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.

Clean_rawdata EEGLABプラグイン

Clean Rawdata プラグイン (バージョン 2.0) インターフェイスが再設計され、EEG および関連データからアーティファクトを削除するためのデフォルトの EEGLAB メソッドになります。プラグインは、データから低周波数のドリフト、フラットライン、ノイズチャネルを分離することができます。また、ASR(自動化されたサブスペース除去)を適用して、既知のアーティファクトフリー参照データへの構造を比較し、(「アーティファクト」)活動(アイリンク、筋肉活動、センサー運動などによって生成)を明らかにし、回復させることにより、アーティファクトフリー参照データを分離することで、EEGの背景活性を外部に取り込むことができます。

注意: このプラグインは、データ(ドリフト、チャンネル、タイムウィンドウの削除)の前処理と後処理のために、シグナル処理ツールボックスを使用します。コアASRメソッド(clean_asr)は、このツールボックスを必要としませんが、直接使用すると、ハイパスフィルタデータが必要になります。

このプロジェクトでは、

コミュニティがこのプロジェクトに維持する必要があります。既存の課題を調べ、プルリクエストを発行してください。すべての既存の方法論論文へのリンクが付いたセクションも必要です。

クレジット

このプラグイン、clean_rawdata はメソッド(例、アーティファクトサブスペース)を使用します。 BCILAB ToolboxのChristian Kotheによる復元、ASR) (Kothe & Makeig, 2013), 最初にEEGLABプラグインにラップ Makoto MiyakoshiとArnaud Delormeが開発した Scott Makeig。

このプラグインは、生EEGデータをクリーンアップします。 BCILABツールボックスのメソッド使用される(特にアーティファクトサブスペース復元) クリスチャン・コテのデザイン

これらの機能は、MakotoのEEGLABプラグインに巻き込まれました Myakoshi, その後、Arnaud Delorme スコットから入力マディグ。

プライベートフォルダには、次の3rdパーティユーティリティが含まれています。

Findjobj.m 著作権 (C) 2007-2010 Yair M. アルトマン
asr_calibrate.m と asr_process です。 m 点 Copyright (C) 2013 カリフォルニア大学のリージェント商用利用には、この機能は無料です。
sperhicalSplineInterpolate.m 著作権 (C) 2009 Jason Farquhar
oct_fftfilt 著作権 (C) 1996, 1997 John W. Eaton
BCILABツールボックスの著作権(C)2010-2014 クリスチャン・コテー

“manopt” フォルダには、マニホールドの最適化のための Matlab ツールボックスが含まれています。

グラフィックインターフェイス

以下では、GUIインターフェイスの詳細を説明します。個々の機能には追加のヘルプ情報が含まれています。

高いパスフィルターはデータをろ過します

チェックボックス(1) データがまだハイパスフィルタされていない場合。このオプションを使用する場合は、(2)の編集ボックスで、Hzのハイパスフィルタのトランジションバンドを設定できます。これは[transition-start,transition-end]としてフォーマットされます。デフォルトは0.25〜0.75Hzです。

不良チャネルの除去

悪いチャンネルを拒否するためにチェックボックス(3)をチェックしてください。オプション(4)はフラットチャンネルの除去を可能にします。編集ボックスは、最大許容(非拒否)を秒単位で設定します。チャネルがこれよりも長いフラットラインを持っている場合は、異常かつ拒否されます。デフォルトは5秒です。 Option (5)はライン騒音のcriterionを置きます: チャネルがこの値(全チャネル信号に基づく標準偏差)よりも、その信号に相対的な線ノイズが複数ある場合、異常と見なされます。デフォルトは4つの標準偏差です。 Option (6) 最小チャンネル相関を設定します。チャネルが他の近辺のチャンネルに基づいて推定するこの値より少し相関している場合、指定された時間ウィンドウで異常と見なされます。この方法は、チャンネルの場所が利用可能で大まかに正しい必要があります。そうしないとフォールバックの基準が使用されます。デフォルトは0.8の相関です。

アーティファクト・サブスペースの復興

チェックボックス(7)アーティファクトサブスペース復元(ASR)を使用する。 ASRはこれで記述されます論文で説明されています。編集ボックス(8)では、バースト(ASR)の除去のための標準偏差カットオフを変更することができます。口径測定データに対するこのしきい値よりも分散が大きいデータ部分は、不足しているデータとみなされ、削除されます。 EEGを失うことなく使用できる最も積極的な価値は3です。新しいユーザーにとって、まず、この入力変数のさまざまなレベルで削除されるコンテンツの感覚を得るために、awとクリーンなデータ(eegplotを使用して)の違いを視覚的に検査することをお勧めします。ここでは、かなり保守的な値が20です。これは現在のデフォルト値です。 Euclidian の間隔の代りに Riemannian の間隔を使用するために編集ボックス** (9)** を使用して下さい。この方法の利点がまだ明らかに実証されていないため、ベータオプションです。 Checkbox (10) は、ASR によって識別されるデータのアーティファクト・ラデン部分の修正の代わりに除去を可能にします。 ASRの強みの1つは、それらを修正する前に「悪いデータ」のストレッチを検出する能力です。このオプションは、補正の代わりに、ASR の使用を可能にし、オフラインのデータ処理のデフォルトです。 ASRはもともとオンラインデータクリーニングアルゴリズムとして設計されていました。この場合、’bad data’補正が使用される場合があります。

「悪いデータ」期間の追加削除

checkbox (11) で不良データ期間の追加削除を実行します。編集ボックス(12)は、各考慮されたウィンドウの最終出力データに許容される汚染されたチャネルの最大割合を設定します。編集ボックス(13)は、チャネルを汚染するようにラベル付けするためのノイズのしきい値を設定します。

拒否された地域の表示

チェックボックス(14) は、元のデータに対する除去結果のオーバーレイをプロットします。このオプションは、特定の ASR メソッドのパフォーマンスを視覚的に評価するのに便利です。

追加のパラメータは、clean_artifacts 関数のコマンドラインインターフェイスを介してアクセス可能です。

追加文書

Makoto Miyakoshiがページを書いてみた wikiセクション ASRに関するこのリポジトリ。

バージョン履歴

v0.34 以降 - 元のバージョン

v1.0 - 除去ツールのいくつかの新しいデフォルト値、新しいGUI

v2.0 - 新しい改良されたGUI、研究との互換性

v2.1 - 破裂検出のための ‘distance’ 変数で問題を修正

v2.2 - pop_clean_rawdata の履歴呼び出しを修正

v2.3 - 結果の再現性を確保するためにasr_calibrateにmaxmemを追加

v2.4 - Matlab 2020aの並行して実行機能で問題を修正

v2.5 - プライベートフォルダからasr_calibrateを外に移動して、直接使用できる

v2.6 - チャネルとさまざまな小さなバグの修正を除外することができます

v2.7 - 同じ被写体とセッション(STUDY処理)でデータセットのチャンネル拒否を無効にすることができます。

v2.8 - より良いエラーメッセージ、チャネルを除く修正(まれにクラッシュしていた)

v2.9 - チャンネルを無視してチャンネルを削除したときにバグを修正し、vis_artifactで問題を解決する

v2.91 - 僅かなサンプリング速度のサポートを追加します。高サンプリング周波数であまりにも多くの分割を修正