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Por que as amplitudes do ERP são registradas e analisadas em softwares diferentes, com voltagens tão diferentes?

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Aqui estão os dois ERPs do mesmo desenho de estudo, embora assuntos diferentes. A maior amplitude na 1ª vai até 25 uv, enquanto só vai até 6 na 2ª figura.

Diferenças: O primeiro foi gravado com Easycap de 60 canais, analisado em Brain Vision, nariz referenciado; enquanto a 2ª foi gravada com Rede Geodésica EGI 128 canais, analisada em Net Station, média referenciada. Isso é suficiente para explicar a grande diferença nas tensões? Obrigado!


A resposta curta é sim, provavelmente.

Referenciar é o processo de subtrair um sinal referente de todos os seus canais. Durante a gravação, os dados de EEG são normalmente referenciados online a um eletrodo de vértice, lóbulos das orelhas, nuca, etc. Durante o processamento pós-coleta, o EEG é mais frequentemente referenciado para a referência média, ou mastoides vinculados. A referência que é selecionada muda a forma do sinal simplesmente porque o canal de referência (ou sinal médio se estiver usando mais de um) é subtraído de cada canal. Isso significa que a comparação de resultados entre dados que possuem referências diferentes não é direta. Como a referência é linear, ela normalmente pode ser desfeita e o canal de referência pode ser alterado. Eu nunca uso uma referência nasion, então não posso dizer com certeza porque a amplitude é tão grande, mas eu acho que se você olhar para o sinal naquele canal você verá como ele está somando (se o canal de interesse é positivo e o referente é negativo, então a amplitude aumenta) para o eletrodo de interesse ou subtraindo dele (se ambos forem positivos). Para uma resposta P3, 6 microvolts são razoáveis. Se você quiser uma explicação mais detalhada sobre as referências, recomendo o livro de Nunez ou outro livro sobre análise e teoria de dados de EEG.


Discussão

O objetivo desta pesquisa foi investigar a teoria da dessensibilização neural como uma consequência direta de jogar VVGs. As hipóteses de pesquisa não foram suportadas. Amplitudes reduzidas do P300 para imagens violentas têm sido relatadas como um marcador de agressão e dessensibilização neural, 55 e isso foi o resultado da exposição de longo e curto prazo aos VVGs. 8,14–19,64,65 Neste estudo, não houve diferenças significativas nas medições da linha de base das amplitudes do P300 em qualquer local (P3, Pz e P4). Este foi o caso para as imagens neutras e violentas entre os jogadores VVG e jogadores não VVG. Isso indicou que, neste estudo, a experiência de jogar VVGs não teve impacto nessa medida, pois não houve dessensibilização neural. 55 Além disso, pós-jogo VVG, não houve diferença significativa nas amplitudes do P300 entre sites ou imagens, entre os jogadores VVG e os não-jogadores. Isso indicou que não houve efeitos neurais de curto prazo de jogar VVGs e, novamente, não houve dessensibilização neural. 55

Pode haver uma série de explicações possíveis para os resultados, embora este estudo tenha utilizado uma técnica de medição diferente, os mesmos princípios foram aplicados e procedimentos metodológicos foram seguidos que eram apropriados para a pesquisa de EEG. 34,37,38,57,58,60–62 A dessensibilização VVG relatada expressa como uma redução das amplitudes do P300 entre os locais, após a exposição a estímulos violentos, 17,55,56 pode ter sido devido à inclusão de elementos metodológicos não apropriados para os objetivos de pesquisa e um artefato de design experimental. Além disso, imagens não relacionadas aos objetivos do estudo foram incluídas 55, entretanto, não havia informações sobre quantas dessas imagens foram incluídas e em que estágio elas foram apresentadas aos participantes. É possível que essa inclusão tenha impactado os resultados. Existe a possibilidade de que os meios de comunicação disponíveis na sociedade tenham resultado em uma habituação geral a conteúdos violentos. 54 Os elementos de um videogame que os participantes vivenciam ao jogar em um ambiente naturalista, não relacionados ao conteúdo violento como competição e fracasso, é concebível que esses fatores possam estar relacionados à expressão da agressão. 20,29,31,32

O significado funcional do P300 ainda não foi determinado 39 e foi associado a uma ampla gama de funções. 40,45–53 Há uma forte possibilidade de que as amplitudes do P300 não sejam uma medida de dessensibilização à violência e um marcador de agressão. 55 Não havia na literatura evidências teóricas ou empíricas que relatassem o P300 como medida da expressão da agressão. Foi proposto que o P300 representava a resposta do sistema locus coeruleus-norepinefrina ao resultado de processos internos de tomada de decisão e os conseqüentes efeitos da potenciação noradrenérgica do processamento da informação. 40 Isso foi interpretado como o P300 como uma medida de comportamento aversivo com valores menores representando maior agressão. 55 Os resultados deste estudo não suportam essa teoria. As imagens violentas eliciaram amplitudes P300 significativamente maiores do que as imagens neutras, em P3 e P4, e isso foi consistente com pesquisas anteriores. 60,70-72 Uma possível explicação é que este estudo e o estudo de dessensibilização neural 55 são congruentes com a pesquisa de imagens afetivas 70-73 e a resposta neural às imagens afetivas foi medida e não a agressão. Neste estudo, não houve diferença significativa para as amplitudes do P300 no local do eletrodo Pz entre as imagens neutras e violentas. No entanto, isso foi consistente com a variação relatada dentro do campo para a comparação de imagens neurais e violentas no local do eletrodo Pz. Diferenças significativas foram relatadas neste local, 74 diferenças não significativas foram relatadas neste local 75 e também foi sugerido que o local do eletrodo Pz não é importante para esta comparação. 70,76,77

Neste estudo, um efeito principal significativo de tempo no local do eletrodo P4 foi registrado com as amplitudes do P300 sendo grandes para imagens violentas e neutras após reproduzir o VVG. Foi demonstrado que o hemisfério direito do cérebro é superior no processamento de imagens, 78 o hemisfério para o eletrodo P4. Além disso, habilidades aprimoradas de processamento auditivo, visual, 79 e cognitivo 80 foram registradas em indivíduos após jogar videogame. Uma possível explicação para os resultados deste estudo foi que tocar o VVG estimulou uma região no cérebro do participante associada ao processamento de imagens e os P300s maiores eram uma representação neural desse aprimoramento.

