1. EEG數(shù)據(jù)的微狀態(tài)分析教程

        共 1614字,需瀏覽 4分鐘

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        2022-07-17 10:01

        微狀態(tài)分析(Microstate analysis)是多通道EEG記錄一系列準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)的微狀態(tài),每個微狀態(tài)的特征是整個通道獨(dú)特的地形圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。EEG 微狀態(tài)分析旨在使用數(shù)據(jù)壓縮或聚類技術(shù)來表征這些模式。聚類算法將作為輸入數(shù)據(jù)提供的完整空間模式集簡化為一組具有代表性的 EEG 地形圖。腦電微狀態(tài)反映了大腦神經(jīng)元集群瞬時(shí)活動的總和,不同微狀態(tài)是由不同的神經(jīng)元集群活動所引起的,而不同的微狀態(tài)反映了大腦不同的功能狀態(tài)。微狀態(tài)分析的目的是將記錄的腦電時(shí)間樣本分割成微狀態(tài)類別,因此屬于同一類別的腦電樣本具有盡可能相似的腦地形圖。


        在文獻(xiàn)1中,研究者已經(jīng)描述了微狀態(tài)分析的基本步驟:

        主要是需要計(jì)算GFP peak和使用聚類的方法找到微狀態(tài)。

        全腦域功率GFP(Global Field Power):某個時(shí)間點(diǎn)地形圖所有電極電壓值的標(biāo)準(zhǔn)差,用于描述某個地形圖電場的強(qiáng)度。它簡單地表示為給定時(shí)間點(diǎn)內(nèi)平均參考電極值的均方根。


        一些概念指標(biāo):

        1)平均持續(xù)時(shí)間(mean duration)

        平均持續(xù)時(shí)間是指每種微狀態(tài)出現(xiàn)并且保持穩(wěn)定時(shí)間的平均長度。

        2)出現(xiàn)頻率(occurrence frequency)

        出現(xiàn)頻率是指每種微狀態(tài)在每秒發(fā)生的平均次數(shù)。

        3)時(shí)間覆蓋率(time coverage)

        覆蓋率是指每種微狀態(tài)在總的時(shí)間里所占的比例。

        4)振幅(amplitude)

        振幅是指每種微狀態(tài)時(shí)間出現(xiàn)時(shí)刻的多路通道的電極電壓平均值。

        5)轉(zhuǎn)換概率(transition probability)

        轉(zhuǎn)換概率是指各個微狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換概率。


        聚類算法:

        K-means  &  Modified K-means

        K-medoids

        Atomize & Agglomerate Hierarchical Clustering (AAHC)

        Topographic Atomize & Agglomerate Hierarchical Clustering (T-AAHC)

        principal component analysis(PCA)

        Fast-independent component analysis(fast-ICA)

        具體算法介紹,可參考文獻(xiàn)3


        對于EEG數(shù)據(jù),需要進(jìn)行一下預(yù)處理,可以使用eeglab或設(shè)備自帶的分析,大體上預(yù)處理步驟都是差不多的??梢詤⒖嘉恼拢?/span>

        EEGLAB腦電數(shù)據(jù)預(yù)處理(視頻版)

        針對EGI的數(shù)據(jù),首先建議使用netstation軟件進(jìn)行預(yù)處理,最基本的需要經(jīng)過濾波和分段。額外的預(yù)處理步驟可進(jìn)行剔偽跡等操作。預(yù)處理后會生成的文件格式mff文件。

        其它設(shè)備的數(shù)據(jù)預(yù)處理同理可這樣進(jìn)行。


        Matlab平臺使用EEGLAB進(jìn)行微狀態(tài)分析

        下載microstate工具箱,然后放置到eeglab中plugin文件夾中后啟動eeglab,在導(dǎo)入EEG數(shù)據(jù)后,在tools菜單欄下就可以看到操作欄。

        eegalb如何導(dǎo)入各種設(shè)備的數(shù)據(jù)文件,可參考此視頻《使用eeglab導(dǎo)入各種EEG數(shù)據(jù)格式的方法》。


        進(jìn)行常規(guī)預(yù)處理后,可選擇識別個體腦電圖水平的微狀態(tài)(第一級聚類)Identify microstate maps,彈出對話框

        默認(rèn)算法是k-means,如需選擇AAHC聚類算法,則需要勾選上第一列的選項(xiàng)。其它參數(shù),可按默認(rèn)設(shè)置,如需了解,可參考底部文獻(xiàn)鏈接教程鏈接,點(diǎn)擊OK,然后在plot下拉菜單欄中就可以查看圖像

        順序可根據(jù)要求進(jìn)行edit修改。

        eeglab這里的微狀態(tài)只能分析靜息態(tài)的EEG數(shù)據(jù),任務(wù)態(tài)ERP數(shù)據(jù)則需要使用cartool軟件進(jìn)行分析了。


        使用cartool軟件進(jìn)行微狀態(tài)分析

        下載cartool軟件,文章底部提供下載鏈接

        1、導(dǎo)入預(yù)處理過的數(shù)據(jù)(已分段數(shù)據(jù))

        數(shù)據(jù)導(dǎo)入EGI數(shù)據(jù)導(dǎo)入選擇.bin格式,選擇對應(yīng)的文件類型。

        點(diǎn)擊Next進(jìn)入下一個界面。


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