CC BY
29
Раздел III
МЕДИЦИНСКАЯ БИОФИЗИКА И РАЗРАБОТКА ЛЕЧЕБНО-ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ АППАРАТУРЫ
УДК: 612.822.3 DOI: 10.12737/article_5a38fc3a38f3f0.18058568
ЛЕКСИЧЕСКИЕ И РЕГУЛЯТИВНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПЕРЕРАБОТКИ ЗРИТЕЛЬНОЙ ВЕРБАЛЬНОЙ
ИНФОРМАЦИИ В ПРОСТОМ КОНТЕКСТЕ
П.А. ПРОДИУС, Н.С. НУЖИНА, И.В. МУХИНА
ФГБОУВП «Нижегородская государственная медицинская академия» Минздрава России, площадь Минина и Пожарского, дом 10/1, Н. Новгород, 603005, Россия
Аннотация. Изучались поведенческие и нейрофизиологические особенности переработки зрительной вербальной информации в виде пары слов с низкой ассоциативностью. Одной из целей исследования было изучение поведенческих и нейрофизиологических различий между абстрактными и конкретными словами в простом контексте. Вторая цель заключалась в проверке предположения о возможности различий в обработке зрительной информации между нецелевым и целевым словом в рамках одного словосочетания (прилагательное и существительное). Испытуемым предлагалось отнести второе слово к конкретным или абстрактным. Выполнение задания происходило с одновременной регистрацией ЭЭГ. Проводили статистический анализ средних амплитуд связанных с событием потенциалов в течении 1000 мс после предъявления первого и второго слова и времени категоризации. При сравнении их и времени категоризации абстрактных и конкретных слов обнаружено сохранение поведенческих и некоторых нейрофизиологических различий. Сопоставляли амплитудные различия потенциалов абстрактных и конкретных слов с первым нецелевым словом. Выявлены существенные различия поздних компонентов связанных с событием потенциалов для теменных областей головного мозга между первым (нецелевым) и последним (целевым) словом. Различия их амплитуды между существительными и прилагательными более выражены у абстрактных слов.
Ключевые слова: Связанные с событиями потенциалы, конкретные и абстрактные слова, регуляция умственной деятельности, переработка зрительной вербальной информации, время категоризации.
LEXICAL AND REGULATIVE FEATURES OF PROCESSING VISUAL VERBAL INFORMATION IN
SIMPLE CONTEXT
P.A. PRODIUS, N.S. NUZHINA, I.V. MUKHINA
Nizhny Novgorod State Medical Academy Pozharsky and Minin Square, 10/1, Nizhniy Novgorod, 603005, Russia
Abstract. The authors investigated behavioral and neuro-physiological features of processing visual verbal information in the form of a pair of words with low associativity. One of the research purposes was to investigate the behavioral and neuro-physiological differences between abstract and specific words in a simple context. The second purpose was to test the assumption of the possibility of differences in the processing of visual information between an un-targeted and target word within a single word combination (adjective and noun). The subjects were asked to classify the second word as concrete or abstract. The task was carried out with the simultaneous registration of the EEG. A statistical analysis of the average amplitudes of the SSP (associated with the event of potentials) was performed for 1000 ms after the presentation of the first and second words and the categorization time. Comparison of the SSP and the time of categorization of abstract and specific words allowed to reveal the preservation of behavioral and some neuro-physiological differences. The amplitude differences of the SSP abstract and specific words with the first non-target word were compared. Significant differences in the late components of the SSP for parietal brain
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 4 - P. 157-162
regions between the first (non-target) and the last (target) word were revealed. The differences in the amplitude of the SSP between nouns and adjectives are more pronounced in abstract words.
Key words: event related potential, concrete and abstract words, regulation of mental activity, processing of visual verbal information, categorization time.
