Name: 事件相关电位 （ERPs） 和其他基于脑电图的提取大脑功能障碍生物标志物的方法:从小儿注意力缺陷/多动障碍 （ADHD） 中的例子 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-03-12T12:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 2 s
Description: 了解基于脑电图的事件相关电位技术，用于提取大脑功能障碍生物标志物。本方法通过GO/NOGO任务采集多通道ERP数据，结合独立成分分析校正伪影，并与常模数据库对比，为儿童注意力缺陷多动障碍的诊断和药物反应预测提供客观神经生理学指标。

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Ogrim G. 无任何利益冲突需要披露。Kropotov J.D. 在圣彼得堡人类脑研究所工作期间曾担任实验室负责人，WinEEG 程序即在该机构和该时期开发。他对该系统没有经济利益。

精神病学的诊断基于可观察的行为。在大多数情况下，需要在不同环境中观察到特定数量的症状，持续6个月或更长时间。诊断过程中的一个重要环节是排除躯体病因。此外，还必须考虑其他精神科诊断。很多时候，所关注的症状可能属于另一种诊断类别。如果多种症状与其他疾病存在重叠，临床医生必须判断这种第二种疾病是共病还是鉴别诊断。
现有的临床工具有诊断性访谈、评定量表、医学和发育史、心理测试以及直接观察。这些方法大多具有较强的主观性，易受到信息提供者以及专业人员的影响。来自家长和教师的评定量表通常显示出较低的相关性（r = 0.3 - 0.5）。
在代表性结果中，我们认为，ADHD 的潜在机制可能因患者而异。语言理解能力的缺乏、自我动机问题、对外部干扰因素的敏感性等，均可能导致注意力不集中的症状。本文所描述的基于脑电图（EEG）的方法有助于解决其中一些挑战。主观解释的问题不复存在。所描述的事件相关电位（ERP）方法似乎能够揭示涉及特定脑区的心理操作过程，例如工作记忆、动作抑制、监控、反应准备等。这些机制的缺陷并不仅限于特定的诊断类别。我们相信，未来的治疗（药物、神经反馈、认知训练、经颅直流电刺激等）将聚焦于这些认知和/或情绪功能及其背后的脑机制，而非当前的诊断分类。
诊断的目的之一是确定最佳治疗方案。为了评估治疗效果，患者自述的改善情况和观察到的改善情况当然是决定性的。然而，这些报告在一定程度上可能反映了安慰剂效应，因此应结合能够体现潜在脑功能障碍（例如事件相关电位成分变化）得到（部分）正常化的客观指标加以支持。这种主观与客观治疗效果评估手段的结合，在临床和科研中均具有重要意义。
由于上述原因，患有相同诊断的个体往往对相同的医学治疗产生不同反应，这并不令人意外。在个体化医学中，诊断结果会结合基于实证的疗效预测指标，以确定对个体患者最合适的治疗方案。本文中，我们介绍了关于预测儿童注意缺陷多动障碍（ADHD）患者对兴奋剂药物治疗反应的研究。寻找能够可靠预测抗抑郁药物治疗有效性的指标可能更为重要，因为评估疗效所需时间较长，药物剂量调整期也同样漫长。本文所描述的方法可为当前基于脑电图（EEG）和事件相关电位（ERP）的抑郁症药物疗效预测研究提供支持53。
基于脑电图（EEG）的方法具有无创性和经济性，非常适合用于科研以及临床工作。

