Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Hallás 2. EEG Az agy elektromos aktivitásának elvezetése a fejbőrön elektródák segítségével Két pont közti feszültség különbség (referencia- elektróda)

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Hallás 2. EEG Az agy elektromos aktivitásának elvezetése a fejbőrön elektródák segítségével Két pont közti feszültség különbség (referencia- elektróda)"— Előadás másolata:

1 Hallás 2

2 EEG Az agy elektromos aktivitásának elvezetése a fejbőrön elektródák segítségével Két pont közti feszültség különbség (referencia- elektróda) Egy adott csatornán enek a feszültségkülönbségnek az időbeni változását rögzítjük (pl Hz mintavételi frekvencia: másodpercenként 1000 minta) Különböző frekvenciájú hullámok (frekvencia sávok): különböző éberségi-, tudatállapothoz, kognitív folyamatokhoz kapcsolhatóak Előnyök: jó idői felbontás,nem invazív,„olcsó” Hátrány: rossz téri felbontás

3

4 Mit mérünk A fejfelszínről elvezethető EEG-t az idegsejtek posztszinaptikus potenciáljai (EPSP,IPSP) okozzák. Ahhoz, hogy a fejbőrön mérhető nagyságú jel keletkezzen, a sejtek orientációjának hasonlónak kell lenni.  kéregben pyramidális sejtek Több sejt szinkronizált polarizációja Dipólusok  sejten belüli és sejten kívüli áram

5 Forrás-lokalizáció A fejbőrről elvezetett EKP hullámformák sok esetben több forrás párhuzamos aktivitását tükrözik. A különböző források bizonyos esetekben szelektíven manipulálhatók, ami a fejbőrről elvezetett jel megváltozását okozhatja: megváltozhat a hullámforma amplitúdója, topográfiája, csúcslatenciája. De egy adott (mért) potenciál-eloszlás nem határoz meg egyértelműen egyetlen dipólus összeállítást, ami az adott eloszlást generálja!!! Egy adott eloszlást végtelen sok különböző dipólus konfiguráció létrehozhat

6 Eseményhez kötött potenciálok (EKP) Event-related potentials (ERP) Az elektroenkefalogramban megfigyelhető, adott eseményhez (ingerbemutatás, gombnyomás, stb.) kapcsolható szisztematikus változások. (time-locked) Az ERP módszer alapfeltevései: - jel(t) = EEG(t) + ERP(t) - EEG(t) és ERP(t) függetlenek Több jelszakaszt átlagolunk EEG(t) egy-másfél nagyságrenddel nagyobb mint ERP(t)

7

8

9 A kortikális EKP 2-10 mikrovolt, az agytörzsből eredő jelek ennél kisebbek, kb. 1 mikrovolt. Agytörzsi válaszok: 1,5-15 ms poststim., a VIII. agyidegből és agytörzsi struktúrákból erednek.

10 Agytörzsi válaszok

11 Közép látenciájú válaszok ms poststim., Na (felső agytörzsből vagy a cortex-ből ered), Pa (hallókéregből bilaterálisan) Alacsony frekvenciákra érzékenyek Nagy variabilitást mutat, akár egyéneken belül és elektródák között is. Akár Nb, Pb, Nc hullámok is követhetik őket.

12 Lassú hullámok ms poststim. P1-N1-P2-N2 hullámokat jelenti P1 & N1 az inger regisztrációját jelzi P2: Szenzoros input összevetése emlékezeti reprezentációkkal??? N2: inger felismerése, pontosan mi is az inger

13 Késői hullámok (150 ms poststim.) MMN: mismatch negativity – ms –Standard ingerek közötti deviáns váltja ki –Frontocentrális eloszlású –Nem figyelt helyzetben is kiváltható ORN: object-related negativity – ms –két külön akusztikus tárgy jelzőmozzanata (precedence effect) –Frontocentrális eloszlású –Összetett hangot egy forrásból érkezőnek halljuk, mert a frekvenciakomponensei jó harmonikus kapcsolatban vannak, de amennyiben akár egy komponenst 4%-kal elhangolunk, hajlamosak vagyunk azt két hangforrásból érkezőnek észlelni

14 Késői hullámok II. P300: inger kategorizációját jelöli, inger elhelyezése egy feladatfüggő kategóriában. –Két komponensből áll: – P3a: „újdonság P3”, ms, frontocentrális eloszlású, figyelem irányításában szerep és az újdonság feldolgozásában. – P3b: kb. 300 ms, parietális területek felett a legnagyobb az amplitúdója, információfeldolgozás, valószínűtlen események váltják ki; döntéshozatal; kognitív terhelés N400: válasz szavakra, vagy más értelemmel bíró ingerre (olvasott szóra is)

15 Hallókészülékek Kompenzációs „profil” meghatározásában segíthet a pszichoakusztika Példa: loudness recruitment Nem lehet minden hangerősséget azonos mértékben erősíteni  AGC: automatic gain control Erősítés mértéke az input erősségétől függ Input: széles terjedelem  output: szűk terjedelem

16 Kihívások Lassú változások: beszédszituációtól függően az átlagos intenzitásban 30 dB különbség is lehet Gyors változás (pl. ajtó csapódás) Melyiket kövesse az erősítés? Lassú vs. gyors AGC  kombinált Gyors változás a beszédben is pl. mgh –msh: ez is lehet 30 dB Syllabic compression: msh-k nagyobb mértékű erősítése  Cross modulation:több beszélőhöz kapcsolódó hangingerek egyszerre változnak  „közös sors”  egy forrásnak hallatszik