Введение. Перспективным подходом к диагностике психического здоровья является оценка мозга как «сложного устройства» по переработке информации. Особую роль в переработке информации у современного человека играет зрительный вербальный канал. Для изучения нейрофизиологических механизмов обработки мозгом письменной речи используется метод регистрации связанных с событием потенциалов (ССП). Он позволяет выделить вызванную электрическую активность мозга из общей (спонтанной) активности в результате регистрации электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Данный метод успешно применяется для выявления особенностей нарушения обработки вербальной информации больных с различными видами деменций [14] и шизофрении [13]. Для создания методик, чувствительных к нарушению психического здоровья, важно разобраться, какие нейрофизиологические особенности влияют на эффективность обработки лексических, семантических, синтаксических и др. компонентов письменной речи. На сегодняшний день накоплены экспериментальные данные, указывающие на то, что скорость, точность и лёгкость переработки зрительной вербальной информации зависит от ряда факторов [7,11]. Эти различия выражаются в поведенческих показателях (время реакции, количество ошибок) и нейрофизиологических характеристиках ССП (амплитуда и латентность компонентов ССП). Ниже приведены несколько факторов, влияющих на пространственно-временные характеристики ССП.
Лексические различия. Лексические единицы могут обрабатываться быстрее, если они относятся к конкретным и нейтральным словам, абстрактные слова могут обрабатываться дольше. На переработку слов, обозначающих одушевлённые объекты, тратится меньше времени, чем на слова, обозначающие неодушевлённые объекты. Конкретные слова, которые человек в процессе индивидуального развития осваивает гораздо раньше, нежели абстрактные, обладают большей способностью вызывать образы в сознании человека и считаются более простыми для распознавания, понимания и воспроизведения в памяти. Выявлены
амплитудные и зональные различия ССП для компонентов N400 и LPP. Лексические различия между абстрактными словами объясняются теорией двойного кодирования [15]. Внутренние репрезентации образованы в виде имагоге-нов и логогенов. При переработке конкретных слов активируются обе системы, а при восприятии абстрактных слов - только логогены. К списку лексических особенностей можно отнести эмоциональную валентность, длину слова, частотность употребления [1,9].
Контекстуальные различия. При предъявлении пары слов можно обнаружить влияние первого слова на время реакции и амплитудные характеристики ССП второго (прайминг-эффект). Положительный прайминг-эффект можно обнаружить при чередовании слов, относящихся к одной семантической категории. Время реакции на второе слово будет короче, а амплитуда N400 уменьшена [3,19]. Чтение предложений с конгруэнтным смысловым содержанием, например, «Повар варит сосиски» вызывает в ССП на последнее слово более низкую амплитуду N400, чем на последнее слово фразы «Повар варит принтер». ССП чувствительны к порядку слов в предложении. N400 на слова в начале предложения выше, чем в конце. Амплитуда N400 снижается для словосочетаний с высокой ассоциативностью [10]. Контекстуальные особенности переработки вербальной информации чувствительны к времени экспозиции, интервалу между стимулами: inter stimulus interval (ISI) и времени между началом предъявления первого и второго слова -stimulus-onset asynchrony (SOA). Прайминг-эффект, например, исчезает, если SOA меньше 250-300 мс. Контекстуальные особенности когнитивной обработки слов описывает модель контекстуальной доступности [2].
Произвольная и автоматическая переработка. Регуляцию семантической обработки слов предложено делить на автоматическую и стратегическую (контролируемую) [16]. Регулировать механизмы семантической обработки можно с помощью целеполагания. Целью задания можно выбрать содержание предложения, словосочетания или отдельного слова. Важную роль в регуляции переработки информации играют времен-
ные ограничения. При короткой экспозиции, коротком СОА мозг вынужден прибегать к более быстрой автоматической переработке.
Особенности взаимодействия лексических и контекстуальных процессов. Ранее было показано, что при выполнении задания классификации отдельных слов и псевдослов или категоризации в поздних компонентах ССП были выявлены различия между абстрактными и конкретными словами. Но когда они находились в конце семантически согласованных предложений эти лексические различия нивелировались [8]. В семантически несогласованных предложениях оставались амплитудные различия ССП для абстрактных и конкретных слов.
Цель исследования - проверка сохранения лексических различий между абстрактными и конкретными словами в простом контексте (словосочетании).
Поскольку имеются подтверждения сохранения лексических различий слов с разной эмоциональной валентностью в составе словосочетаний при выполнении семантического задания. Мы предполагаем сохранение лексических различий и в нашем эксперименте. Второй целью является сравнение поздних компонентов ССП между целевым и нецелевым словом. Если слова в словосочетании обрабатываются как единое целое, то различий быть не должно. Мы предполагаем, что у целевых слов поздние компоненты могут более выражены.
Материалы и методы исследования.
