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.

MEEGデータのLInear MOdeling

MEEGデータのLInear MOdelling (LIMO MEEG)ツールボックスは、MEEGデータの統計解析に特化したMATLABツールボックスです。EEGLAB、特にSTUDY機能と連携してプラグインとして利用できます。データをインポートした後の解析はLIMO MEEG内で実行されるため、このツールボックスは任意のデータセットに適用できます。

このリポジトリは、EEGLABで使用するLIMO MEEG v2の安定版です。研究用途では、FieldTripやBrainstormなど他のアプリケーションと併用することもできます。以前のバージョン(v1.5)は、http://datashare.is.ed.ac.uk/handle/10283/2190 にアーカイブされています。

はじめに

EEGLAB をインストール (一部の関数を呼び出すため) とプラグインディレクトリに LIMO をインストールします。

ドキュメント

docディレクトリに (少し古い) 詳細はWikiも参照してください。

LIMOチュートリアルデータセット

ソフトウェアでは、ここで引用してダウンロードできるデータセットをリリースしました。 http://datashare.is.ed.ac.uk/handle/10283/2189

お問い合わせ

一般的な分析質問のためのeeglabメーリングリストやneurostar(tagging people)などのディスカッションフォーラムを使用するのがベストです。また、直接メールを送ったり、 github の問題を上げることもできます。特にバグです。

貢献する

どなたでもご参加いただけます! 詳しくはこちら参加できる方法, , 行動規範.

寄稿者一覧詳しくはこちら

チュートリアル

異なる機能と使用状況に関する詳細は、 wikiページはこちらこれはステップバイステップのチュートリアルです。

_重要なお知らせ _

LIMO プロット機能を使用して表示するたびに、MATLAB ワークスペースですべての変数が返されます。たとえば、すべてのチャンネルと時間(ERP結果)をプロットすると、生の統計マップと重要なマスクが返されます。タイムコースをプロットすると、その時間経過を自信の間隔で返します。これらの変数を参照するには、MATLAB コマンドラインで “who” を入力できます。

スタート

チュートリアルは、ウェイクマンとヘンソン (2015) 顔データ。短い、有名な、非有名でスクランブルされた顔が提示され、すぐに繰り返されます。被験者は、それらを従事し続けるために、設計に判断タスクの矯正を行う必要があります。 EEGチャンネルを抽出し、前処理しました。このチュートリアルのデータをここにダウンロード BIDS形式

このチュートリアルでは、最新の使い方を想定しています。 EEGLAB 使用するバージョン(2020.0以降) スタディリンクについて LIMOツール.