Os resultados deste estudo não apoiaram a teoria da dessensibilização neural como uma consequência direta de jogar VVGs, 55 esses resultados foram congruentes com pesquisadores 63 usando técnicas de fMRI. Foi proposto que nenhum suporte foi encontrado devido ao fato de que elementos metodológicos confusos não foram incluídos no desenho experimental que foram observados em pesquisas que apoiam a teoria da dessensibilização. 64,65 As limitações do GAM foram amplamente discutidas 36 e os resultados desta pesquisa indicam que mais pesquisas precisam ser realizadas para avaliar o aspecto neurológico do GAM. Atribuir participantes a condições baseadas na experiência VVG parecia ser uma variável não discriminatória. Foi sugerido que essa separação era inadequada para fins de pesquisa 81 e mais suporte foi fornecido nos dados deste estudo. As amplitudes médias do P300, desvios padrão e resultados da análise sugeriram que os dados foram retirados de uma amostra, não de dois grupos discretos. 82

Este foi o primeiro estudo que avaliou os fenômenos relatados de dessensibilização neural como resultado do jogo VVG examinando o componente P300 dos ERPs. Os resultados não forneceram evidências para apoiar esta teoria e não houve déficits neurais associados à exposição de longo e curto prazo a VVGs. Durante a fase de coleta de dados desta pesquisa, observou-se que era cada vez mais difícil recrutar participantes que não jogassem VVGs e isso foi demonstrado pela integração na sociedade de títulos como Fortnite. 2 O número de unidades vendidas de tais títulos mostra que os VVGs são uma atividade recreativa para uma grande proporção da população em geral, abrangendo culturas, gerações e gênero. A explicação mais simples para os resultados atuais poderia ser que pode não haver relação entre VVGs, dessensibilização e a expressão de agressão. 35 No entanto, como outros pesquisadores 83 afirmaram, os jogadores, e não os jogos, podem ser um paradigma mais adequado para pesquisas futuras.


Resumo

O objetivo foi investigar reações comportamentais e respostas potenciais relacionadas a eventos (ERP) em participantes saudáveis ​​sob condições de atribuição personalizada de vocabulário de avaliação emocional para si mesmo ou para outras pessoas. Cento e cinquenta palavras emocionalmente neutras, positivas e negativas que descrevem as características das pessoas e # x02019s foram usadas. Os sujeitos foram solicitados a atribuir cada palavra a quatro tipos de pessoas: pessoa sozinha, amada, desagradável e pessoa neutra. O tempo de reação durante a atribuição de adjetivos a si mesmo e a uma pessoa amada foi menor do que durante a atribuição de adjetivos a pessoas neutras e desagradáveis. Adjetivos autorrelacionados induziram amplitudes mais altas do pico N400 ERP nas áreas corticais mediais em comparação com adjetivos relacionados a outras pessoas. A amplitude do P300 e do P600 dependeu da valência emocional das avaliações, mas não da atribuição personalizada. A interação entre o efeito de atribuição e o efeito de valência emocional das avaliações foi observada para o pico N400 na área temporal esquerda. A amplitude máxima de N400 foi revelada sob a auto-atribuição de adjetivos emocionalmente positivos. Nossos resultados apoiaram a hipótese de que a valência emocional das avaliações e o processamento de informações sobre si mesmo ou sobre os outros estavam relacionados aos processos cerebrais que diferem entre si em uma localização cortical ou dinâmica do tempo.


Discussão

O presente trabalho investiga a base neural do processamento facial individual e sua dinâmica temporal por meio da aplicação de análise de padrões e reconstrução de imagem a dados de EEG. Esta investigação produz vários resultados notáveis ​​como segue.

Em primeiro lugar, descobrimos que os dados do EEG suportam a discriminação da identidade facial. Em geral, esse achado confirma a possibilidade de classificação de padrão baseada em EEG de identidade facial através de mudanças na expressão de dados de EEG (Nemrodov et al., 2016). Picos de discriminação foram identificados na proximidade dos componentes ERP N170 e N250, consistentes com análises univariadas que apontam para a relevância do primeiro (Itier e Taylor, 2002 Heisz et al., 2006 Jacques et al., 2007 Caharel et al., 2009 ) e o último (Schweinberger et al., 2002 Huddy et al., 2003 Tanaka et al., 2006) para processamento facial. O início da discriminação, em torno de 150 ms, foi intermediário para estimativas iniciais nas proximidades de P1 (Nemrodov et al., 2016) e estimativas posteriores em torno de 200 ms conforme relatado com MEG (Vida et al., 2017). Uma possibilidade é que as estimativas iniciais, juntamente com níveis mais elevados de discriminação, podem ser acionadas pelo uso de propriedades de imagem de baixo nível (Cauchoix et al., 2014 Ghuman et al., 2014). Em linha com esta consideração, descobrimos que a discriminação dentro da expressão versus entre expressões produziu níveis mais precoces e consistentemente mais elevados de precisão da discriminação. Porém, é importante ressaltar que a classificação entre expressões, que visa minimizar a dependência de pistas de baixo nível, exibiu níveis robustos de discriminação em um intervalo extenso (ou seja, de ∼150 ms em diante), enquanto seu curso de tempo também foi espelhado por aquele de comportamento neural correlações no contexto de semelhança de face par a par.

Em segundo lugar, as análises cumulativas temporais direcionam a discriminação de identidade em um amplo intervalo entre 50 e 650 ms após o início do estímulo. Apesar do aumento na dimensionalidade dos padrões de classificação, esses dados suportaram níveis ainda mais robustos de precisão para discriminação dentro e entre expressões, consistente com a presença de informações relevantes em vários pontos de tempo. Além disso, os níveis superiores de discriminação obtidos com dados cumulativos temporais, em oposição às janelas de 10 ms, estão de acordo com a presença de fontes distintas de informação em diferentes momentos. Ou seja, relacionamos o aumento na precisão da classificação com a capacidade de explorar informações complementares sobre a identidade facial em momentos diferentes. Curiosamente, esta conclusão ecoa que, com base na falta de generalização temporal encontrada com a decodificação de objeto intertemporal de dados MEG (Carlson et al., 2013 Isik et al., 2014), especificamente, a falta de sucesso de classificação com o uso de treinamento e teste dados de intervalos de tempo distintos foram tomados como evidência da presença de diferentes tipos de informação ao longo do tempo (Grootswagers et al., 2017). Além disso, o impulso na classificação observado acima é importante para fins práticos: sugere que as investigações que colocam menos ênfase no esclarecimento do curso de tempo da discriminação podem ser melhor atendidas explorando padrões em intervalos temporais maiores. Assim, nossas investigações subsequentes sobre a estrutura do espaço facial e reconstrução de imagem foram conduzidas com dados baseados em janela e cumulativos.

