战性，在进行脑电图（EEG）检测时，可能需要对测试方法进行某些调整或修改。

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Research

科研

JoVE Journal

Behavior

行为

语义启动事件相关电位 (ERP) 研究自闭症频谱障碍词汇语义和视觉语义处理

采用事件相关脑电位（ERPs），我们研究抗精神病药物对中国台湾具有分裂型特质的健康个体中异常语义脑激活的影响。我们利用ERPs追踪脑活动的特异性变化，揭示与语义分类相关的认知过程。...

利用事件相关电位和语义分类研究抗精神病药物和分裂型特质对N400的影响

我们描述了如何实施一系列行为任务，以检测自闭症谱系障碍（ASD）儿童对感觉刺激的加工与整合能力。该方法的目标是表征个体对简单听觉和视觉刺激在时间加工上的差异，并将这些差异与言语知觉等更高级的知觉技能相关联。...

检测自闭症谱系障碍儿童的感觉与多感觉功能

一些患有单侧脑性瘫痪的儿童似乎忽视了其受累上肢仍保留的功能。这种发育性忽视在文献中已有广泛描述，但其涉及的认知过程尚未得到研究。为了研究上肢控制背后的认知因素，本研究设计了一种事件相关电位实验方案。...

通过目标反应任务中的事件相关电位研究单侧脑性瘫痪儿童上肢使用认知过程

电生理学研究是识别包括自闭症谱系障碍（ASD）在内的发育障碍生物标志物的重要工具，但在这些人群中收集数据仍然具有挑战性。本研究提出了一种适应性训练方案，可配合包含脑电图（EEG）的研究使用，以提高从ASD儿童中成功采集EEG数据的可能性。...

一种适应性方案促进自闭症谱系障碍儿童参与脑电生理学研究

本方案描述了通过选择配对的伴侣、同步记录他们的脑电图（EEG）并计算其事件相关脑电位（ERPs），来评估一个人的大脑对亲密他人刺激处理敏感性的关键步骤。...

如何在超扫描伙伴时寻找刺激加工对亲密他人事件相关脑电位的影响

我们提出了一项方案，用于研究自闭症儿童在实时句子理解过程中对形态学线索的使用情况。...

使用视觉世界范式研究汉语母语自闭症儿童的句子理解能力

我们提出了一种研究视觉词汇识别中音韵与语义相对激活顺序的实验方案。结果表明，语义和音韵表征的加工过程可能具有交互性，且高层语言表征可能影响早期加工过程，这与交互作用理论相一致。...

利用脑电生理学研究视觉词汇识别中音韵与语义加工过程的交互作用

本方案旨在通过应用事件相关电位技术，研究重度聋哑受试者在接受短期听觉-触觉感觉替代训练后，与学习相关的潜在电生理变化。...

使用事件相关电位技术评估重度聋人参与者的视听触觉感觉替代训练

我们展示了如何在广泛使用的橡胶手错觉范式中采用一种客观测量方法。该测量方法通过对已确立的跨模态一致性任务进行改进而获得。该任务可用于研究多感官整合过程，而这些过程对于身体表征的调制（如橡胶手错觉中的现象）至关重要。...

利用跨模态一致性任务作为橡胶手错觉范式中获取客观行为测量的手段

本方案描述了五选择序列反应时间任务，这是一种基于操作条件反射的行为任务，用于研究啮齿类动物的注意力和冲动控制。测试日挑战是对标准任务的改进，可增加任务的灵活性，并能与其他操作相结合，以更全面地表征行为特征。...

5-选择序列反应时间任务：一种用于啮齿类动物的注意力与冲动控制检测方法

了解语义启动事件相关电位技术，用于研究自闭症频谱障碍患者词汇语义和视觉语义处理差异。该方法通过脑电图测量揭示认知加工机制，为神经科学和心理学研究提供重要工具。

一项用于研究自闭症谱系障碍中词汇-语义和视觉-语义加工的语义启动事件相关电位（ERP）任务

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