Потенциал, связанный с событием

Реакция мозга, которая является прямым результатом определенного сенсорного, когнитивного или двигательного события.

Форма сигнала, показывающая несколько компонентов ERP, включая N100 (обозначенный N1) и P300 (обозначенный P3). ERP отображается с отрицательным напряжением вверх, что является распространенной, но не универсальной практикой в ​​​​исследованиях ERP.

Событийно -связанный потенциал ( ERP ) — это измеренная реакция мозга , которая является прямым результатом определенного сенсорного , когнитивного или двигательного события. ^[1] Более формально, это любая стереотипная электрофизиологическая реакция на раздражитель. Исследование мозга таким способом обеспечивает неинвазивный способ оценки функционирования мозга.

ССП измеряют с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). Эквивалентом ERP в магнитоэнцефалографии ( МЭГ) является ERF, или поле, связанное с событиями. ^[2] Вызванные потенциалы и индуцированные потенциалы являются подтипами ССП.

История

С открытием электроэнцефалограммы ( ЭЭГ) в 1924 году Ганс Бергер обнаружил, что можно измерить электрическую активность человеческого мозга, поместив электроды на кожу головы и усилив сигнал. Затем можно построить график изменений напряжения в течение определенного периода времени. Он заметил, что на напряжение могут влиять внешние события, стимулирующие чувства. ЭЭГ оказалась полезным источником регистрации активности мозга в последующие десятилетия. Однако оценить высокоспецифичные нервные процессы, находящиеся в центре внимания когнитивной нейробиологии, было очень сложно , поскольку использование чистых данных ЭЭГ затрудняло выделение отдельных нейрокогнитивных процессов. Потенциалы, связанные с событиями (ERP), предлагали более сложный метод извлечения более конкретных сенсорных, когнитивных и двигательных событий с использованием простых методов усреднения. В 1935–1936 годах Полин и Хэллоуэлл Дэвис зарегистрировали первые известные ERP у бодрствующих людей, и их результаты были опубликованы несколько лет спустя, в 1939 году. Из-за Второй мировой войны в 1940-х годах не проводилось много исследований, но исследования были сосредоточены на сенсорных проблемах. снова был поднят в 1950-х годах. В 1964 году исследования Грея Уолтера и его коллег положили начало современной эре открытий компонентов ERP, когда они сообщили о первом когнитивном компоненте ERP, названном условной отрицательной вариацией (CNV). ^[3] Саттон, Брарен и Зубин (1965) сделали еще один шаг вперед, открыв компонент P3. ^[4] В течение следующих пятнадцати лет исследования компонентов ERP становились все более популярными. 1980-е годы с появлением недорогих компьютеров открыли новые возможности для исследований в области когнитивной нейробиологии. В настоящее время ERP является одним из наиболее широко используемых методов в исследованиях когнитивной нейробиологии для изучения физиологических коррелятов сенсорной , перцептивной и когнитивной активности, связанной с обработкой информации. ^[5]

Расчет

ССП можно надежно измерить с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ) — процедуры, которая измеряет электрическую активность мозга с течением времени с помощью электродов, помещенных на кожу головы . ЭЭГ отражает тысячи одновременно происходящих в мозге процессов . Это означает, что реакция мозга на одиночный стимул или интересующее событие обычно не видна на записи ЭЭГ одного испытания. Чтобы увидеть реакцию мозга на стимул, экспериментатор должен провести множество испытаний и усреднить результаты вместе, в результате чего случайная мозговая активность усреднится и сохранится соответствующая форма волны, называемая ERP. ^[6]

Случайная ( фоновая ) активность мозга вместе с другими биосигналами (например, ЭОГ , ЭМГ , ЭКГ ) и электромагнитными помехами (например, линейным шумом , люминесцентными лампами) составляют шумовой вклад в регистрируемую ССП. Этот шум скрывает интересующий сигнал, который представляет собой последовательность исследуемых ERP. С инженерной точки зрения можно определить отношение сигнал/шум (SNR) записанных ERP. Усреднение увеличивает SNR записанных ERP, делая их различимыми и позволяя их интерпретировать. Этому есть простое математическое объяснение при условии, что сделаны некоторые упрощающие допущения. Эти предположения таковы:

1. Интересующий сигнал состоит из последовательности событийно-зависимых ERP с неизменной задержкой и формой.
2. Шум можно аппроксимировать гауссовским случайным процессом дисперсии с нулевым средним , который не коррелирует между испытаниями и не привязан по времени к событию (это предположение можно легко нарушить, например, в случае, когда испытуемый делает небольшие движения языком, мысленно подсчет мишеней в эксперименте). ${\displaystyle \sigma ^{2}}$

Определив , номер испытания и время, прошедшее после ^i-го события, каждое записанное испытание можно записать следующим образом: где – сигнал, а – шум (при сделанных выше предположениях сигнал не зависит от конкретного испытания, а шум делает). ${\displaystyle k}$ ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle k}$ ${\displaystyle x(t,k)=s(t)+n(t,k)}$ ${\displaystyle s(t)}$ ${\displaystyle n(t,k)}$

Среднее число испытаний составляет ${\displaystyle N}$

${\displaystyle {\bar {x}}(t)={\frac {1}{N}}\sum _{k=1}^{N}x(t,k)=s(t)+{\frac {1}{N}}\sum _{k=1}^{N}n(t,k)}$.

Ожидаемое значение — это (как и предполагалось) сам сигнал, . ${\displaystyle {\bar {x}}(t)}$ ${\displaystyle \operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)}$

Его дисперсия _

${\displaystyle \operatorname {Var} [{\bar {x}}(t)]=\operatorname {E} \left[\left({\bar {x}}(t)-\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]\right)^{2}\right]={\frac {1}{N^{2}}}\operatorname {E} \left[\left(\sum _{k=1}^{N}n(t,k)\right)^{2}\right]={\frac {1}{N^{2}}}\sum _{k=1}^{N}\operatorname {E} \left[n(t,k)^{2}\right]={\frac {\sigma ^{2}}{N}}}$.

По этой причине ожидается, что амплитуда шума среднего значения испытаний будет отклоняться от среднего значения (которое составляет ) меньше или равно, чем в 68% случаев. В частности, отклонение, при котором лежат 68% амплитуд шума, в разы больше, чем при одном испытании. Уже можно ожидать , что большее отклонение будет охватывать 95% всех амплитуд шума. ${\displaystyle N}$ ${\displaystyle s(t)}$ ${\displaystyle \sigma /{\sqrt {N}}}$ ${\displaystyle 1/{\sqrt {N}}}$ ${\displaystyle 2\sigma /{\sqrt {N}}}$

Шум широкой амплитуды (например, моргание глаз или артефакты движения ) часто на несколько порядков превышает лежащие в основе ERP. Поэтому испытания, содержащие такие артефакты, следует удалить перед усреднением. Отклонение артефактов можно выполнить вручную путем визуального осмотра или с использованием автоматизированной процедуры, основанной на заранее определенных фиксированных порогах (ограничивающих максимальную амплитуду или наклон ЭЭГ) или на изменяющихся во времени порогах, полученных на основе статистики серии испытаний. ^{[ нужна цитата ]}

Номенклатура

Сигналы ERP состоят из серии положительных и отрицательных отклонений напряжения, которые связаны с набором основных компонентов . ^[7] Хотя некоторые компоненты ERP обозначаются аббревиатурами (например, условная отрицательная вариация  – CNV, негативность, связанная с ошибками  – ERN), большинство компонентов обозначаются буквой (N/P), указывающей полярность (отрицательная/положительная), за которым следует число, указывающее либо задержку в миллисекундах, либо порядковый номер компонента в форме волны. Например, отрицательный пик, который является первым существенным пиком в форме сигнала и часто возникает примерно через 100 миллисекунд после предъявления стимула, часто называется N100 ( что указывает на то, что его задержка составляет 100 мс после стимула и что он отрицательный) или N1 (указывает, что это первый пик и он отрицательный); за ним часто следует положительный пик, обычно называемый P200 или P2. Заявленные задержки для компонентов ERP часто весьма различаются, особенно для более поздних компонентов, связанных с когнитивной обработкой стимула. Например, компонент P300 может иметь пик в диапазоне от 250 до 700 мс.