2008年，美国国家精神卫生研究院（NIMH）发起并发布了“研究领域标准”（Research Domain Criteria, RDoC）项目1，旨在为理解精神障碍建立一个具有生物学有效性的框架。2013年，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了首个基于脑电图（EEG）的注意力缺陷多动障碍（ADHD）生物标志物，用于辅助评估6至17岁患者的ADHD。神经精神疾病脑电图评估辅助系统（Neuropsychiatric EEG-Based Assessment Aid, NEBA）系统记录15-20分钟的脑电图，其依据是计算θ波/β波比值，该比值在患有ADHD的儿童和青少年中高于正常发育儿童2。近期研究发现，该比值并不能涵盖所有ADHD情况3。
大量临床神经科学领域的出版物表明，认知控制功能受损是多种精神疾病（包括注意缺陷多动障碍、精神分裂症、抑郁症和强迫症）的共同特征4,5。从理论上讲，认知控制包含一系列假设性的操作过程，使个体能够灵活地适应目标和环境。已有研究描述了两种不同类型的认知控制：主动控制和反应性控制6。本文主要关注反应性认知控制模式。主动认知控制包括工作记忆（即在数秒内维持感觉和运动信息）；反应性认知控制则包括监控、冲突检测7,8以及动作抑制（详见综述9,10）。
GO/NOGO 范式对认知控制具有敏感性11,12,13,14,15。GO 刺激可诱发顶叶脑区的正向波动（P3 GO）。由 NOGO 刺激诱发的、分布于前部脑区的正向 N2 和 P3 NOGO 波，与冲突检测和动作抑制相关16,17,18,19。N2 波曾被视为动作抑制的指标，但最新的研究表明，N2 波与罕见的 GO 刺激以及冲突检测有关20。动作抑制与额中央区域的 P3 NOGO 波相关联。
N2/P3 二分法可能并不正确。有观点认为，事件相关电位（ERP）波形，特别是代表认知控制的波形，是多个可能在空间和时间上重叠的源的叠加，这一观点对该二分法提出了质疑14,21。
为了分离ERP波形的来源，已采用多种盲源分离方法15，22，23，24。在圣彼得堡人类脑研究所开展的研究中，对N2d NOGO波进行了分解，检测到了若干隐藏成分。这些成分具有不同的地形分布和功能意义，其中仅有一个成分与冲突检测相关14，15，25，26。在大多数关于成人ADHD的研究中，P3 NOGO波幅较匹配的健康对照组更小27，28，29，30，31，32。
在分析GO/NOGO范式中的事件相关电位（ERP）时，认知控制任务期间发生的脑部活动似乎无法通过N2/P3二分法得到正确解释14,15。已有多种方法被用于从ERP波形中分离隐藏的成分（综述见21）。一些研究在患者群体（如精神分裂症患者29以及成人注意缺陷多动障碍患者33,34）中使用独立成分分析（ICA）处理ERP数据，试图在无诊断信息的情况下区分患者与健康对照者。
在（Yeredor，201025，第75页）中，提出并改进了一种适用于事件相关电位（ERPs）的新方法。该方法是一种基于协方差矩阵联合对角化过程的盲源分离技术。为了研究在此提示的GO/NOGO范式中应用该方法所提取出的潜在成分的功能意义，最近来自人类脑研究所的一项研究对此进行了探讨26。该研究通过修改提示的GO/NOGO任务，独立地操控了动作抑制操作和冲突检测操作。研究发现了一个被认为反映冲突检测的隐含成分，该成分具有类似N2的反应特征和额部头皮分布35。在需要抑制已准备动作的试验中，则观察到具有中央区头皮分布和类似P3反应的成分。
本文报道的研究采用了传统的ERP方法。迄今为止，尚未应用ICA方法，或联合对角化互协方差矩阵的程序25（第75页）。总体而言，基于不同方法所得结果彼此一致，但用于发现潜在成分的方法似乎与特定的神经心理功能具有更纯粹的关联性。本文的目的是对WinEEG方法提供详细的描述。研究重点是事件相关电位（ERPs），但所描述的研究中也包含了来自GO/NOGO任务的脑电图（EEG）谱和行为数据，以说明WinEEG方法的应用。

