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.

NIMA EEGLABプラグイン

NIMAは、測定投影分析からニマの画像の略です。 測定値 投影ツールボックス(MPT)は公開方法(Bigdely-Shamlo et al., 2013年) ウィキページで見る リンクについてhttps://sccn.ucsd.edu/wiki/MPT)。 MPTの素晴らしい視覚化 関数は、スタンドアローンダイポールに除去され、再ラップされます MPTに依存しない視覚化装置。 GUIとしてメニュー項目 STUDYタブの下に表示されます。 主な機能、nimasImagesfromMpA() は スタンドアローンコマンドライン機能としても使用されます。

オプションの入力でできること (12/07/2018 更新)

• それぞれに色とアルファ値の指定 blob/voxel クラスター。
• MRIイメージとblob/voxel-clusterの予測を指定する ショー。

GUI、Blobs、Voxels

下記のスクリーンショットでGUIイメージを見ることができます。 この映像作品 に 3-D Gaussian-blurred ダイポールの場所, 呼ばれる (確率的) dipole 空間を決定するために2つのパラメータを必要とする密度、 スプレッド、すなわち全幅半径(FWHM)mmと数 sigma は Gaussian (任意入力として指定できます、 デフォルト 3 シグマ; シグマ == FWHM/2.355)。 また、ご利用者様へお申し出ください。 対称のvoxelのサイズを決定することによって空間の決断を、 2mmから8mmまで対応可能。 決勝 視覚化はblobかvoxelsを使用して作ることができます、そして 透明度はアルファ(見えない固体として0-1)として指定できます。 任意入力、色の割り当ての順序そしてRGBの小冊子 選択したクラスターは ‘blobColor’, [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1 ] 指定された3つのクラスターのR、G、Bを与える この順序で。 下のスクリーンショットでは、スキャルプトポグラフィ、ブロブを比較します クラスター 5, 6, 16 の画像、および voxel イメージ。 私の同僚は私に言った voxel イメージは、Minecraft の彼を思い出させます。

std_dipoleDensity() との比較

std_dipoleDensity() は、現在最大 5 つのクラスターをプロットできます。 1つのヘッド スペース。 この機能と比較すると、NIMAの画像はエンボディできます 透明性とより微調整された空間解像度。

ブロブ画像のVoxelサイズ比較

FWHM = 8 mm, ガウスをトランクするためにシグマの数 = 3. 左上から 右、Voxel サイズ = 2 mm、3 mm、4 mm。 左下から右下まで、5mm、6mm mm、および7 mm。

Voxel画像のVoxelサイズ比較

FWHM = 8 mm, ガウスをトランクするためにシグマの数 = 3. 左上から 右、Voxel サイズ = 2 mm、3 mm、4 mm。 左下から右下まで、5mm、6mm mm、および7 mm。

フリガナ サイズ比較

ガウシアンをトランクするためにシグマの数 = 3. 左上から右上まで、FWHM = 8 mm、12 mm、16 mm。 左下から右下まで、20mm、24mm、28mm。

アルファ比較

FWHM = 8 mm, ガウスをトランクするシグマの数 = 3. トップ行, voxel プロット。 ボトムライン、ブロブプロット。 左から右へ、アルファ=0.1、0.3、0.5、 0.7, 0.9.

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