Преимущества и недостатки

Относительно поведенческих мер

По сравнению с поведенческими процедурами ERP обеспечивают непрерывную оценку процесса обработки стимула и реакции, позволяя определить, на какие этапы влияет конкретная экспериментальная манипуляция. Еще одним преимуществом перед поведенческими измерениями является то, что они могут обеспечить определенную степень обработки стимулов даже при отсутствии изменений в поведении. Однако из-за значительно небольшого размера ERP для его точного измерения обычно требуется большое количество испытаний. ^[8]

По сравнению с другими нейрофизиологическими показателями

Инвазивность

В отличие от микроэлектродов, для которых требуется введение электрода в мозг, и ПЭТ- сканирования, при котором люди подвергаются воздействию радиации, в ЭРП используется неинвазивная процедура ЭЭГ.

Пространственное и временное разрешение

ERP обеспечивают превосходное временное разрешение — поскольку скорость записи ERP ограничена только частотой дискретизации, которую записывающее оборудование может реально поддерживать, тогда как гемодинамические измерения (такие как фМРТ , ПЭТ и fNIRS ) по своей сути ограничены медленной скоростью ЖИРНОГО ответ. Однако пространственное разрешение ERP намного хуже, чем у гемодинамических методов - фактически расположение источников ERP представляет собой обратную задачу , которую невозможно точно решить, а только оценить. Таким образом, ERP хорошо подходят для исследования вопросов о скорости нейронной активности и менее подходят для исследования вопросов о месте такой активности. ^[1]

Расходы

Исследование ERP намного дешевле, чем другие методы визуализации, такие как фМРТ , ПЭТ и МЭГ . Это связано с тем, что покупка и обслуживание системы ЭЭГ обходится дешевле, чем других систем.

Клинический

Врачи и неврологи иногда используют мигающий визуальный стимул в виде шахматной доски, чтобы проверить наличие повреждений или травм в зрительной системе. У здорового человека этот стимул вызовет сильную реакцию в первичной зрительной коре, расположенной в затылочной доле , в задней части мозга.

Нарушения компонентов ERP в клинических исследованиях были показаны при таких неврологических состояниях, как:

• СДВ/ГГ ^{[9] [10]}
• Деменция ^[11]
• болезнь Паркинсона ^[12]
• Рассеянный склероз ^[13]
• Травмы головы ^[14]
• Инсульт ^[15]
• Обсессивно-компульсивное расстройство ^[16]
• Шизофрения ^{[17] [18]}
• Депрессия ^[19]
• Расстройство аутистического спектра ^[20]
• Эпилепсия – для контроля эффективности когнитивных процессов ^[21]

Исследовать

ERP широко используются в нейробиологии , когнитивной психологии , когнитивной науке и психофизиологических исследованиях. Психологи-экспериментаторы и нейробиологи обнаружили множество различных стимулов, которые вызывают у участников надежные ERP. Считается, что время этих ответов является мерой времени общения мозга или времени обработки информации. Например, в описанной выше парадигме шахматной доски первая реакция зрительной коры здоровых участников составляет около 50–70 мс. Казалось бы, это указывает на то, что именно такое количество времени требуется преобразованному зрительному стимулу для того, чтобы достичь коры головного мозга после того, как свет впервые попадает в глаз . Альтернативно, реакция P300 возникает примерно через 300 мс в странной парадигме , например, независимо от типа предъявленного стимула: зрительного , тактильного , слухового , обонятельного , вкусового и т. д. Из-за этой общей инвариантности относительно типа стимула P300 Считается, что компонент отражает более высокую когнитивную реакцию на неожиданные и/или когнитивно значимые стимулы. Реакция P300 также изучалась в контексте обнаружения информации и памяти. ^[22] Кроме того, существуют исследования нарушений уровня P300 при депрессии. У пациентов с депрессией, как правило, снижена амплитуда P200 и P300 и увеличена латентность P300. ^[19]