Участники исследования - 18 испытуемых (девушки от 18 до 22 лет) с нормальным или корректированным зрением. Стимульный материал - 80 пар слов. 80 прилагательных с нейтральной (простой, прямой) эмоциональной валентностью. 40 абстрактных существительных (момент, пример) и 40 конкретных (хомяк, филин) существительных. Пары слов - прилагательное и существительное - подбирали с низкой частотой ассоциации с помощью «Русского ассоциативного словаря». Из стимульно-го материала убирали высоко- и низкочастотные слова с помощью «Нового частотного словаря русской лексики». Средняя длина прилагательных 6-7 букв, существительных 5-6 букв. Дизайн эксперимента - испытуемые смотрели в центр экрана и одну из кнопок, означающих конкретную или абстрактную категорию. Стимулы предъявлялись с помощью программы «РяусЬоРу». На экране на 1 с появлялся фикса-
ционный крест, затем 200 мс серый фон, 1200 мс прайм (прилагательное), 200 мс серый фон, 1200 мс цель (существительное), 200 мс серый фон, знак вопроса (до нажатия кнопки). Регистрация ЭЭГ осуществлялась на энцефалографе Нейрон-Спектр ВПМ «Нейрософт» с помощью программы Нейрон-Спектр.№^ c частотой дискретизации 1000Гц в 9 отведениях (F3, Fz, F4, C3, Cz, C4, P3, Pz, P4).
Анализ - сравнивали усредненные отрезки ЭЭГ в 1200 мс после предъявления цели в трех группах: 1) абстрактные существительные / конкретные существительные, 2) прилагательные/абстрактные существительные, 3) прилагательные/конкретные существительные. Сравнение времени категоризации проводили с использованием непараметрического критерия Вилкок-сона для зависимых выборок. Достоверность поточечного сравнения средних значений амплитуды ССП устанавливали с помощью t-критерия Стьюдента, коррекцию на множественное сравнение с помощью критерия перестановок [12] проводили в модуле NME для Python [5,6]. Различия считались достоверными при р<0,05.
Рис. 1. Сравнение амплитуд ССП. На первое слово -нейтральное прилагательное (сплошная серая линия) и второе слово (абстрактные слова сплошная, конкретные - пунктирная черная линия). По оси X время в мс, по оси У напряжение в мкВ
Результаты и их обсуждение. Поведение. Сравнение времени реакции и амплитуды ССП абстрактных и конкретных слов. Время категоризации абстрактных существительных после нейтральных слов было на 37,4 мс дольше конкретных (385,5 и 348,1 мс, р 0,004). Во время выполнения задания большинством испытуемых не было допущено ошибок категоризации слов. У испытуемых, допустивших ошибки, их количество составило менее 1%.
Сравнение целевых слов после прилагательных. Сравнительный анализ кривых ССП выявил более выраженную по амплитуде (рис. 1.,
10иККЛЬ ОБ ОТШ МЕБТСЛЬ ТЕСЫК0ШЫЕ8 - 2017 - V. 24, № 4 - Р. 157-162
табл.) позднюю позитивную волну (ЬРР) для абстрактных слов в лобных отведениях (¥3, ¥г и ¥4). Наиболее значимыми отличия оказались для левого лобного отведения в интервале от 388 до 498 мс (р 0,0024). Эти результаты согласуются с данными литературы [10]. Лексические различия для целевых слов в первой серии сохраняются для компонента ЬРР, что может говорить о существенной роли данного компонента ССП для лексической обработки уже в рамках контекста. Это подтверждает теорию двойного кодирования о качественных преимуществах переработки конкретных слов [5]. Таким образом, обнаруженные ранее лексические различия между конкретными словами и абстрактными словами в условиях нейтрального контекста для времени категоризации и компонента ЬРР сохраняются.
теорию двойного кодирования и могут быть объяснены в рамках модели контекстуальной доступности слов [2]. Одна из групп могла оказаться более чувствительной к контексту и повлияла на амплитуду N400 (известно, что абстрактные слова более чувствительны к контексту); второе предположение заключается в уменьшении различий на последнем месте предложения или словосочетания в связи с тем, что смысловая определённость на этой позиции максимальна [18]. По мере увеличения количества слов в предложении трудность переработки повышается и, следовательно, увеличивается роль произвольной регуляции.