Terceiro, uma estimativa do espaço facial com base neural foi construída a partir dos dados do EEG e sua organização foi explicada pela presença de informações visuais capturadas pelos CIMs. Este resultado é significativo na medida em que confirma que a discriminação de padrão depende, pelo menos parcialmente, de informações visuais relevantes (por exemplo, em oposição a pistas semânticas de nível superior). Mais importante, notamos que o espaço facial baseado em neurais foi examinado no contexto de fMRI (Loffler et al., 2005 Rotshtein et al., 2005 Gao e Wilson, 2013) e neurofisiologia de macacos (Leopold et al., 2006 Freiwald et al., 2009). No entanto, muitas de suas propriedades, relacionadas à representação da identidade facial, ainda precisam ser esclarecidas. Por exemplo, sua estrutura invariável em diferentes tipos de transformação de imagem ainda precisa ser avaliada e quantificada. A pesquisa comportamental sugere que a topografia do espaço facial é amplamente invariável no ponto de vista e na iluminação (Blank e Yovel, 2011). Aqui, chegamos a uma conclusão semelhante em relação à invariância de expressão do espaço facial baseado em neurônios derivada de dados de EEG.

Em quarto lugar, a reconstrução da imagem foi conduzida com o auxílio de recursos CIM derivados diretamente da estrutura dos dados de EEG (ou seja, em oposição aos recursos visuais predefinidos selecionados devido à sua plausibilidade biológica geral). Este esforço baseia-se na classificação de padrões enquanto, criticamente, valida seus resultados, demonstrando sua confiança em informações visuais relevantes codificadas no sinal de EEG. Descobrimos que vários intervalos temporais suportavam a reconstrução melhor do que o acaso para faces neutras e felizes com um pico na proximidade do componente N170. Além disso, a precisão da reconstrução foi ainda mais reforçada ao considerar informações cumulativas temporais, conforme usadas para a classificação de padrões. Mais importante ainda, esses resultados são notáveis ​​porque, ao contrário de trabalhos anteriores com reconstrução de imagem facial baseada em fMRI (Cowen et al., 2014 Nestor et al., 2016), eles exploram informações de espaço facial invariante para fins de reconstrução. Assim, pode-se argumentar que as descobertas atuais falam da natureza visual das representações da identidade facial, e não apenas dos aspectos pictóricos de nível inferior da percepção facial.

Além disso, o trabalho atual fornece uma prova de princípio para a reconstrução de imagens baseada em EEG. É importante ressaltar que isso não apenas demonstra a aplicabilidade da reconstrução de imagem para outras modalidades de neuroimagem além de fMRI, mas, criticamente, mostra que a reconstrução baseada em EEG pode competir em termos de precisão geral com sua contraparte de fMRI (Nestor et al., 2016).

Assim, aqui nos baseamos em investigações EEG anteriores de processamento facial e em análises de padrões de dados de neuroimagem para abordar várias questões teóricas e metodológicas. Em particular, o trabalho atual capitaliza tentativas anteriores de esclarecer o perfil temporal do processamento facial individual por meio da classificação linear de padrões espaço-temporais de EEG em toda a expressão facial (Nemrodov et al., 2016). De acordo com este trabalho anterior, descobrimos que faces individuais podem ser discriminadas de seus padrões de EEG correspondentes, que seu curso de tempo exibe um intervalo estendido de discriminação significativa e que ocorrem vários picos de discriminação, incluindo um precoce na vizinhança do componente N170. Ao contrário deste trabalho anterior, que se baseou apenas em um conjunto restrito de oito rostos masculinos e femininos, descobrimos que tal discriminação pode ser realizada mesmo com um conjunto grande e homogêneo de imagens faciais controladas por propriedades faciais de baixo e alto nível (por exemplo, através do alinhamento geométrico e normalização da intensidade de 108 imagens de rostos masculinos brancos). Portanto, as diferenças no início da discriminação entre os estudos (ou seja, 70 ms neste trabalho anterior vs 152 ms aqui) estão provavelmente relacionadas à dependência de diferenças de imagem idiossincráticas dentro de um pequeno conjunto de estímulos nesta investigação anterior. Mais importante, porém, o trabalho atual não apenas examina o curso de tempo da classificação facial individual de uma maneira mais confiável e completa, mas, criticamente, ele utiliza seus resultados para fins de derivação de características faciais e reconstrução de imagens.

Naturalmente, aumentar ainda mais a precisão da classificação e da reconstrução é um esforço futuro importante. Em relação à classificação, isso poderia ser alcançado, por exemplo, por meio de técnicas eficientes de seleção de traços, como a eliminação de traços recursivos (Hanson e Halchenko, Nestor 2008 et al., 2011), visando reduzir a dimensionalidade do padrão e otimizar o desempenho da discriminação. Uma vez que os eletrodos são susceptíveis de transportar informações irrelevantes ou redundantes em vários pontos de tempo, a eliminação desta informação de padrões espaço-temporais de dimensão superior (por exemplo, em todos os eletrodos e pontos de tempo) poderia beneficiar a classificação. Em relação à reconstrução, abordagens mais complexas e biologicamente plausíveis podem ser desenvolvidas, por exemplo, considerando as informações de forma e superfície separadamente dentro do processo de reconstrução. Uma vez que a forma e a superfície fornecem pistas complementares para o processamento facial (Jiang et al., 2006, Andrews et al., 2016), seria informativo derivar tipos separados de CIMs correspondentes a essa distinção e considerar sua contribuição separada para a reconstrução da imagem facial.

Notavelmente, no entanto, além do desempenho geral, a reconstrução baseada em EEG se destaca por sua capacidade de esclarecer a dinâmica das representações visuais à medida que se desenvolvem em resposta a um determinado estímulo. Por exemplo, pode falar sobre como uma percepção evolui ao longo do tempo em resposta a um estímulo estático, como tentado aqui, inspecionando a reconstrução da imagem em janelas de tempo consecutivas. Alternativamente, este método pode ser estendido para recuperar informações dinâmicas refinadas como presentes em estímulos em movimento. Embora a reconstrução de filmes naturais tenha sido realizada anteriormente com fMRI (Nishimoto et al., 2011), a resolução temporal superior do EEG poderia tornar esta modalidade uma escolha mais eficiente para a recuperação de informações visuais dinâmicas. Além disso, notamos que a disponibilidade comparativamente ampla de sistemas de EEG também pode tornar essa modalidade a escolha preferida para o desenvolvimento de novos tipos de interfaces cérebro-computador de reconstrução de imagem.