Благодаря постоянству реакции P300 на новые стимулы, можно построить интерфейс мозг-компьютер , основанный на нем. Располагая множество сигналов в сетке, случайным образом мигая рядами сетки, как в предыдущей парадигме, и наблюдая за реакциями P300 субъекта, смотрящего на сетку, субъект может сообщить, на какой стимул он смотрит, и, таким образом, медленно «вводить "слова. ^[23]

Другая область исследований в области ERP лежит в области эффективного копирования . Этот прогностический механизм играет центральную роль, например, в человеческой вербализации. ^{[24] [25]} Эфферентные копии, однако, происходят не только с произнесенными словами, но и с внутренним языком - то есть тихое производство слов - что также было доказано потенциалами, связанными с событиями. ^[26]

Другие ERP, часто используемые в исследованиях, особенно в нейролингвистических исследованиях , включают ELAN , N400 и P600/SPS . Анализ данных ERP также все чаще поддерживается алгоритмами машинного обучения. ^{[27] [28]}

Количество испытаний

Общая проблема в исследованиях ERP заключается в том, имеют ли наблюдаемые данные достаточное количество испытаний для поддержки статистического анализа. ^[29] Фоновый шум в любой ERP для каждого человека может варьироваться. Поэтому простой характеристики количества исследований ERP, необходимых для надежного реагирования на компонент, недостаточно. Исследователи ERP могут использовать такие показатели, как стандартизированная ошибка измерения (SME), чтобы обосновать изучение различий между условиями или между группами ^[30] или оценки внутренней согласованности, чтобы оправдать изучение индивидуальных различий. ^{[31] [32] [29]}

Смотрите также

• Bereitschaftspotential
• С1 и Р1
• Условное отрицательное изменение
• Разница из-за памяти
• Ранняя левая передняя негативность
• Эрих Шрегер
• Негатив, связанный с ошибками
• Вызванный потенциал
• Индуцированная активность
• Латеральный потенциал готовности
• Несоответствие негатива
• Негатив: N100 • Визуальный N1 • N170 • N200 • N2pc • N400
• Позитивность: P200 • P300 • P3a • P3b • Поздний положительный компонент • P600
• Соматосенсорный вызванный потенциал

