プラグインソースコードを表示するには、プラグインのコードをご覧ください GitHubリポジトリ.

ICLabel

EEGLAB用の自動EEG独立したコンポーネントのclassiferプラグイン。詳しくは、 ICLabelのウェブサイトチュートリアル.

インストール

ICLabel プラグインを取得する最も簡単な方法は、EEGLAB プラグインマネージャです。

EEGLABプラグインマネージャではなくGitHubでプラグインをインストールする予定がある場合は、matconvnetがサブモジュールとして含まれていることに注意してください。つまり、zip-fileのダウンロードには含まれません。ダウンロードする必要があります matconvnetの私のフォーク(バージョン) ICLabelフォルダにzipを抽出します。また、コマンドラインでこのリポジトリをクローニングしている場合、サブモジュールをクローンする「—recusive」フラグを必ず含めてください。必要なディレクトリにあると、正しいコマンドは次のようになります。

git clone –再帰的 https://github.com/lucapton/ICLabel.git

使用方法

グラフィカルな使用法

メニュー ICLabelのインストールが完了したら、既にインストール済みの場合は、EEGデータセットをロードする必要があります。 ICLabel を実行するには、独立したコンポーネント分析を使用してデータセットが既に分解されている必要があります。

読み込まれたデータセットで、「ツール」->「ICLabel」をクリックして、EEGLABウィンドウを使用してICLabelを起動します。 MATLAB のコマンドウィンドウに ICLabel のパイプラインの進捗状況が表示されます。 ICLabel が終了すると、MATLAB のコマンドウィンドウに「完了」が表示され、利用可能な場合は、Viewprops プラグインが開きます。「Viewprops」がインストールされていない場合は、画面に表示されません。

コマンド・ライン使用方法

ICA-decomposed EEG のデータセットを変数 EEG に保存したと仮定すると、MATLAB のコマンドウィンドウに次の入力で ICLabel を使うことができます。

EEG = iclabel(EEG)

結果の検索

ICLabel を使用する方法、EEGLAB ウィンドウまたは MATLAB のコマンドウィンドウから、IC の分類情報は、行列の EEG 構造に保存されます。

EEG.etc.ic_classification.ICLabel.classifications

ラベルは各行が対応するICのラベルベクトルである行列として保存されます。ラベルベクターは、7つのICLabel ICカテゴリのいずれかにあるICの確率を表す7つの数字の列です。例えば、5番目のICのラベルベクターを見つけるには、行目の行を参照します。

EEG.etc.ic_classification.ICLabel.classifications(5, :)

また、文字列のセル配列でクラスラベルを見つけることができます。

EEG.etc.ic_classification.ICLabel.classes

文字列のセル配列の各要素は、ラベルベクター内の対応する要素のカテゴリを示します。例えば、ラベルベクターの3番目の要素のカテゴリを検索します。

EEG.etc.ic_classification.ICLabel.classes{3}

カテゴリーが「目」です。

Viewprops プラグイン

ICLabel プラグインは、組み込みのプロットやビジュアライゼーションを提供していません。したがって、インストールすることも強くお勧めします。 Viewprops プラグインこの記事の一番上に示したような数字を生成します。詳細はこちらインストール取得方法に関するセクション Viewprops プラグイン見る wikiページ使用方法に関する情報

FieldTripでICLabelを実行

まず EEGLAB をインストールします(デフォルトでは ICLabel プラグインを含みます)。以下のスクリプトを使用します。

cfg = [];
cfg.datafile = '~/data/matlab/eeglab/sample_data/eeglab_data.set';
cfg.headerfile = '~/data/matlab/eeglab/sample_data/eeglab_data.set';
my_ft_data = ft_preprocessing(cfg);

eeglab; close; % add paths to EEGLAB
EEG = fieldtrip2eeglab(my_ft_data, my_ft_data.trial);
EEG = eeg_checkset(EEG);
EEG = pop_runica(EEG, 'icatype', 'runica');
EEG = pop_icflag(EEG, [0 0;0 0; 0.001 1; 0 0; 0 0; 0 0; 0 0]); % see function help message
rejected_comps = find(EEG.reject.gcompreject > 0);
EEG = pop_subcomp(EEG, rejected_comps);
EEG = eeg_checkset(EEG);

curPath = pwd;
p = fileparts(which('ft_read_header'));
cd(fullfile(p, 'private'));
hdr = read_eeglabheader( EEG );
data = read_eeglabdata( EEG, 'header', hdr );
event = read_eeglabevent( EEG, 'header', hdr );
cd(curPath);

バージョン履歴

Pending - シグナル処理ツールボックスが不在である場合、新しいメッセージ(そのような小さな変更のために新しいリリースが必要ではないと判断しました)

1.6 - バージョン1.5 1ヶ月前に導入された電極のオリエンテーションで問題を修正

1.5 - マイナーな微調整と優れた安定性(コミット履歴を参照してください)

1.4 - EEGLABの互換性のための可能な参照のリストに「平均」を追加

1.3 - 同じICAの分解と複数のデータセットを処理するとき、分類の確率が同一であることを確認してください

1.2.6 - 2016年の前にMaatlabのためのpop_iclabel.mで問題を修正し、まれなパスの問題を修正し、Autocorrelation長さで問題が発生します

1.2.5 - pop_iclabelでキャンセルを押すと問題を修正します。 m 点

1.2.4 - いくつかの依存関係を1.2.3に含めることを忘れて、それらを追加し、プロパティを表示するために問題を解決します

1.2.3 - 単一のデータセットのためのバグを修正

1.2.2 - STUDYの呼び出し形式を修正し、新しい関数eeg_icalabelstatを追加