Por último, enquanto a investigação atual enfoca os rostos como uma categoria visual de interesse, argumentamos que a presente abordagem metodológica pode informar o reconhecimento de objetos individuais de forma mais geral. Isso é teoricamente sugerido pela presença de princípios neurocomputacionais comuns subjacentes à identificação de face e objeto (Cowell e Cottrell, 2013 Wang et al., 2016), bem como, metodologicamente, pela capacidade de avaliar a dinâmica de reconhecimento de objeto invariante (Isik, et al., 2014). Particularmente encorajador neste sentido é o sucesso dos esforços para construir e caracterizar espaços de similaridade de objetos a partir de dados de MEG (Carlson et al., 2013) e EEG (Kaneshiro et al., 2015).

Para concluir, nossa investigação tem como alvo a dinâmica neural do processamento facial conforme refletido pelos padrões de EEG. Nossas descobertas lançam uma nova luz sobre o curso do tempo do processamento da identidade facial, enquanto fornecem uma maneira de extrair e avaliar as informações visuais subjacentes. Por último, do ponto de vista metodológico, nossos resultados estabelecem a viabilidade da reconstrução de imagens baseada em EEG e, de forma mais geral, eles confirmam o rico conteúdo informativo dos padrões espaço-temporais de EEG.


EXPERIMENTO 1

O experimento 1 exigia que os indivíduos estudassem listas mistas de palavras e imagens que eles deveriam ler / nomear em voz alta, seguido por um teste de reconhecimento com palavras que eram palavras estudadas (palavra / palavra), os nomes das imagens estudadas (imagem / palavra), ou não estudado (novo). O teste piloto garantiu que a precisão seria maior na imagem / palavra do que nas condições de palavra / palavra. Previmos que os efeitos frontais antigos / novos do ERP FN400 de 300-500 mseg no meio devem ser maiores para palavra / palavra do que para as condições de imagem / palavra, mas os efeitos parietais antigos / novos de 500-800 mseg devem ser maiores para imagem / palavra do que palavra / palavra condições. Esta previsão é consistente com as tendências relatadas em estudos de ERP anteriores (Ally & amp Budson, 2007 Schloerscheidt & amp Rugg, 2004), outros experimentos de ERP mostrando que o FN400 é aprimorado pela congruência de estudo / teste (Nyhus & amp Curran, 2009 Ecker et al., 2007a , 2007b Groh-Bordin et al., 2006), Boldini et al. (2007) estudo de compensação velocidade-precisão mostrando uma vantagem inicial de palavra / palavra seguida por uma vantagem posterior de imagem / palavra, bem como estudos de lembrar / saber que sugerem uma base rememorativa para o efeito de superioridade da imagem (Rajaram, 1996 Dewhurst & amp Conway, 1994).

Métodos

Participantes

Trinta e dois participantes destros receberam US $ 15 / hora ou receberam crédito para um requisito de curso da Universidade do Colorado. Destes 32, os dados de 5 participantes foram descartados por causa de artefatos de movimento ocular excessivo ou eletrodos ruins. Dos 27 indivíduos retidos para análise, 15 eram mulheres.

Projeto

O experimento incluiu três condições que foram todas manipuladas dentro dos sujeitos e misturadas nas listas: palavras estudadas, imagens estudadas e palavras novas (não estudadas).

Estímulos

Trezentos desenhos de objetos comuns e seus nomes correspondentes compunham os estímulos experimentais. Para cada sujeito, os estímulos foram atribuídos aleatoriamente a uma das três condições: imagens estudadas, palavras estudadas ou não estudadas. Todas as imagens e palavras foram obtidas do banco de dados on-line do IPNP (http://crl.ucsd.edu/∼aszekely/ipnp/ Szekely et al., 2004), que inclui 174 dos estímulos de Snodgrass e Vanderwart (1980) . Todos os estímulos foram escolhidos de acordo com o comprimento da palavra (& lt10 letras) e o percentual de concordância do nome (& gt82%), que é o percentual de tentativas que os participantes de Szekely et al. (2004) nomearam uma imagem com a palavra-alvo correspondente. Um adicional de 26 estímulos de prática (10 imagens, 16 palavras) e 20 estímulos de buffer (10 imagens, 10 palavras) não atenderam a esses critérios. As imagens foram apresentadas em preto e branco, e as palavras foram apresentadas em branco sobre fundo preto. Todos os estímulos foram visualizados em um monitor LCD de computador.

Procedimento

Os participantes receberam instruções verbais e escritas para uma versão prática do experimento, que era idêntica a um estudo experimental e bloco de teste em todos os aspectos, exceto comprimento (10 imagens de estudo, 10 palavras de estudo e 6 novas palavras de teste durante a prática). Após completar o teste prático, o participante foi equipado com uma Rede de Sensores Geodésicos. Após a aplicação da rede, os sujeitos levaram aproximadamente 1,5 horas para completar cinco blocos de estudo / teste.

Cada uma das cinco listas de estudo incluiu 20 imagens e 20 palavras, mostradas uma de cada vez, alternando entre o formato da imagem e da palavra. Havia dois buffers não testados no início e no final de cada lista de estudo para absorver os efeitos de primazia e recência. Cada imagem ou palavra estudada apareceu no centro da tela por 2.000 ms com um ISI de 1.000 ms. Os sujeitos foram instruídos a nomear cada imagem ou ler cada palavra em voz alta, enquanto o experimentador anotava suas respostas verbais.

Durante cada lista de teste, os sujeitos foram apresentados a palavras pertencentes a três condições diferentes: 20 palavras que foram estudadas em formato de palavra (palavra / palavra), 20 palavras que eram nomes de figuras estudadas (imagem / palavra) e 20 novas palavras não estudadas. Antes de cada palavra, havia um cruzamento de fixação cronometrado aleatoriamente (entre 500 e 1000 mseg). Cada palavra apareceu por 2 segundos, após o qual foi mostrado ao participante um ponto de interrogação (“?”). Os participantes foram instruídos a reter suas respostas até que o ponto de interrogação aparecesse, caso contrário, eles foram informados de que responderam muito rapidamente. Um ISI de 1000 ms seguiu cada resposta. Os participantes indicaram se a palavra de teste era antiga ou nova pressionando uma das duas teclas em uma caixa de resposta alinhada verticalmente com os dedos indicadores direito e esquerdo. A atribuição dos dedos esquerdo / direito às teclas antigas / novas foi contrabalançada entre os assuntos. Os indivíduos foram instruídos a limitar o piscar e o movimento. Intervalos de piscamento cronometrados do assunto foram dados a cada 15 palavras.