Рекомендации

1. Luck SJ (2005). Введение в технику событийного потенциала . Массачусетский технологический институт Пресс. ISBN 978-0-262-12277-1.^{[ нужна страница ]}
2. Браун CM, Хагурт П. (1999). «Когнитивная нейробиология языка». В Brown CM, Hagoort P (ред.). Нейрокогниция языка . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета . п. 6.
3. Уолтер В.Г., Купер Р., Олдридж В.Дж., Маккаллум В.К., Винтер А.Л. (июль 1964 г.). «Условное отрицательное изменение: электрический признак сенсомоторной ассоциации и ожиданий в человеческом мозге». Природа . 203 (4943): 380–4. Бибкод : 1964Natur.203..380W. дои : 10.1038/203380a0. PMID  14197376. S2CID  26808780.
4. Саттон С., Брарен М., Зубин Дж., Джон Э.Р. (ноябрь 1965 г.). «Вызванные потенциальные корреляты неопределенности стимула». Наука . 150 (3700): 1187–8. Бибкод : 1965Sci...150.1187S. дои : 10.1126/science.150.3700.1187. PMID  5852977. S2CID  39822117.
5. Хэнди, TC (2005). Потенциалы, связанные с событиями: Справочник методов. Кембридж, Массачусетс: Брэдфорд/ MIT Press . ^{[ нужна страница ]}
6. Коулз М.Г., Рагг, доктор медицины (1995). «Потенциалы мозга, связанные с событиями: введение». В Rugg MD, Coles MG (ред.). Электрофизиология разума: потенциалы мозга и познание, связанные с событиями . Серия Оксфордской психологии, № 25. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. стр. 1–26.
7. Лак С.Дж., Каппенман Э.С., ред. (2012). Оксфордский справочник потенциальных компонентов, связанных с событиями. Издательство Оксфордского университета. п. 664. ИСБН 9780195374148.
8. Удача С (2005). «Сравнение с поведенческими показателями». Введение в технику событийного потенциала . МТИ Пресс. стр. 21–23.
9. Джонстон С.Дж., Барри Р.Дж., Кларк А.Р. (апрель 2013 г.). «Десять лет спустя: последующий обзор исследований ERP при синдроме дефицита внимания и гиперактивности». Клиническая нейрофизиология . 124 (4): 644–57. doi : 10.1016/j.clinph.2012.09.006. PMID  23063669. S2CID  13867965.
10. Барри Р.Дж., Джонстон С.Дж., Кларк А.Р. (февраль 2003 г.). «Обзор электрофизиологии синдрома дефицита внимания и гиперактивности: II. Потенциалы, связанные с событиями». Клиническая нейрофизиология . 114 (2): 184–98. дои : 10.1016/S1388-2457(02)00363-2. PMID  12559225. S2CID  9239459.
11. Бутрос Н., Торелло М.В., Бернс Э.М., Ву СС, Насралла Х.А. (июнь 1995 г.). «Вызванные потенциалы у субъектов, подверженных риску болезни Альцгеймера». Психиатрические исследования . 57 (1): 57–63. дои : 10.1016/0165-1781(95)02597-П. PMID  7568559. S2CID  17010156.
12. Прабхакар С., Сиал П., Шривастава Т. (сентябрь 2000 г.). «P300 при впервые диагностированной недементирующей болезни Паркинсона: эффект дофаминергических препаратов». Неврология Индия . 48 (3): 239–42. ПМИД  11025627.
13. Буз М.А., Крэнфорд Дж.Л. (январь 1996 г.). «Слуховые потенциалы, связанные с событиями, при рассеянном склерозе». Американский журнал отологии . 17 (1): 165–70. ПМИД  8694124.
14. Дункан CC, Космидис М.Х., Мирский А.Ф. (январь 2003 г.). «Событийная потенциальная оценка обработки информации после закрытой черепно-мозговой травмы». Психофизиология . 40 (1): 45–59. дои : 10.1111/1469-8986.00006. ПМИД  12751803.
15. Д'Арси RC, Маршан Ю, Эскес Г.А., Харрисон Э.Р., Филлипс С.Дж., Майор А, Коннолли Дж.Ф. (апрель 2003 г.). «Электрофизиологическая оценка речевой функции после инсульта». Клиническая нейрофизиология . 114 (4): 662–72. дои : 10.1016/S1388-2457(03)00007-5. PMID  12686275. S2CID  27955719.
16. Ханна Г.Л., Карраско М., Харбин С.М., Ниенхейс Дж.К., ЛаРоза CE, Чен П. и др. (сентябрь 2012 г.). «Негатив, связанный с ошибками, и история тиков при детском обсессивно-компульсивном расстройстве». Журнал Американской академии детской и подростковой психиатрии . 51 (9): 902–10. дои : 10.1016/j.jaac.2012.06.019. ПМЦ 3427894 . ПМИД  22917203. 
17. Форд Дж.М., Палзес В.А., Роуч Б.Дж., Маталон Д.Х. (июль 2014 г.). «Я это сделал? Аномальные прогностические процессы при шизофрении при нажатии кнопки для подачи звукового сигнала». Бюллетень шизофрении . 40 (4): 804–12. doi : 10.1093/schbul/sbt072. ПМК 4059422 . ПМИД  23754836. 