<table><tbody><tr><td>放大器 +</td><td>&lt;a href=&quot;http://www.mitsar-medical.com/&quot; target=&quot;_blank">www.mitsar-medical.com&lt;/a&gt;</td><td></td><td></td></tr><tr><td>不同尺寸的躯体背带</td><td>Electro-Cap International, Inc</td><td>E3 SM; E3 M; E3 L</td><td></td></tr><tr><td>9 mm 插孔耳电极</td><td>Electro-Cap International, Inc</td><td>E5-9S</td><td></td></tr><tr><td>19 导不同尺寸的电极帽</td><td>Electro-Cap International, Inc</td><td>E1 SM; E1 M; E1 M/SM</td><td></td></tr><tr><td>19 导不同尺寸的电极帽</td><td>Electro-Cap International, Inc</td><td>E1 L/M; E1 L</td><td></td></tr><tr><td>电极帽专用电极凝胶</td><td>Electro-Cap International, Inc</td><td>E9; E10</td><td></td></tr><tr><td>HBi 数据库</td><td>&lt;a href=&quot;http://www.hbimed.com/&quot; target=&quot;_blank">www.hbimed.com&lt;/a&gt;</td><td></td><td></td></tr><tr><td>头围测量带</td><td>Electro-Cap International, Inc</td><td>E 12</td><td></td></tr><tr><td>针筒套装</td><td>Electro-Cap International, Inc</td><td>E7</td><td></td></tr><tr><td>Nuprep 脑电与心电皮肤准备凝胶</td><td>Electro-Cap International, Inc</td><td>R7</td><td></td></tr><tr><td>Ten20 脑电导电膏</td><td>Electro-Cap International, Inc</td><td>R5-4T</td><td></td></tr><tr><td>WinEEG 程序</td><td>&lt;a href=&quot;http://www.mitsar-medical.com/&quot; target=&quot;_blank">www.mitsar-medical.com&lt;/a&gt;</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

事件相关电位（erps）及其他基于脑电图（eeg）的方法用于提取脑功能障碍生物标志物：以儿童注意缺陷/多动障碍（adhd）为例

Event Related Potentials (ERPs) and other EEG Based Methods for Extracting Biomarkers of Brain Dysfunction: Examples from Pediatric Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD)

注意缺陷多动障碍（ADHD）等神经精神疾病的诊断依赖于访谈、评定量表和观察等主观方法。目前亟需更多基于大脑的辅助手段。兴奋剂药物是治疗ADHD最常用的方法，但迄今为止尚未报道具有临床应用价值的疗效预测指标。本文旨在介绍我们采用的基于脑电图（EEG）的方法，以提取大脑功能障碍的潜在生物标志物。示例涉及儿童ADHD的生物标志物以及药物治疗反应的预测。重点主要集中于事件相关电位（Event Related Potentials, ERPs）。
在3分钟睁眼任务、3分钟闭眼任务以及20分钟提示性视觉GO/NOGO任务（VCPT）期间记录19通道脑电图。在此任务期间记录事件相关电位（ERP）。ERP实验方案的目标是提取能够显著区分患者组与健康对照组的假定脑功能障碍生物标志物。该方案包括在标准条件下的记录及伪迹校正。ERP波形可直接使用或转化为潜在成分。将患者组的成分与对照组进行比较，重点关注在比较时表现出相对较大效应量的成分。基于成分空间内的聚类分析，选择患者中的亚组。可对亚组实施治疗程序（如药物治疗、经颅直流电刺激tDCS或神经反馈协议），并观察与治疗相关的成分变化，从而为临床建议提供依据。
所描述的方法已应用于一项包含87名儿童注意缺陷多动障碍（ADHD）患者的研究中。药物反应指数能够显著区分有反应者与无反应者，效应量大且具有临床意义（d = 1.84）。在一项正在进行的将ADHD患儿与匹配对照组进行比较的研究中，多个变量在患者与对照组之间表现出显著差异。整体指数将超过 d = 0.8。此处所述基于脑电图（EEG）的方法可能具有临床意义。