Métodos EEG / ERP

As tensões do couro cabeludo foram coletadas com um HydroCel Geodesic Sensor Net de 128 canais conectado a amplificadores de alta impedância de entrada AC-coupled de 128 canais (200 MΩ, Net Amps Electrical Geodesics Inc., Eugene, OR). As tensões analógicas amplificadas (passa-banda de 0,1–100 Hz) foram digitalizadas em 250 Hz. Sensores individuais foram ajustados até que as impedâncias fossem menores que 50 kΩ.

O EEG foi filtrado digitalmente passa-baixo a 40 Hz antes da análise de ERP. Os ensaios foram descartados da análise se contivessem respostas incorretas ou mais de 20% dos canais fossem ruins (amplitude média acima de 100 μV ou flutuações de voltagem de mais de 50 μV entre amostras adjacentes). Canais defeituosos individuais foram substituídos em uma base de ensaio por ensaio com um algoritmo spline esférico (Srinivasan, Nunez, Silberstein, Tucker, & amp Cadusch, 1996). Os movimentos oculares foram corrigidos usando um algoritmo de detecção de artefato ocular (Gratton, Coles, & amp Donchin, 1983). EEG foi medido em relação a uma referência de vértice (Cz). Os ERPs foram referenciados novamente para uma referência média, a diferença de tensão entre aquele canal e a média de todos os canais, para minimizar os efeitos da atividade do local de referência e para melhorar as estimativas da topografia do campo elétrico (Dien, 1998). A referência média foi corrigida para o efeito de referência da média polar (Junghöfer, Elbert, Tucker, & amp Braun, 1999). Os ERPs foram corrigidos na linha de base para um intervalo de registro pré-estímulo de 200 ms.

Resultados

Tudo p valores de ANOVAs de medidas repetidas foram corrigidos para violações da suposição de esfericidade usando o método de Geisser e Greenhouse (1958).

Resultados Comportamentais

Precisão

A proporção correta foi analisada em uma ANOVA de medidas repetidas de três condições (novo, imagem e palavra). O principal efeito da condição foi significativo [F(2, 52) = 43.60, MSE = 0.01, p & lt .0001]. Os assuntos foram significativamente mais precisos para imagens do que palavras, demonstrando um efeito de superioridade de imagem [F(1, 52) = 77.07, MSE = 0.01, p & lt .0001 consulte a Figura 1, à esquerda].


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Resumo

According to contemporary accounts of visual working memory (vWM), the ability to efficiently filter relevant from irrelevant information contributes to an individual’s overall vWM capacity. Although there is mounting evidence for this hypothesis, very little is known about the precise filtering mechanism responsible for controlling access to vWM and for differentiating low- and high-capacity individuals. Theoretically, the inefficient filtering observed in low-capacity individuals might be specifically linked to problems enhancing relevant items, suppressing irrelevant items, or both. To find out, we recorded neurophysiological activity associated with attentional selection and active suppression during a competitive visual search task. We show that high-capacity individuals actively suppress salient distractors, whereas low-capacity individuals are unable to suppress salient distractors in time to prevent those items from capturing attention. These results demonstrate that individual differences in vWM capacity are associated with the timing of a specific attentional control operation that suppresses processing of salient but irrelevant visual objects and restricts their access to higher stages of visual processing.

Each day, human observers perform numerous tasks that require temporary storage of information about objects in the surrounding visual environment. Laboratory studies have revealed substantial variability across neurologically healthy adults in the ability to keep such visuospatial information in mind (1 ⇓ ⇓ –4). Originally, this variability was attributed to individual differences in the capacity of visual working memory (vWM). According to this account, the maximum amount of information that can be entered into vWM at one time, or the number of “slots” available to store the information, varies across individuals (3, 5 ⇓ ⇓ –8). Other contemporary accounts, however, relate the individual differences in vWM performance to variability in attentional control, as well as capacity (9 ⇓ ⇓ –12). One such attention-based perspective holds that when faced with multiple visual objects, low-capacity individuals have difficulty filtering relevant from irrelevant information (11 ⇓ ⇓ ⇓ –15). More specifically, this filtering-efficiency hypothesis proposes that attention regulates the flow of sensory information to the limited-capacity vWM system and that consuming capacity with task-irrelevant information effectively reduces storage capacity for task-relevant items. This hypothesis helps to explain why low-capacity individuals sometimes store more items in vWM than do high-capacity individuals: whereas high-capacity individuals encode only task-relevant items, low-capacity individuals encode irrelevant items along with task-relevant items (15).

Although there is mounting evidence for the filtering-efficiency hypothesis, little is known about the precise mechanism responsible for controlling access to vWM or how its operation differs in low- and high-capacity individuals. Theoretically, filtering can be achieved by enhancing the representation of a to-be-remembered item or by suppressing the representation of a to-be-ignored item (16). Accordingly, the inefficient filtering observed in low-capacity individuals might be linked to problems enhancing relevant items, problems suppressing irrelevant items, or both. Precise characterization of individual differences in filtering efficiency requires not only a method for determining what items gain access to vWM but also a method for isolating processes associated with the two diametrically opposed facets of filtering. Behavioral measures (e.g., negative priming) have been used to study the link between attention and vWM capacity (17, 18), but given the difficulty in linking such measures to specific processes (e.g., perceptual inhibition, memory retrieval), existing behavioral results do not clearly indicate whether individual differences in capacity are related to selective enhancement or suppression.

Researchers have started to develop event-related potential (ERP) methods to determine how attention-filtering capabilities vary as a function of vWM capacity. In one pair of studies (19, 20), participants were cued in advance to attend to the location of an impending visual target that was accompanied by at least one distractor item on the same side of fixation (with an equal number of items on the opposite side of fixation). After a brief interval, bilateral “probe” stimuli were presented to assess the spatial gradient of attention. ERPs elicited by the probes were used to compute an attention-gradient index, which was positive when attention was tightly focused at the target location and was near zero when attention was broadly distributed across the items in the cued hemifield. Low-capacity individuals were found to have a broader distribution of attention than high-capacity individuals. This finding could indicate that low-capacity individuals are unable to prevent the inadvertent capture of attention by nearby distractors (19), to boost the target’s representation over and above those of nearby distractors, or to maintain a tight focus of attention at the cued location before the appearance of the target display. At present, it is impossible to distinguish between these alternatives in part because the attention-gradient index that was used did not isolate target-selection and distractor-suppression processes separately.