18. Клейсон П.Е., Винн Дж.К., Инфантолино З.П., Хайчак Г., Грин М.Ф., Хоран В.П. (ноябрь 2019 г.). «Обработка вознаграждения в определенных и неопределенных контекстах при шизофрении: исследование потенциала, связанного с событиями (ERP)». Журнал аномальной психологии . 128 (8): 867–880. дои : 10.1037/abn0000469. ПМЦ 6822386 . ПМИД  31657597. 
19. Чжоу Л, Ван Г, Нань С, Ван Х, Лю З, Бай Х (январь 2019 г.). «Нарушения компонентов P300 при депрессии: исследование ERP-sLORETA». Северный журнал психиатрии . 73 (1): 1–8. дои : 10.1080/08039488.2018.1478991. PMID  30636465. S2CID  58664019.
20. Казанова М.Ф., Сохадзе Э.М., Казанова Е.Л., Ли Х (октябрь 2020 г.). «Транскраниальная магнитная стимуляция при расстройствах аутистического спектра: нейропатологические основы и клинические корреляции». Семинары по детской неврологии . 35 : 100832. doi : 10.1016/j.spen.2020.100832. ПМЦ 7477302 . ПМИД  32892959. 
21. Дерковски, Войцех (2012). «Потенциалы, связанные с событиями, у пациентов с эпилепсией, получающих леветирацетам». Эпилепсия . 53 (с5 стр.670): 195. doi :10.1111/j.1528-1167.2012.03677.x. ISSN  0013-9580.
22. Маккормик Б (2006). «Ваши мысли могут вас обмануть: конституционные последствия технологии считывания отпечатков пальцев мозга и как ее можно использовать для защиты нашего неба». Обзор права и психологии . 30 : 171–84.
23. Фарвелл Л.А., Дончин Э. (декабрь 1988 г.). «Говоря в уме: к ментальному протезу, использующему потенциалы мозга, связанные с событиями». Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология . 70 (6): 510–23. дои : 10.1016/0013-4694(88)90149-6. PMID  2461285. S2CID  4547500.
24. Роуч Б.Дж., Форд Дж.М., Бьяджанти Б., Гамильтон Х.К., Рамзи И.С., Фишер М. и др. (ноябрь 2019 г.). «Эфферентная копия / функция выгрузки следствий и целевая когнитивная тренировка у пациентов с шизофренией». Международный журнал психофизиологии . 145 : 91–98. doi :10.1016/j.ijpsycho.2018.12.015. ПМК 6616012 . ПМИД  30599145. 
25. Брумберг Дж.С., Питт К.М. (июль 2019 г.). «Моторно-индуцированное подавление событийного потенциала N100 во время двигательного управления интерфейсом мозг-компьютер синтезатора речи». Журнал исследований речи, языка и слуха . 62 (7): 2133–2140. doi : 10.1044/2019_JSLHR-S-MSC18-18-0198. ПМК 6808362 . ПМИД  31306609. 
26. Уитфорд Т.Дж., Джек Б.Н., Пирсон Д., Гриффитс О., Люк Д., Харрис А.В. и др. (декабрь 2017 г.). «Нейрофизиологические доказательства наличия эфферентных копий внутренней речи». электронная жизнь . 6 . doi : 10.7554/eLife.28197 . ПМЦ 5714499 . ПМИД  29199947. 
27. Мюллер А., Кандриан Г., Кропотов Дж.Д., Пономарев В.А., Башера Г.М. (июнь 2010 г.). «Классификация пациентов с СДВГ на основе независимых компонентов ERP с использованием системы машинного обучения». Нелинейная биомедицинская физика . 4 (Приложение 1): S1. дои : 10.1186/1753-4631-4-S1-S1 . ПМК 2880795 . ПМИД  20522259. 
28. Фрик Дж., Риг Т., Бюттнер Р. (2021). Обнаружение шизофрении: алгоритм машинного обучения для потенциального раннего выявления и предотвращения на основе потенциалов, связанных с событиями . Материалы 54-й Гавайской международной конференции по системным наукам. дои : 10.24251/HICSS.2021.460 . hdl : 10125/71076 .
29. Клейсон, Питер Э. (2024). «Психометрическое обновление, необходимое психофизиологии». Психофизиология . 61 (3). дои : 10.1111/psyp.14522. ISSN  0048-5772.
30. Лак С.Дж., Стюарт А.С., Симмонс А.М., Ремтулла М. (июнь 2021 г.). «Стандартизированная ошибка измерения: универсальный показатель качества данных для усредненных потенциалов, связанных с событиями». Психофизиология . 58 (6): e13793. дои : 10.1111/psyp.13793. ПМЦ 8169536 . ПМИД  33782996. 
31. Клейсон П.Е., Миллер Джорджия (январь 2017 г.). «Психометрические соображения при измерении потенциалов мозга, связанных с событиями: рекомендации по измерению и отчетности». Международный журнал психофизиологии . 111 : 57–67. doi :10.1016/j.ijpsycho.2016.09.005. ПМИД  27619493.
32. Клейсон П.Е., Браш С.Дж., Хайчак Г. (июль 2021 г.). «Показатели качества и надежности данных для потенциалов, связанных с событиями (ERP): полезность надежности на предметном уровне». Международный журнал психофизиологии . 165 : 121–136. doi : 10.1016/j.ijpsycho.2021.04.004. PMID  33901510. S2CID  233408794.