Сравнение амплитуды ССП между нецелевым и целевым словом. Кривые ССП для целевых слов отличаются большей амплитудой. Данные различия более выражены для поздних компо-
Таблица
Сравнение амплитуд ССП
Отведения Интервал ССП между абстрактными и конкретными словами где р<0,05 от - до мс р - после коррекции на множественное сравнение Интервал ССП между абстрактными Существительными и прилагательными где р<0,05 от - до мс р - после коррекции на множественное сравнение Интервал ССП между конкретными существительными и прилагательными где р<0,05 от -до мс р - после коррекции на множест- вен-ное сравнение
¥3 388 - 498 0.0024 380 - 513 611 - 769 0.0072 0.0032
¥г 394 - 487 0.0182 382 - 488 601 - 776 0.0186 0.0002 601 - 778 0.0008
¥4 419 - 495 0.0472 395 - 483 601 - 765 0.0358 0.0004 599 - 760 0.0028
С3 370 - 577 0.0002 327 - 421 436 - 512 734 - 803 0.0354 0.0348 0.0458
Сг 161 - 276 363 - 513 653 - 870 0.0098 0.0002 0.0002 723 - 861 0.0044
С4 161 - 272 382 - 503 683 - 831 0.0114 0.0024 0.0006 687 - 802 0.0144
Р3 260 - 581 655 - 961 0.0002 0.0004 289 - 569 726 - 934 0.0002 0.0008
Рг 352 - 583 689 - 840 885 - 931 0.0002 0.0004 0.0338 317 - 576 674 - 832 0.0002 0.0007
Р4 309 - 372 0.0494 339 - 585 629 - 636 692 - 925 0.0002 0.0004 0.0316 303 - 580 682 - 824 0.0002 0.0019
Амплитуда N400 в левом теменном отведении (рис. 1, табл.) оказалась выше у абстрактных слов (от 309 до 372 мс, р^0,049). По литературным данным, амплитуда N400 на одиночные слова и для прайминг-парадигмы больше у конкретных слов. Инверсия амплитуды N400 может указывать на большую роль компонента не в лексических, а в постлексических процессах. Стирание различий, а тем более инверсия для компонента N400, уже не вписывается в
нентов ССП. Пространственные особенности вызванной электрической активности мозга заключались в более заметных амплитудных различиях ССП в теменных отделах (рис.1, табл.). Обнаружили более высокую амплитуду для ССП конкретных и абстрактных слов в теменных отведениях (Р3, Рг и Р4) в сравнении с прилагательными для компонентов N400, ЬРР и поздней негативной волны (рис. 1). В левом теменном отведении для абстрактных слов
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 4 - P. 157-162
различия начинались с 260 мс и заканчивались на 961 мс, у конкретных - с 289 до 934 мс. Визуально ССП нецелевых слов начинает уменьшаться после 400 мс. Поздний отрезок кривых близок к изолинии и имеет признаки синхронизации в диапазоне альфа-ритма. На ССП для целевых слов (абстрактных и конкретных существительных) амплитуда поздних компонентов нарастает примерно до 800 мс. Таким образом, поздние компоненты ССП целевого целевого слова существенно отличаются от нецелевого слова. Из чего можно сделать заключение о том, что слова в рамках одного словосочетания могут обрабатываться мозгом по-разному. И вот каким образом можно объяснить столь заметные различия на позднем этапе обработки информации. Особенностью элементов ССП начиная с негативной волны N200 [17] и для более поздних компонентов (P300, N400, LPP и др.) является участие в более осознанных и контролируемых процессах обработки информации. Поэтому логично, что усиление произвольного контроля для второго слова будет усиливать когнитивные этапы обработки информации. Это может происходить за счет усиления активности фронто-таламической системы. Представляет интерес способность избирательно в рамках одного словосочетания изменять глубину и длительность переработки информации.
Сравнение разностных кривых ССП между нецелевым и целевым словом. В теменных отделах разностные кривые для абстрактных и конкретных слов визуально наиболее схожи. В лобных отделах видно, что для абстрактных слов амплитуда кривых более выражена (рис. 2). Разностные кривые [17] были использованы для сравнения выраженности произвольных и ког-
Литература
1. Barber H.A., Otten L.J., Kousta S.T., Vigliocco G. Concreteness in word processing: ERP and behavioral effects in a lexical decision task // Brain and Language. 2013. V. 125, №1. P. 47-53.