17 A hallási küszöb eltolódása frekvenciától is függhet Input frekvencia-sávokra bontása ~ hallási filterek, sávok külön erősítése Személyenként változhat, hogy melyik eszköz a legmegfelelőbb Beállítás:normál halláshoz hasonló, vagy minden frekvencián azonos erősség

18 Cochlear implants Ép hallóideg, auditoros területek, sérülés csigában (általában szőrsejtek) Hallóideg elektromos ingerlése

19 Frekvencia kód: –ingerlés frekvenciájának növelésével a hangmagasság érzete is nő – Hz, de nagy egyéni különbségek –Frekvencia változásának észlelése: min. 5% –Probléma: szűk sáv az észlelési- és a fájdalomküszöb közt Helykód: –több elektróda  a csiga/hallóideg különböző frekvenciákért felelős részeit stimulálják (csúcshoz közeli részek: tompa, alaphoz közel eső részek: éles hangérzet  hangszín is) –Nehéz az elektródák által ingerelt területet élesen behatárolni –4 elektróda már elég lehet a beszédészleléshez –Idői tényezők nehezen megragadhatóak

20 Beszéd kódolása elektromos jellé AGC Hallási filterek szimulációja band-pass filterekkel Az egyes filterek kimenete kerül a megfelelő elektródákhoz: analóg hullám, vagy kb.800 Hz-es impulzusok (CIS) CIS: minden elektróda folyamatosan közvetíti az impulzusokat, de az elektródák sose aktívak egyszerre Filter kimenete az impulzusok amplitúdóját, vagy időtartamát határozza meg SMPS (Spectral Maxima Sound Processor): 16 band-pass filter, centrális frekvenciák: Hz), 4 ms-onként kiválasztásra kerül az a 4 filter, aminek a legnagyobb az outputja  megfelelő elektródák közvetítik a jelet az outputnak megfelelő amplitudóval SPEAK (Spectral Peak): 20 filter, output folyamatos számítása, 5-10 filter kiválasztása

21 Digitális hang Analóg hangfelvétel: –időben változó nyomás  időben változó feszültség –122 kHz-ig képes a frekvenciák kódolására –Érzékeny, könnyen zajos lesz Digitális hang –Analóg jel  szabályos időközönként mintavétel  az érték bináris jelként tárolva

22 Mintavételi frekvencia (Hz): másodpercenként hány jel-értéket rögzítünk (egyenletes időközönként). CD: Hz DVD-Audio: 44.1 – 192 kHz Nyquist kriterium: maximális frekvencia a mintavételi frekvencia fele lehet (többértelműség elkerülése)  CD-nél kb. 20 kHz Felbontás: Hány különböző értéket vehet fel a jel? Gyakran bit egységekben van megadva. Pl. 16 bit felbontás azt jelenti, hogy 2 16 számú lehetőség van a jelek ábrázolására. CD: 16 bit DVD-Audio:16, 20, 24 bit Kerekítés miatt szisztematikus torzítások Kivédése: zaj hozzáadásával (dither)

23 Tömörítés Tömörítés nélküli, veszteségmentes formátum pl. wav, aiff Tömörítéssel, veszteségmentesen tárol pl. WavPack, FLAC Tömörítéssel, veszteségesen tárol pl. MP3, AAC. Perceptuális kódolás  a nem, vagy csak kevéssé észlelt elemek kihagyása Pszichoakusztikus modell: az emberi észlelés sajátságainak figyelembevétele

24 Perceptuális kódolás Hallási szűrőkhöz hasonló szűrők sorozata  sávokra bontás (32) Elfedési jelenség: maszkolt hangok kihagyása Bitmélység az adott szakasz és sáv átlagos szintjéhez igazítva  kisebb felbontás is elég (maszkolás és hallási küszöb figyelembevétele itt is) kb. 10-szeres tömörítés

25 A szenzoros elnyomás Az önindított cselekvéshez kapcsolódó szenzoros ingereket kisebb intenzitásúnak észleljük –reafferencia csökkentése –külső relevánsabb ingerek kiemelése (állatvilágban is) –öntudat Kapuzás vs. Szenzoros elnyomás Klasszikus példa: –nem tudjuk önmagunkat csikizni (Blakemore, 1998) Fontos tényező: bejósolhatóság Első vizsgálatok:szomatoszenzoros, később egyéb modalitások is

26 Hallási modalitás Saját-beszéd észlelése (Curio és mtsai, 2000; Heinks-Maldonado és mtsai, 2005) Gombnyomással is –EKP: N1 csökkenése (Baess és mtsai, 2011; Horváth, 2012, 2013 ) –viselkedéses adatok is: szubjektív egyenlőségi pont - PSE (Sato, 2008; Weiss és mtsai, 2011, 2012) bejósolhatóság, kongruencia, ágencia-kauzalitás, koincidencia Hughes és mtsai (2013)

27 Elméletek  Preaktivációs hipotézis Forward modellek  Figyelmi tényezők Bays és Wolpert (2007) Waszak és mtsai (2012)

28 Kérdések bejósolhatóság, kongruencia, ágencia-kauzalitás, koincidencia tanulás Érzékenység vagy válasz kritérium? (detekció) Figyelem, orientációs-reakció (N1 komponensek) Módszertani kérdések (gombnyomás) én-felfogás szerepe


Letölteni ppt "Hallás 2. EEG Az agy elektromos aktivitásának elvezetése a fejbőrön elektródák segítségével Két pont közti feszültség különbség (referencia- elektróda)"

Hasonló előadás


Google Hirdetések