дальнейшее чтение

• Удача С.Дж. (2014). Введение в технику потенциального события (второе изд.). Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-52585-5.
• Лак С.Дж., Каппенман Э.С., ред. (2005). Оксфордский справочник потенциальных компонентов, связанных с событиями. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-08333-1.
• Фабиани М., Граттон Дж., Федермайер К.Д. (2007). «Потенциалы мозга, связанные с событиями: методы, теория и приложения». В Качиоппо Дж.Т., Тассинари Л.Г., Бернтсон Г.Г. (ред.). Справочник по психофизиологии (3-е изд.). Кембридж: Кембриджский университет. стр. 85–119. ISBN 978-0-521-84471-0.
• Полич Дж., Кори-Блум Дж. (декабрь 2005 г.). «Болезнь Альцгеймера и P300: обзор и оценка задачи и модальности». Текущие исследования болезни Альцгеймера . 2 (5): 515–25. дои : 10.2174/156720505774932214. ПМИД  16375655.
• Зани А., Провербио AM (2003). Когнитивная электрофизиология разума и мозга . Амстердам: Академическая пресса. ISBN 978-0-12-775421-5.
• Кропотов Ю. (2009). Количественная ЭЭГ, потенциалы, связанные с событиями, и нейротерапия (1-е изд.). Амстердам: Elsevier/Academic. ISBN 978-0-12-374512-5.

Внешние ссылки

• [1] - Летняя школа ERP 2017 проходила на факультете психологии Бангорского университета с 25 по 30 июня 2017 г.
• EEGLAB Toolbox – свободно доступный набор инструментов Matlab с открытым исходным кодом для обработки и анализа данных ЭЭГ.
• ERPLAB Toolbox – свободно доступный набор инструментов Matlab с открытым исходным кодом для обработки и анализа данных ERP.
• Учебный лагерь по ERP. Архивировано 28 ноября 2016 г. в Wayback Machine . Серия обучающих семинаров для исследователей ERP под руководством Стива Лака и Эмили Каппенман.
• Virtual ERP Boot Camp — блог с информацией, объявлениями и советами по методологии ERP.