2. Bransford J.D., McCarrcll N.S. A sketch of a cognitive approach to comprehension: Some thoughts on what it means to comprehend. In W. Weimer & D. Palermo (Eds.). Coalition and the symbolic processes, 1974. P. 189-230.
3. Bentin S., McCarthy G., Wood C.C. Event-related potentials, lexical decision, and semantic priming // Electroencephalography & Clinical Neurophysiology. 1985. V. 60. P. 353-355.
4. Bransford J.D., McCarrcll N.S. A sketch of a cognitive approach to comprehension: Some thoughts on
нитивных процессов переработки информации. Таким образом, можно говорить о обнаруженной тенденции более произвольной обработки абстрактных и более автоматизированной переработки конкретных слов.
Рис. 2. Сравнение амплитуд разностных кривых ССП.
Амплитуда ССП второго минус амплитуда первого слова (прилагательное минус абстрактное существительное сплошная чёрная линия, прилагательное минус конкретные - пунктирная чёрная)
Заключение. Исследовано, что в условиях простого контекста в целом сохраняются поведенческие и нейрофизиологические лексические различия между конкретными и абстрактными словами. Исключением в общей картине является негативная волна N400, которая, по-видимому, в большей степени связана с контекстуальной обработкой. Поздние когнитивные компоненты ССП для целевых слов значительно более выражены в рамках обработки словосочетания, чем не для целевых. Считаем перспективным использование простых словосочетаний с одновременной регистрацией ССП для выявления лексических, семантических и регулятивных нарушений вербальной обработки при психических заболеваниях.
References
Barber HA, Otten LJ, Kousta ST, Vigliocco G. Concreteness in word processing: ERP and behavioral effects in a lexical decision task. Brain and Language. 2013;125(1):47-53.
Bransford JD, McCarrcll NS. A sketch of a cognitive approach to comprehension: Some thoughts on what it means to comprehend. In W. Weimer & D. Palermo (Eds.). Coalition and the symbolic processes; 1974.
Bentin S, McCarthy G, Wood CC. Event-related potentials, lexical decision, and semantic priming. Elec-troencephalography & Clinical Neurophysiology. 1985;60: 353-5.
Bransford JD, McCarrcll NS. A sketch of a cognitive approach to comprehension: Some thoughts on what it
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2017 - V. 24, № 4 - P. 157-162
what it means to comprehend. In W. Weimer & D. Palermo (Eds.). Coalition and the symbolic processes, 1974. P. 189-230.
5. Gramfort A., Luessi M., Larson E., Engemann D., Strohmeier D., Brodbeck C., Parkkonen L., Hamalai-nen M. MNE software for processing MEG and EEG data // Neurolmage. 2014. V. 86. P. 446-460.
6. Gramfort A., Luessi M., Larson E., Engemann D., Strohmeier D., Brodbeck C., Goj, Jas M., Brooks T., Parkkonen L., Hamalainen M. MEG and EEG data analysis with MNE-Python // Frontiers in Neuroscience. 2013. V. 7.
7. Holcomb P.J. Semantic priming and stimulus degradation: Implications for the role of the N400 in language processing // Psychophysiology. 1993. V. 30. P. 47-61.
8. Holcomb P.J., Kounios J., Anderson J.E., West W.C. Dual-coding, context availability, and concreteness effects in sentence comprehension: an electrophysiological investigation // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition. 1999. V. 25. P. 721-742.
9. Kanske P., Kotz S.A. Concreteness in emotional words: ERP evidence from a hemifield study // Brain Research. 2007. V. 48. P. 138-148.
10. Koivisto M., Revonsuo A. Cognitive representations underling the N400 priming effect // Cognitive Brain Research. 2001. V. 12. P. 467-490.
11. Kutas M., Federmeier K.D. Electrophysiology reveals semantic memory use in language comprehension // Trends in Cognitive Sciences. 2000. V. 4, №12. P. 463-470.
12. Maris E., Oostenveld R. Nonparametric statistical testing of EEG- and MEG-data // Journal of Neuroscience Methods. 2007. V. 164. P. 177-190.
