EEGLABエクステンションとプラグイン

EEGLABエクステンションまたはプラグインにより、ユーザーは新しいデータをビルドして公開することができます。 EEGLABのデータ構造を用いた処理および/または可視化機能そして大会。プラグイン機能は、簡単に使用してテストすることができます EEGLABメニューに紹介する新しいメニュー項目を選択します。 EEGLABは、Epluginsを直接ダウンロードしてインストールすることができます。ファイル → EEGLAB 拡張機能の管理メニュー項目。

トピックス

異なるEEGLABバージョン用のプラグインのリスト

プラグインの処理方法は、EEGLABの履歴、リードによって変更されていますより最近のバージョンと異なるシステムでより自動化プラグインの保存と管理 (プラグイン自体は多くの場合、異なるプラグイン管理システム間で同じ)。リスト以下のプラグインは、利用可能なプラグインのリストと同じです EEGLAB 対応する EEGLAB バージョンの EEGLAB プラグインマネジャーを通して。

EEGLAB 2019.1以降のプラグインの現在のリストを参照してください。
EEGLABのプラグインの一覧(2019.0)(このページのプラグインはなし更新しました)
詳細はこちらインポートそして、データ処理 EEGLABの拡張 13.xおよび14.x (プラグインおよびページは更新しません)

プラグインをインストールまたは更新するには

プラグインは、EEGLABプラグインマネージャを使用してインストールすることができます, メニューを使用してアイテムファイル → EEGLAB 拡張機能の管理.

もはやお勧めしませんが、プラグインはまだインストールできます手動で。プラグイン用のzipファイルをダウンロードした後、 EEGLAB “plugins” でプラグインファイルをダウンロードサブディレクトリ。プラグインの古いバージョンを削除します。ディレクトリに存在する。 EEGLABを再起動します。起動中、 EEGLAB は、MATLAB コマンドラインで以下を印刷する必要があります。

> eeglab: adding plugin "eegplugin_myplugin" % (see >> help eegplugin_myplugin)

プラグインは、通常、1つ以上の新しいアイテムを追加して、 EEGLABメニュー(Import data または Tools 見出し以下)

プラグインをアンインストールするには

プラグインは EEGLAB 拡張機能から簡単に削除できます。マネージャー。あるいは、フォルダーを移動したり削除したりすることもできます。 EEGLAB プラグインのフォルダーと EEGLAB を再起動します。

新しいプラグインを作成する

簡単な手順を参照してください。 EEGLABへの貢献 EEGLAB互換コードを作成する。

次に、EEGLAB ユーザが使えるように、上記のリストに拡張機能を追加できます。 EEGLABから自動的にダウンロードします。これを行うには、このフォームを使用する。プラグインの新しいバージョンをアップロードしたい、この単純化されたフォーム.

管理者は、これらはメンテナンスページです。プラグインリクエストプラグインの編集情報.

プラグイン/拡張子の古いバージョンにアクセスするには

必要に応じて、プラグインの古いバージョンが直接使用可能ですダウンロード http://sccn.ucsd.edu/eeglab/plugins/. EEGLAB拡張マネージャでインストールできません。シンプル zip ファイルをダウンロードして、eeglab/plugins/ フォルダに解凍します。 (プラグインの他のバージョンを削除してください) インストール済み)

人気の EEGLAB プラグイン

EEGLABで利用可能な一般的なプラグインは以下の通りです。 EEG研究者が利用できる方法が評価されていないため、EEG研究者は徹底的に推奨しています。実験に適用するあらゆる方法の基礎を研究し、考慮して下さいデータ。 EEGLABで利用可能な120プラグインが現在あるため、下記のリストは完了していません。プラグインが500ダウンロードに達した場合、下記のリストに表示されない場合は、お知らせください。

EEGLAB デフォルトプラグイン

これらのプラグインは EEGLAB コードとともに配布されます。

フリル: EEGLABのデータに様々なリニアフィルタを適用します。
CleanRawデータ: Artifact Subspace Reconstruction を含むさまざまな方法を使用して未加工 EEG データをきれいにして下さい。
ディップフィット: 独立したデータコンポーネントのダイポールモデリング球面または境界要素ヘッドモデル。関数を使う FIELDTRIPツールボックス
ICLabel: EEGLAB用の自動EEG独立したコンポーネント分類プラグイン。