In the present study, we recorded ERPs during a unidimensional variant of the additional singleton search paradigm and isolated specific components known to reflect stimulus selection (N2pc) and active suppression (distractor positivity, PD) The N2pc, an enhanced negative potential observed contralateral to attended targets, is a well-known electrophysiological index of attentional selection that emerges over the posterior scalp 180–200 ms after the appearance of a search array (21, 22). In contrast, the PD is an enhanced positive potential observed contralateral to task-irrelevant distractors in the same time interval (23, 24). Two key pieces of evidence indicate that the PD is associated with an active suppression process. First, the PD is present when observers must carefully inspect another task-relevant item (target) but is absent when observers merely have to detect the target (23). Second, the amplitude of the PD is predictive of the speed with which participants respond to a target on a trial-by-trial basis, with faster response times (i.e., less distraction) associated with larger PD amplitudes (24, 25). These findings indicate that the visual system resolves attentional competition in demanding identification tasks by suppressing potentially distracting items, but that the ability to suppress, and thus to prevent distraction, varies across trials.

Armed with these two electrophysiological indices of attention, we asked whether individuals with higher vWM capacities are better able to select items of interest or to suppress potentially distracting items. Participants searched multiitem displays for a prespecified color singleton while attempting to ignore other, task-irrelevant color singletons that could appear in the same displays. Each display contained eight or nine same-color nontargets, one yellow target, and on distractor-present trials, one red or blue distractor (Fig. 1). The color of the nontargets was varied (all green or all orange) to disentangle distractor salience from distractor color. Specifically, the red distractor was the most salient singleton against green nontargets, whereas the blue distractor was the most salient singleton against orange nontargets (this was confirmed in a behavioral pilot experiment SI Results) Target- and distractor-related ERPs were measured separately for individuals with low, medium, and high vWM capacities to determine whether the attentional deficits associated with low capacity are attributable to difficulties selecting an object of interest, actively suppressing irrelevant objects, or both.

ERPs elicited by displays containing a midline target and a lateral distractor for each nontarget condition. Time 0 reflects the onset of the search display, and negative voltage deflections are plotted above the x-axis, by convention. Waveforms were recorded over the lateral occipital scalp (electrodes PO7 and PO8). (UMA) ERPs recorded contralateral and ipsilateral to a low-salience distractor. (B) ERPs recorded contralateral and ipsilateral to a high-salience distractor.


Materiais e métodos

Subjects.

Thirteen subjects (six females age range, 20–37 years) participated in the study. All had normal or corrected to normal vision and reported no history of neurological problems. Informed consent was obtained from all participants in accordance with the guidelines and approval of the Columbia University Institutional Review Board.

Stimuli.

We used a set of 12 face (face database Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Tuebingen, Germany) and 12 car grayscale images (image size, 512 × 512 pixels 8 bits/pixel). All images were equated for spatial frequency, luminance, and contrast. They all had identical magnitude spectra (average magnitude spectrum of all images in the database), and their corresponding phase spectra were manipulated using the weighted mean phase (Dakin, 2002) technique to generate a set of images characterized by their percentage of phase coherence. For the first experiment, we processed each image to have six different phase coherence values (20, 25, 30, 35, 40, and 45%) (Fig. 1B) In addition, for the second experiment, we colorized our images with subtle red and green tones. We performed this adjustment by manipulating the hue (H), saturation (S), and value color space of the original images (red: H = 0.04, S = 0.17 V, unchanged green: H = 0.34, S = 0.23 V, unchanged). A Dell (Round Rock, TX) Precision 530 Workstation with an nVidia (Santa Clara, CA) Quadro4 900XGL graphics card and E-Prime software (Psychological Software Tools, Pittsburgh, PA) controlled the stimulus display. A liquid crystal display projector (LP130 InFocus, Wilsonville, OR) was used to project the images through radio frequency-shielded window onto a front projection screen. Each image was subtended to 33 × 22° of the visual angle.

Behavioral paradigms.

Subjects performed two versions of a simple categorization task. In the first experiment, they had to discriminate between grayscale images of faces and cars. Within a block of trials, face and car images over a range of phase coherences were presented in random order. The range of phase coherence levels was chosen to span psychophysical thresholds. All subjects performed nearly perfectly at the highest phase coherence but performed near chance for the lowest one. In the second experiment, colorized face and car trials of 30 and 45% phase coherence were presented in random order. In this version of the experiment, subjects were presented with a visual cue for 400 ms that was followed by a 600 ms delay before the next image presentation. Based on the cue, subjects had to either discriminate face versus car or the color of the image (i.e., red vs green). Subjects reported their decisions by pressing one of two mouse buttons, left for faces (and red) and right for cars (and green), using their right index and middle fingers, respectively. All images were presented for 30 ms, followed by an interstimulus interval (ISI) that was randomized in the range of 1500–2000 ms. Subjects were instructed to respond as soon as they formed a decision and before the next image was presented. In both experiments, a total of 50 trials per behavioral condition were presented (i.e., an overall of 600 trials for each experiment). Schematic representations of the two behavioral paradigms are given in Figure 1, UMA e C, respectively. Trials in which subjects failed to respond within the ISI were marked as no-choice trials and were discarded from additional analysis.

Data acquisition.

EEG data were acquired in an electrostatically shielded room (ETS-Lindgren, Glendale Heights, IL) using a Sensorium (Charlotte, VT) EPA-6 Electrophysiological Amplifier from 60 Ag/AgCl scalp electrodes and from three periocular electrodes placed below the left eye and at the left and right outer canthi. All channels were referenced to the left mastoid with input impedance of <15 kΩ, and the chin electrode was used as ground. Data were sampled at 1000 Hz with an analog pass band of 0.01–300 Hz using 12 dB/octave high-pass and eighth-order elliptic low-pass filters. Subsequently, a software-based 0.5 Hz high-pass filter was used to remove DC drifts, and 60 and 120 Hz (harmonic) notch filters were applied to minimize line-noise artifacts. These filters were designed to be linear phase to minimize delay distortions. Motor response and stimulus events recorded on separate channels were delayed to match latencies introduced by digitally filtering the EEG.

Movement artifact removal.

Before the main experiment, subjects completed an eye movement calibration experiment during which they were instructed to blink repeatedly on the appearance of a white-on-black fixation cross and then to make several horizontal and vertical saccades according to the position of the fixation cross subtending 1 × 1° of the visual field. Horizontal saccades subtended 33°, and vertical saccades subtended 22°. The timing of these visual cues was recorded with EEG. This enabled us to determine linear components associated with eye blinks and saccades (using principal component analysis) that were subsequently projected out of the EEG recorded during the main experiment (Parra et al., 2003). Trials with strong eye movements or other movement artifacts were manually removed by inspection.

Data analysis.