13. Niznikiewicz M.A., O'Donnell В.R., Nestor P.G., Smith L., Law S., Karapelou M., Shenton M.E., McCar-ley R.W. ERP assessment of visual and auditory language processing in schizophrenia. // Journal of Abnormal Psychology. 1997. V. 106. P. 85-94.
14. Olichney J.M., Yang J., Taylor J., Kutas M. Cognitive Event-Related Potentials: Biomarkers of Synaptic Dysfunction Across the Stages of Alzheimer's Disease // Journal of Alzheimer's Disease. 2011. V. 26. P. 215-228.
15. Paivio A. Mental representations: A dual coding approach. Oxford, England: Oxford University Press, 1986.
16. Posner M.I., Snyder C.R. Attention and cognitive control. In R. L. Solso (Ed.), Information Processing and Cognition: The Loyota Symposium. Hillsdale: Erlbaum, 1975. P. 55-85.
17. Ritter W., Ford J., Gaillard A. Cognition and event-related potential: I. The relation of negative potential and cognitive processes. // Ann. N.Y. Acad. Sci. 1984. V. 425. P. 24-38.
18. Van Petten C., Kutas M. Interactions between sentence context and word frequency in event-related brain potentials // Memory and Cognition. 1990. V. 18, №4. P. 380-393.
19. Zhang Q., Lawson A., Guo C., Jiang Y. Electrophysi-ological correlates of visual affective priming // Brain Res. Bull. 2006. V. 71. P. 316-323.
means to comprehend. In W. Weimer & D. Palermo (Eds.). Coalition and the symbolic processes; 1974.
Gramfort A, Luessi M, Larson E, Engemann D, Strohmeier D, Brodbeck C, Parkkonen L, Hämäläinen M. MNE software for processing MEG and EEG data. Neurolmage. 2014;86:446-60.
Gramfort A, Luessi M, Larson E, Engemann D, Strohmeier D, Brodbeck C, Goj, Jas M, Brooks T, Parkkonen L, Hämäläinen M. MEG and EEG data analysis with MNE-Python. Frontiers in Neuroscience. 2013;7.
Holcomb PJ. Semantic priming and stimulus degradation: Implications for the role of the N400 in language processing. Psychophysiology. 1993;30;47-61.
Holcomb PJ, Kounios J, Anderson JE, West WC. Dual-coding, context availability, and concreteness effects in sentence comprehension: an electrophysiological investigation. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition. 1999;25:721-42. Kanske P, Kotz SA. Concreteness in emotional words: ERP evidence from a hemifield study. Brain Research. 2007;48:138-48.
Koivisto M, Revonsuo A. Cognitive representations underling the N400 priming effect. Cognitive Brain Research. 2001;12:467-90.
Kutas M, Federmeier K.D. Electrophysiology reveals semantic memory use in language comprehension. Trends in Cognitive Sciences. 2000;4(12):463-70.
Maris E, Oostenveld R. Nonparametric statistical testing of EEG- and MEG-data. Journal of Neuroscience Methods. 2007;164:177-90.
Niznikiewicz MA, O'Donnell ВR, Nestor PG, Smith L, Law S, Karapelou M, Shenton ME, McCarley RW. ERP assessment of visual and auditory language processing in schizophrenia. Journal of Abnormal Psychology. 1997;106:85-94.
Olichney JM, Yang J, Taylor J, Kutas M. Cognitive Event-Related Potentials: Biomarkers of Synaptic Dysfunction Across the Stages of Alzheimer's Disease. Journal of Alzheimer's Disease. 2011;26:215-28. Paivio A. Mental representations: A dual coding approach. Oxford, England: Oxford University Press; 1986. Posner MI, Snyder CR. Attention and cognitive control. In R. L. Solso (Ed.), Information Processing and Cognition: The Loyota Symposium. Hillsdale: Erlbaum; 1975.
Ritter W, Ford J, Gaillard A. Cognition and event-related potential: I. The relation of negative potential and cognitive processes. Ann. N.Y. Acad. Sci. 1984;425:24-38.
Van Petten C, Kutas M. Interactions between sentence context and word frequency in event-related brain potentials. Memory and Cognition. 1990;18(4):380-93.
Zhang Q, Lawson A, Guo C, Jiang Y. Electrophysiologi-cal correlates of visual affective priming. Brain Res. Bull. 2006;71:316-23.