预测儿童注意缺陷多动障碍（ADHD）的药物治疗反应 
注意缺陷多动障碍（ADHD）是一种常见的儿童神经精神障碍36。其特征表现为注意力不集中症状，常伴有活动过度和冲动症状。在学业、家庭及休闲环境中出现功能损害的情况较为普遍。在学龄儿童中，估计患病率为5%至7%。共病情况常见。药物治疗广泛采用基于哌甲酯（MPH）或右旋苯丙胺（DEX）的兴奋剂类药物。据报道，70%的患者对兴奋剂药物治疗有积极反应（如减轻坐立不安、多动和冲动症状，并改善注意力）。从基于哌甲酯（MPH）的药物转换为右旋苯丙胺（DEX）可将治疗有效率提升至80%37,38。研究表明，兴奋剂可能激活前额叶-纹状体环路39。
目前尚无普遍接受的、具有临床意义的药物治疗反应定义。最常用的方法是应用评定量表，将用药前基线评分与用药后评分进行比较。在一些研究中，评分降低25%或50%被用作定义治疗反应的标准；而在其他研究中，则采用评分不超过普通人群均值1个标准差以上的标准40,41。临床上，通常基于所有可获得的相关数据做出综合判断。评估不良反应（如食欲减退、失眠、易激惹或焦虑等）也十分重要37,42。
使用评定量表存在若干可被批评的原因。多项研究报道，教师与家长评分之间的相关性较低（0.30–0.50）48。由于无应答者比例较高、不同信息提供者之间意见不一致，以及使用小剂量兴奋剂时几乎所有人均可能出现轻微的注意力改善效应，因此有必要寻找具有临床实用价值的疗效预测指标。已发表的关于疗效预测因素的研究包括注意缺陷多动障碍（ADHD）亚型、人口统计学特征、共病障碍、基因变量、评定量表评分、神经心理学测试结果以及脑电图（EEG）/事件相关电位（ERP）变量43,44,45,46。我们2016年发表的研究47总结了应用事件相关电位（ERP）预测药物治疗反应的相关研究。
在以往的研究中，我们分析了提示性视觉GO/NOGO任务的数据（即注意力测试数据、脑电频谱和事件相关电位）。在一项研究中，我们发现有3个变量对副作用的预测具有显著贡献。这些变量被组合成一个被认为具有临床意义的指数42。在另一项关于临床效应的研究中，采用相同的方法，该预测指数也被认为具有临床应用价值48。第三项研究探讨了单次剂量兴奋剂药物对药物应答者（REs）和无应答者（non-REs）的影响47。测试程序共完成两次，第一次在未服药状态下进行，第二次在服用试验剂量药物一小时后进行。根据为期4周的药物试验后的评分量表和访谈结果，将患者分类为应答者（REs）或无应答者（non-REs）。我们的研究重点是认知事件相关电位（ERPs）和注意力测试得分的变化。我们发现，P3 NOGO成分在这两组之间的变化存在显著差异，效应量较大（d = 1.76）。在应答者中观察到该成分振幅显著增加，而在无应答者中则未见此现象。基于两次测试结果的应答预测，较仅基于第一次测试的预测准确性有所提高。
在我们最近的研究中，我们开发了两个全球性指标，一个用于预测临床获益，另一个用于预测副作用。如上所述，我们将效应量为中等到较大的、在比较组间具有显著差异的变量进行了组合。每个变量均根据其效应量进行加权。我们考察了WinEEG全部三个领域的变量：脑电频谱、事件相关电位（ERPs）和行为。组合的变量如下：测试1：P3NOGO波幅和theta/alpha比值；测试2与测试1之间的差异：遗漏错误、反应时变异性、伴随负性变化（CNV）和P3NOGO波幅。该全局量表的效应量为 d = 1.86，准确率为0.92。副作用的预测基于4个变量：测试1的反应时（RT）、测试2的新奇成分、α峰频率以及反应时的变化（测试2 - 测试1）。该全局量表的效应量 d 为1.08，准确率为0.7849。