We used a single-trial analysis of the EEG to discriminate between any two given experimental conditions (i.e., face vs car or easy vs hard). Logistic regression was used to find an optimal basis for discriminating between the two conditions over a specific temporal window (Parra et al., 2002, 2005). Specifically, we defined a training window starting at a poststimulus onset time τ, with a duration of δ, and used logistic regression to estimate a spatial weighting vector wτ,δ, which maximally discriminates between sensor array signals X for the two conditions as follows: in which X é um N × T matrix (N sensors and T time samples). The result is a “discriminating component” y, which is specific to activity correlated with one condition while minimizing activity correlated with both task conditions such as early visual processing. We use the term “component” instead of “source” to make it clear that this is a projection of all the activity correlated with the underlying source. For our experiments, the duration of the training window (δ) was 60 ms and the window onset time (τ) was varied across time. We used the reweighted least-squares algorithm to learn the optimal discriminating spatial weighting vector wτ,δ (Jordan and Jacobs, 1994).

The discrimination vector wτ,δ can be seen as the orientation (or direction) in the space of the EEG sensors that maximally discriminates between the two experimental conditions. Thus, the time dimension defines the time of a window (relative to the either the stimulus or response) used to compute this discrimination vector. Given a fixed window width (60 ms in this case), sweeping the training window from the onset of the visual stimulation to the earliest response time represents the evolution of the discrimination vector across time. Within a window, at a fixed time, all samples are treated as independent and identically distributed to train the discriminator. Once the discriminator is trained, it is applied across all time so as to visualize the projection of the trials onto that specific orientation in EEG sensor space. A discriminating component is defined as one such discrimination vector, with its activity visualized by projecting the data across all time onto that orientation. We call this visualization a discriminant component map. For instance, for recurring components, one would expect activity trained during one window time to also be present at another time.

To visualize the profile of these components (stimulus or response locked) across all trials, we constructed discriminant component maps. We aligned all trials of an experimental condition of interest to the onset of visual stimulation and sorted them by their corresponding reaction times (RTs). Therefore, each row of one such discriminant component map represents a single trial across time [i.e., yeu(t)]. The discriminant component maps used in this study (see Fig. 7) represent face trials with the mean of the car trials subtracted (i.e., yfacesȳcar).

To provide a functional neuroanatomical interpretation of the resultant discriminating activity, and given the linearity of our model, we computed the electrical coupling coefficients for the linear model as follows: Equation 2 describes the electrical coupling uma of the discriminating component y that explains most of the activity X. To compute these coefficients, y is computed for only times during the specific window used to calculate the weights for that component. Strong coupling indicates low attenuation of the component and can be visualized as the intensity of the “sensor projections” uma. uma can also be seen as a forward model of the discriminating component activity (Parra et al., 2002, 2005).

We quantified the performance of the linear discriminator by the area under the receiver operator characteristic (ROC) curve, referred to as UMAz, with a leave-one-out approach (Duda et al., 2001). We used the ROC UMAz metric to characterize the discrimination performance while sliding our training window from stimulus onset to response time (varying τ). Finally, to assess the significance of the resultant discriminating component, we used a bootstrapping technique to compute an UMAz value leading to a significance level of p = 0.01. Specifically, we computed a significance level for UMAz by performing the leave-one-out test after randomizing the truth labels of our face and car trials. We repeated this randomization process 100 times to produce an UMAz randomization distribution and compute the UMAz leading to a significance level of p = 0.01.

Traditional event-related potential (ERP) analysis was also performed by aligning the data to paradigm-specific events and averaging across trials as well as across subjects where appropriate. When ERP activity was used for additional analysis (e.g., ERP amplitude correlation with other experimental parameters), we averaged activity across short-length temporal windows (typically 40 ms in width) to make our estimates more robust. To visualize the spacial extent of the ERP activity across time, we computed average ERP scalp maps by interpolating the ERP activity across all electrode locations. We used a biharmonic spline interpolation (Sandwell, 1987) that is designed for irregularly spaced data points. All scalp maps were plotted using EEGLAB (Delorme and Makeig, 2004).

Discriminant component peak detection.

To quantify the spread/duration of a discriminant component, we performed single-trial peak detection by fitting a parametric function to the spatially integrated discriminating component y(t) For simplicity, we used a Gaussian profile [as in the study by Gerson et al. (2005)] that is parameterized by its height β, width σ, delay μ, and baseline offset α as follows: We computed the optimal parameters for each trial by using a nonlinear least-squares Gauss–Newton optimization (Gill et al., 1981). The center and width of the discriminating training window was used to initialize the optimization.

Diffusion model simulations.

The diffusion model assumes that fast two-choice decisions are made by a noisy process that accumulates information over time from a starting point toward one of two response criteria or boundaries, as in Figure 2B. The starting point is labeled z, and the boundaries are labeled “a” and “0.” When one of the boundaries is reached, a response is initiated. The rate of accumulation of information is called drift rate v, and it is determined by the quality of the information available from the stimulus. The better the information quality, the larger the drift rate toward the appropriate decision boundary and the faster and more accurate the response. Within-trial variability in the accumulation of information results in processes with the same mean drift rate terminating at different times (producing RT distributions) and sometimes at different boundaries (producing errors). Speed–accuracy tradeoffs are modulated by the positions of the boundaries as follows: moving boundaries closer to the starting point speeds responses and decreases accuracy. Response time distributions in two-choice tasks are positively skewed, which occurs naturally in the model by simple geometry: the increase in RT is larger if a lower value of drift rate is decreased by some amount than if a larger value of drift rate is decreased by the same amount. Besides the decision process, there are nondecision components of processing such as encoding and response execution (Fig. 2UMA) These processes are combined in the model, and their contribution to RT has mean Ter (Ratcliff and Tuerlinckx, 2002).

An illustration of the diffusion model. Parameters of the model are as follows: a, boundary separation z, starting point Ter, mean value of the nondecision component of RT η, SD in drift across trials sz, range of the distribution of starting point (z) across trials v, drift rate st, range of the distribution of nondecision times across trials s, SD in variability in drift within trials. UMA, Encoding processes (x) and response output processes (y) combine to give the nondecision component (z) with mean Ter. B, The diffusion process with two sample paths, RT distributions for correct and error responses, and all of the relevant parameters outlined above.

In the diffusion model, components of processing are assumed to vary from trial to trial. Variability in drift rate across trials (normally distributed with SD η) gives rise to error responses that are relatively slow compared with correct responses, and variability in starting point across trials (uniformly distributed with range sz) gives rise to relatively fast errors. Whether errors are faster or slower than correct responses for an experimental condition depends on the relative amounts of drift rate and starting point variability, drift rate values, and boundary positions (Ratcliff and Rouder, 1998 Ratcliff et al., 1999). Across-trial variability in Ter is uniformly distributed with range st (Ratcliff and Tuerlinckx, 2002).