データ収集

*App-MATLABビューア: EEG LSL を EEGLAB .set ファイルとして記録します。

データインポート

これらの拡張子は、さまざまな種類のデータをインポートすることができます。 EEGLABはありますがいくつかのデータフォーマットをインポートするネイティブ機能、以下のプラグインその他のフォーマットに対応多くのデータインポート拡張プラグインがあります。以下に最も人気のあるもののみが含まれている。

*bids-matlab ツール: bids-matlab-tool リポジトリには、BIDS (Brain Imaging Data Structure) 形式の実験をインポートおよびエクスポートする機能のコレクションが含まれています。
ビオシグ: さまざまなデータにデータをインポート/エクスポートフォーマット。
ファイルIO: 複数のデータフォーマットでデータをインポートできるツールボックス。 EEGLABで冗長機能も含まれていますが、ユニークな機能も含まれています。
ANTeepimport(アンテピムポート): ANT EEG社のEEP形式のデータをインポートします。
bva-io: インポート/エクスポートファイル from/ から Brain ビジョンソフトウェアアナライザースイート。
Neuroscan-io:Neuroscanソフトウェアから/へのインポート/エクスポートファイル。
マフマトロビ: MFF 形式の EGI 社のインポート/エクスポートファイル。
xdfimportの特長: XDF (LSL) 形式でファイルをインポート (EEG ストリームと EEG マーカーストリームのみ).
*モビラボラ: XDF (LSL) 形式でファイルをインポートし、EEGLAB での共同処理のための異なるサンプリング速度でストリームを溶かします。

事前処理

IIRfiltの: 短い適用 EEGLABのデータに対する非線形無限衝動応答フィルタ。
REST: scalp EEGの記録の参照を無限点に標準化する方法。
アアール: 自動アーティファクト除去ツールボックスは、電気脳グラム(EEG)における楕円および筋肉のアーティファクトの自動除去のためのいくつかの最新の方法を統合することを目指しています。
バイセッド: EEGLABのVised Marks拡張機能は、ネイティブeegplotデータスクロール図に編集機能を追加します。具体的には、イベントマーカーの追加/編集、チャネル/コンポーネントのフラグ付け、時間期間のフラグ付け、マーク構造のプロパティを表示することができます。
get_chanlocs 関数: get_chanlocs EEGLAB プラグインは、3D のスキャンされたヘッドイメージから 3D の電極の位置を見つけます。これらの画像をオフシェルフ機器で入手する方法に関するチュートリアルが含まれています。

EEG/fMRIアーティファクト除去

FMRIBについて: EEGLABのデータからfMRI-environmentアーティファクトを削除します。エクステンションにより、スキャナー関連のアーティファクトの除去が可能 fMRIスキャン中に収集したEEGデータから。詳しくはこちら GitHubリポジトリ.
ベルゲン: fMRI関連の勾配のアーティファクトの除去同時 EEG-fMRI データ。 EEGLABが提供するBERGEN拡張機能グラデーションアーティファクト補正のための異なる方法を持つGUI。