一些初步结果 
在一项正在进行的研究中，我们比较了61名9至12岁的注意缺陷多动障碍（ADHD）患者与67名年龄匹配的健康对照组（HC）。目前最终的统计分析尚未完成。以下是我们从WinEEG评估中获得的初步结果。
行为学方面，ADHD 组表现出注意力不集中模式，其漏报错误率显著高于健康对照组（HC 组）（13.7% vs. 4.8%，p&#60;0.001）；同时伴有注意力 lapses 模式，表现为反应时变异度显著更高（151 ms vs. 125 ms，p&#60;0.001）。
两组之间ERP波形比较的主要结果如图5和图6所示。图5展示了ADHD组在主动认知控制功能障碍方面的ERP相关表现。与健康对照组（HC组）相比，ADHD组的两个主动认知控制指标（P3提示波和CNV波）均减弱。图6展示了ADHD组在反应性认知控制功能障碍方面的ERP相关表现。与健康对照组相比，ADHD组的两个反应性认知控制指标（N2 NOGO波和P3 NOGO波）均减弱。
<img alt="图5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig5.jpg" /> 
图5：注意缺陷多动障碍（ADHD）组与健康对照（HC）组在主动认知控制中的总平均ERP波形模式（a）及其对应的地形图（b）。（a）在P3电极点记录的ADHD组（绿线）和HC组（红线）的事件相关电位（ERP），以及两组差异波（ADHD-HC，蓝线）。曲线下方的蓝色竖条表示差异的统计学显著性水平（小竖条：p&#60;0.05；中等竖条：p&#60;0.01；大竖条：p&#60;0.001）。箭头指示经典波形——P3提示波和CNV（伴随性负变）。（b）两组P3波和CNV波振幅峰值时刻的地形图。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig5large.jpg" target="_blank">请点击此处查看该图的放大版本。</a>
<img alt="图6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig6.jpg" /> 
图6：ADHD组与健康对照组（HC）在反应性认知控制中的总平均ERP波形模式（a）及其对应的地形图（b）。（a）在Fz和Cz电极点记录的ADHD组（绿线）和HC组（红线）的ERP，以及两者差异波（ADHD-HC，蓝线）。曲线下方的蓝色竖条表示差异的统计显著性水平（小竖条 - p&#60;0.05，中等竖条 - p&#60;0.01，大竖条 - p&#60;0.001）。箭头指示经典成分波——N2 NOGO和P3 NOGO。（b）两组N2 NOGO和P3 NOGO波幅峰值时刻的脑电地形图。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig6large.jpg" target="_blank">请点击此处查看该图的放大版本。</a>
可以看出，ADHD 组在认知控制的多个操作上表现出功能低下。这些操作发生在不同的时间窗口和不同的空间位置。特定患者可能仅存在某一功能低下，从而提示个体化障碍的来源及其矫正方法。
临床意义 
为了计算出对注意缺陷多动障碍（ADHD）这类异质性诊断具有临床实用性的生物标志物，需要整合多个在ADHD患者与对照组之间存在显著差异的变量。所构建指数的效应量（d）应大于 d = .8。下一步的重要工作是将该指数应用于ADHD与临床对照组之间的比较。