The diffusion model serves to map performance characteristics onto underlying processes. From the probability of a correct response and the RT distributions for correct and error responses for each of the experimental conditions, the model extracts estimates of the quality of the stimulus information that enters the decision process for each condition (drift rate), the amount of information that must be accumulated before a decision can be made (boundary positions), the time taken by nondecision components of RT (Ter), and the amount of variability across trials in each of the processing components.

Here we fit the model to the data from the six subjects in the first experiment in which a range of experimental conditions (i.e., different phase coherence levels) were available. We used a χ 2 method (Ratcliff and Tuerlinckx, 2002) to perform the fits. We used the simulation results to relate different parameters of the diffusion model to our experimental observations.


CONCLUSION

We successfully provided neurophysiological evidence for early, automatic attention biases that are relevant for mate selection. The observed time course of the ERP effects suggests that both men and women automatically select physically distinctive faces for prioritized processing, but, in accord with our evolutionary hypothesis, only in men was this followed by enhanced evaluative processing associated with motivated attention to attractive opposite sex faces. With reference to the question that inspired this research, these results suggest that, in addition to threat-related stimuli, other evolutionary relevant information is also prioritized by our attention systems. Overall, our results bring the integration between evolutionary social psychology and cognitive neuroscience one step further, which we believe is necessary to fully understand the adapted human mind.

This study was carried out at the University of Kent. The authors would like to thank Brian Spisak for help with stimulus development and Keith Franklin for programming support. This work was funded by The Nuffield Foundation (URB 35850).


Impaired error-related processing in patients with first-episode psychosis and subjects at clinical high risk for psychosis: An event-related potential study

Impaired event-related potential (ERP) indices reflecting performance-monitoring systems have been consistently reported in patients with schizophrenia. However, whether these impairments exist from the beginning of the early phase of psychosis, such as in first-episode psychosis (FEP) patients and individuals at clinical high risk (CHR) for psychosis, has not yet been clearly ascertained.

Métodos

Thirty-seven FEP patients, 22 CHR subjects, and 22 healthy controls (HC) performed a visual go/no-go task so that three ERP components associated with performance monitoring—error-related negativity (ERN), correct response negativity (CRN), and error positivity (Pe) —could be assessed. Repeated-measures analysis of variance (ANOVA) with age and sex as covariates was used to compare ERN, CRN, and Pe across the groups.

Resultados

Repeated-measures ANOVA with age and sex as covariates revealed that compared with HC, FEP patients and CHR subjects showed significantly smaller ERN amplitudes at the Fz (F = 4.980, P = 0.009) and FCz (F = 3.453, P = 0.037) electrode sites. Neither CRN nor Pe amplitudes showed significant differences across the FEP, CHR, and HC groups.

Conclusão

These findings suggest that performance monitoring is already compromised during the early course of psychotic disorders, evident in FEP patients and CHR subjects, as reflected in the reduced ERN amplitude. Considering these findings, ERN could serve as a potential indicator of early-stage psychosis.

The ability to monitor one's own performance is fundamental and pertinent for goal-directed behaviors in social functioning 1 this ability enables individuals to integrate intended goals and real performances. Deficiency of performance monitoring, which has been consistently reported in patients with schizophrenia, is also related to impaired social functioning in patients with the disorder. 2 Furthermore, researchers have proposed that positive symptoms or thought disorders are caused by the inability to monitor behavior resulting from a discrepancy between internally generated action and externally induced action. 3, 4 Given these clinical implications for psychotic disorders, investigating the neural substrates of performance monitoring is essential for understanding psychotic disorders in depth.

To better comprehend the neural mechanism of performance monitoring, electrophysiological studies have identified three event-related potential (ERP) components associated with error-related processing or monitoring systems, namely, error-related negativity (ERN), correct response negativity (CRN), and error positivity (Pe). ERN is a negative deflection of the ERP wave observed following an erroneous response in behavioral tasks. 5, 6 CRN is a smaller negative deflection following a correct response, which occurs at the same time course and location as ERN, 7, 8 and it reflects conflict monitoring or partial error detection. 7 Pe is a positive deflection observed between 250 ms and 450 ms after the onset of an error response, which is associated with conscious error awareness or motivation to correct errors. 9, 10 Previous studies investigating these ERP components of performance monitoring have consistently reported reduced ERN 11-13 and enlarged CRN 12, 14 amplitudes in schizophrenia patients compared to those of healthy controls (HC). With regard to Pe, most of the studies reported Pe amplitudes to be normal in schizophrenia, 12, 15 with a few exceptions reporting a reduction in amplitude. 16, 17 Previous studies were performed in schizophrenia patients with a relatively long duration of illness 12, 13 thus, the results may have been confounded by the effect of aging, medication exposure, and disease chronicity.

It is unclear whether the ERP components of performance monitoring are also impaired in the early stages of psychosis, such as in first-episode psychosis (FEP) patients and in individuals at clinical high risk (CHR) for psychosis hence, these components should be explored during these stages of psychosis since past findings from chronic schizophrenia patients may have been affected by potential confounders, such as disease chronicity, exposure to antipsychotics, and relatively old age. In addition, as it is well known that a shorter duration of untreated psychosis (DUP) is essential for a better schizophrenia prognosis, 18 investigation of biomarkers that could identify the patients in the earlier stages of the disorder would aid in efforts to improve clinical outcomes. However, there has been only one study that has explored ERP components related to performance monitoring across the FEP, CHR, and HC groups. 16 In their seminal study, Perez et al. 16 reported that FEP patients showed smaller ERN, larger CRN, and smaller Pe amplitudes than HC. In addition, CHR subjects displayed smaller ERN amplitudes compared to HC, but CRN and Pe amplitudes in CHR subjects were comparable to those of HC. Despite the clinical implication of performance monitoring impairments in early psychosis patients, to the best of our knowledge, no follow-up study has been reported since the Perez et al. 16 study was published.

In summary, the current study aimed to investigate whether ERP components (i.e., ERN, CRN, and Pe) that reflect performance monitoring are compromised in the early stages of psychosis (i.e., FEP and CHR) as indicated by the previous findings in chronic schizophrenia patients and in the Perez et al. 16 study. 12 We hypothesized that FEP and CHR participants would show smaller ERN amplitudes, larger CRN amplitudes, and intact Pe amplitudes compared to the amplitudes of HC.


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