ICAベースのアーティファクト除去とコンポーネント分類

MARA: 人工の独立した自動識別コンポーネント。 MARAとは 6つの抽出によって専門家の評価から学ぶ線形分類器空間、スペクトル、およびテンポラルドメインからの機能。
ファスター: 完全に自動化された、監視されていないメソッドを実装高密度EEGデータの処理 FASTERは、ICAに基づくデータインポート、エッチング、リレファレンス、グランド平均作成、自動チャンネル、エポック、アーティファクト拒否などの一般的な機能を含みます。
ADJUSTについて: ステレオタイプのアーティファクト固有の空間と一時的な機能を組み合わせることで、アーティファクト関連インディペンデントコンポーネントを識別する完全自動アルゴリズム。
こちら: 共通のEEGのアーティファクトの半自動同一証明テンプレートに基づく。 CORRMAP拡張は、セットのセットで構成されています MATLABの機能により、識別とクラスタリングが可能一般的なEEGアーティファクトを表す独立したコンポーネント。
CIACについて: コクレアインプラントアーティファクト補正は半自動電気アーティファクトの修正のためのICAベースのツールコクレアーインプラントから発信
*リリカ: RELICAの目標は、データフレームやエポックの多くのランダムなブートストラップ選択を渡る分解データから最も安定的に分離されるICプロセスを特定することです。
*MP_クラスタリング: EEG対策を計画するための予測分析のためのツールボックスタグ別一般的なテンプレートの脳空間にソースの場所, ローカルのテスト空間測定の整合性および測定一貫性のある脳を解析測定可能なドメインへの領域。
リーガシー: EOGアーティファクトを除去する拡張 ICAコンポーネントで行われる回帰。半同時データセットいかなるアーティファクト除去研究でも使われるかもしれない利用できる。
サスカ: SASICAは、これらのコンポーネントのさまざまな特性に基づいて独立したコンポーネントを拒否/選択するのに役立つEEGLABプラグインです。
オートマチック: Automagic は EEG-datasets の前処理のための MATLAB ベースのツールボックスです。ビッグ(小型)EEGデータセット用のユーザーフレンドリーな事前処理ソフトウェアを提供する目的で開発されました。
アメリカ: アダプティブ・ミックスチャー・インディペンデント・コンポーネント・アナリシス(AMICA)は、インプット・データに関する独立したコンポーネント・分析(ICA)を行うバイナリ・プログラムと、複数のICAモデルとの併用が可能です。また、postAmicaUtilityプラグインのダウンロードを検討してください。

統計と信号処理

FieldTripライト: フィールドトリップはスタンドアローンのツールボックスですが、ソースローカリゼーション方法と追加の統計方法を提供する EEGLAB 拡張機能として機能することもできます。
リモ: MEEGデータ(LIMO MEEG)ツールボックスのLInear MOdellingは、MEEGデータの統計解析に専用のEEGLABプラグインです。
*ERPラボ: ERPLABの特長 Toolbox はセットのセットですオープンソースとして動作するERPデータを分析するためのMATLABルーチン EEGLAB への拡張のセット。
アイイー・イージー: EYE-EEG ツールボックス統合分析を促進する目的で開発されたEEGLABの拡張電気生理学的およびoculomotorデータの。
質量_univ: MATLABのMass Univariate ERP ToolboxはMATLABの利用可能なセットです。質量を実行するための関数イベント関連の脳の潜在能力(ERPs)の分析認知症で人気の神経活動の非侵襲的な測定神経科学。
*Bioelectromagnetism: バイオエレクトロマネシス MATLABツールボックスは、平均ERPをプロットするために、この拡張機能でインターフェイスしています。彼らのミニマとマキシマ(ピーク検索)を見つけるために。このツールボックスからいくつかのファイルのみがこの拡張子に含まれています。

ソースと接続分析

*シャフト: ソース情報フローツールボックスとEEGLABプラグインは、さまざまな種類の計算を行いますソース分解されたEEGデータの多重化効果的な因果モデル。イベント関連のインタラクティブな視覚化とアニメーション ‘information Flow’ のネットワークは含まれています。
NFTの特長:Neuroelectromagneticのフォワード・ヘッドのモデリングのツールボックスは注文の境界を造ります要素方法(BEM)および有限要素モデル(FEM)は頭部を先に進めます対象のMRヘッド画像やMNIテンプレートの脳からのモデル測定された電極の位置へのモデルゆがみ。
パックツール: イベント関連 PACTools は、EEGLAB プラグインで、単一サブジェクトデータの相振れを補正します。 PACを計算するための伝統的な方法に加えて、プラグインには、相互情報フェーズ振幅カップリング方法(MIPAC)の瞬間およびイベント関連の実装が含まれています。
パクト: PACTは、コンピューティングのクロス周波数のためのEEGLAB拡張です段階振幅のカップリング。
*エルプソース: eLoretaを使用してERPのソースローカリゼーション。

高性能コンピューティング

nsgportal: NSG EEGLABポータルから、高性能コンピューティングリソースで、サンディエゴスーパーコンピュータセンターのNSF主催のExpanseスーパーコンピュータに、Neuroscience Gateway Portal(NSG)を自由に利用できるようにEEGLABスクリプトを実行するために、High-Performance Computingに使用することができます。