脑电图方法被用于提取脑功能障碍的生物标志物。重点是在提示性GO/NOGO任务中记录的多通道事件相关电位（ERPs）。对非脑源性伪迹进行校正后，将事件相关电位与常模数据进行比较。示例涉及用于注意缺陷多动障碍（ADHD）诊断的生物标志物以及药物治疗反应的预测。

事件相关电位（ERPs）及其他基于脑电图（EEG）的方法用于提取脑功能障碍生物标志物：以儿童注意缺陷/多动障碍（ADHD）为例

像注意力缺陷多动障碍（ADHD）这样的神经精神疾病诊断依赖于访谈、评定量表和观察等主观方法。目前亟需基于大脑的……

将脑电图谱和事件相关电位（ERPs）与数据库进行比较，可以提供有关脑功能的重要信息。这些技术的优势在于具有非侵入性、成本较低，并且能够与大量科学研究相关联。本次演示将由玛丽亚·达尼尔森（Maria Danielsen）进行，她是一名心理学专业候选人，在我们诊所担任技术员已有约两年时间。要创建相应的脑电图（EEG）数据文件，请在软件中点击文件（File）和新建（New）。受试者的卡片将显示在屏幕上。填写完所有适当的信息后，测量受试者头部的鼻根-枕外隆突距离。额极电极的中心应位于鼻根上方该距离10%处的一条水平线上。在耳垂上涂抹皮肤准备凝胶，并用导电电极凝胶填充耳部电极杯。安装耳部电极，并将帽状电极对称地戴在头部，使额极电极位于额极中心位置。尽可能向下拉紧帽罩，使其紧贴头部，并将腰带环绕胸部。将连接帽罩的按扣固定到该腰带上，以防止测试过程中帽罩和电极移动，然后将帽罩电缆和耳部电缆连接至放大器。接下来，单击 WinEEG 菜单中的阻抗控制图标，并用凝胶填充注射器。使用注射器填充所有电极孔。当黑色圆圈变为黄色时，阻抗处于正常状态。当全部20个孔均呈现黄色且各孔之间的色差较小时，设备即已准备就绪。当设备正确放置后，单击开始按钮以启动脑电图监测，并告知受试者测试将持续约一小时。请受试者在舒适的椅子上闭眼放松，然后单击红色圆形按钮以采集脑电图信号。单击“下一步”后，选择“闭眼”状态以开始记录。三分钟后，单击暂停，让受试者在放松的同时睁开眼睛，注视前方的屏幕。然后单击红色圆圈以继续注册。再经过三分钟后，单击停止并保存。开始脑电图（EEG）记录之前，让受试者用右手握住一个按钮开关，并打开任务菜单。在受试者前方的辅助计算机上选择VCPT。告知受试者，图片将以成对方式呈现，第一张图片出现后一秒呈现第二张图片，三秒后将出现下一对图片，依此模式继续。指导受试者，每当出现两个动物相同的AA组合时，尽快点击鼠标按钮。告知受试者，在出现AP、PP或AH组合时不要按鼠标按钮。告诉受试者忽略PH组合中出现的随机声音。给出指令后，按 Enter 键运行任务约两到五分钟，以训练受试者完成执行/抑制任务。训练任务结束后，选择切换至从属模式选项。要开始实验，请在主计算机的记录菜单中选择脑电图采集选项。在记录菜单中，选择刺激呈现程序。此时刺激呈现程序选项将被高亮显示。选择VCPT，并在辅助计算机上启动刺激呈现。完成全部400次试验后，在结束注册之前，先点击暂停、停止并保存数据。为了从数据中去除眼动伪迹，用鼠标左键单击时间轴的起始位置以选择感兴趣的脑电图（EEG）片段，然后用鼠标右键单击时间轴的结束位置。整个片段将以黄色高亮显示。为了将个体频谱和事件相关电位与HBI参考数据库进行比较，请选择独立成分分析方法，并选择与眨眼和水平眼动相关的地形图。然后单击“确定”以确认选择，并从分析菜单中执行标记伪迹程序。为计算脑电图（EEG）频谱，请在分析菜单中选择闭眼或睁眼状态，以选定感兴趣的EEG频谱片段，然后单击“确定”。随后在分析菜单中选择“比较”选项，以将个体频谱与数据库进行对比。为了计算事件相关电位，选择一个采用公共平均参考导联的 EEG VCPT 文件，然后从分析菜单中点击计算 ERP，再点击确定。将出现一个显示 ERP 计算参数的窗口。在图上方标有“一”、“二”、“三”和“四”的四个小窗口中，选择其中一个窗口用于选定感兴趣的成分，其余三个窗口选择“无”选项。在右侧垂直菜单中，选择感兴趣的时间区间。要绘制事件相关电位的波形图，请在任意图形的横轴上选定时间点处单击右键，然后松开并选择“添加图谱”。相应的图谱将显示在页面底部。要查看遗漏次数、虚报次数、a-a GO 的平均反应时间以及实时变异性，请在事件相关电位窗口中右键单击，然后选择“groups info”。a-a GO 曲线显示了遗漏错误次数、反应时间及反应时间变异性。非预期反应的NoGO线显示了错误响应的次数。在分析选项中，选择比较。然后在右侧窗口中选择受试者的文件和用于比较的文件，点击确定。要将事件相关电位与参考数据库进行比较，请从分析菜单中选择结果比较，并选择受试者的文件和HBI数据库。然后在感兴趣的时间点和通道处单击右键，以获得相对于参考值的显著性水平。要选择组别以评估事件相关电位差异，请点击“一”处的箭头。对于参考式事件相关电位，请点击“二”。要查看差异，请点击三。对于活动组四，选择“无”。要定义感兴趣的时间区间，请输入起始时间以及以毫秒为单位的持续时间。然后将光标定位到感兴趣的时间点和通道，右键单击以选择添加图谱。系统将显示显示与参考值偏差的图谱。也可选择HBI数据库以外的其他文件进行比较。此处展示了代表性ADHD组群中主动认知控制功能障碍的事件相关电位相关性。在此分析中，与健康对照组相比，ADHD组群的两项主动认知控制指标均有所降低。在本图中，可观察到ADHD组群中反应性认知控制功能障碍的事件相关电位相关性。与健康对照组相比，ADHD 受试者的两种反应性认知控制指标也有所降低。为确保高质量的记录，应尽可能减少肌肉和运动伪迹。任务程序与 WinEEG 计算机之间的稳定连接至关重要。尽管这些方法是用于形成假设的全面临床检查的一部分，但它们无法替代临床访谈、医学检查、神经心理学测试或观察等方法。

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