Simulating event related potentials in tasks involving conflict resolution: a neural network

In this thesis, the main Executive Control theories are exposed. Methods typical of Cognitive and Computational Neuroscience are introduced and the role of behavioural tasks involving conflict resolution in the response elaboration, after the presentation of a stimulus to the subject, are highlighted. In particular, the Eriksen Flanker Task and its variants are discussed. Behavioural data, from scientific literature, are illustrated in terms of response times and error rates. During experimental behavioural tasks, EEG is registered simultaneously. Thanks to this, event related potential, related with the current task, can be studied. Different theories regarding relevant event related potential in this field - such as N2, fERN (feedback Error Related Negativity) and ERN (Error Related Negativity) – are introduced. The aim of this thesis is to understand and simulate processes regarding Executive Control, including performance improvement, error detection mechanisms, post error adjustments and the role of selective attention, with the help of an original neural network model. The network described here has been built with the purpose to simulate behavioural results of a four choice Eriksen Flanker Task. Model results show that the neural network can simulate response times, error rates and event related potentials quite well. Finally, results are compared with behavioural data and discussed in light of the mentioned Executive Control theories. Future perspective for this new model are outlined.

Elaborazione di segnali elettroencefalografici per lo studio di potenziali evocati durante compiti di apprendimento associativo

Il lavoro ha riguardato l’elaborazione di segnali EEG registrati durante compiti di apprendimento associativo. In particolare, durante tali compiti, i soggetti imparavano ad associare ad una certa immagine un evento neutro e ad una diversa immagine un evento avverso; la tempistica dell’evento associato a ciascuna immagine era segnalata dalla comparsa di una cornice colorata attorno all’immagine. Mentre l’evento associato a ciascuna immagine era certo, la tempistica dell’evento poteva variare da prova a prova pur verificandosi nella maggior parte dei trial (80%) dopo un tempo T0 dalla comparsa dell’immagine e, nel 20% dei trial, dopo un tempo T1 dalla comparsa dell’immagine, con T1 < T0. Ciò generava nei soggetti le condizioni di EXPECTED TIMING dell’evento (associata alla tempistica più frequente) e la condizione di UNEXPECTED TIMING dell’evento (associata alla tempistica meno frequente). Ciascuna delle due condizioni poteva riguardare l’evento neutro (privo di una particolare valenza per il soggetto) e l’evento avverso (con una valenza negativa per il soggetto). Nel presente lavoro è stata eseguita un’analisi approfondita dei segnali EEG, sia a livello di potenziali evocati sullo scalpo che a livello di segnali ricostruiti sulla corteccia. Lo scopo è quello di chiarire le possibili attivazioni corticali che generano i potenziali osservati sullo scalpo e, quindi, quali aree della corteccia sono maggiormente implicate nella detezione degli errori di predizione. In particolare, si è indagato se tali errori sono influenzati dalla valenza dell’evento inatteso (nel nostro caso avverso rispetto a neutro). La ricostruzione delle sorgenti è stata effettuata utilizzando l’algoritmo sLORETA. In base ai risultati ottenuti, la tempistica di arrivo della cornice ha effetto soltanto quando l’evento ha una valenza (negativa) per il soggetto e le ROI maggiormente coinvolte sono quelle del cingolo e quelle somato-sensoriali.