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.
STUDYダイポール密度EEGLABプラグイン
関数 std_dipplot によって呼び出される DipoleDensity withDensity または 研究の下のEEGLAB gui->「密度の小ロットのグループのダイポール」は、あります 研究セット内のダイポールクラスターの可視化ツール。 この機能 選択したクラスターの3つの異なる視覚化を提示します 脳全体の分布をよりよく理解する(クラスター) すでに計算されている必要があります。
EEGLABスタディプロットからダイポール密度を直接プロットすることも可能です。 しかし、このプラグインは追加の機能を提供します。
インターフェイスはここに示されます:
“Cluster”/”Group”/”Color”の各行は別のクラスターをプロットできます 左空白は無視されます。 入力は次のように動作します。
| クラスター | クラスターを選択 |
| グループ | クラスターのサブグループを選択し、研究条件に基づいてプロットする |
| カラー | 3Dダイポールプロット(下表の立体画像)対応クラスターを表す色を選択 |
| スライスオリエンテーション | タイルドダイポール密度のプロットにMRIをスライスするオリエンテーションを選択 |
| スムース・カーナ | 各ダイポールをボラーにmmの幅を選択します。 デフォルトは20mmですが、かなり重いです。 10mm は決断およびクラスターの可視性間の素晴らしいトレードオフを提供します。 ここで複数の値を試してみると、非常にお勧めします。 これは、タイルとインタラクティブな画像(下表の最初の2番目の画像)の両方に影響を与えます。 |
| スライスオリエンテーション | タイルドダイポール密度のプロットにMRIをスライスするオリエンテーションを選択 |
| カラーレンジ | チルドダイポール密度プロットで表示する値の範囲を選択します。 値の有用な範囲を選択するには、最初に図を自動範囲でプロットし、カラーバーを見るのに役立ちます。 値がダイポール密度値が正常化されているため、脳の合計のボクセルは1. これは、後ほどのバージョンでもインタラクティブなプロットに影響を与えます。 |
| Plot 1 - Plot 2 | グループがドロップダウンメニューで選択されている場合は、グループ間のダイポール密度の違いを示すタイルの2番目のバージョンが作成されます。 差は、与えられたStresh値を使用して保持されます。 しきい値は未修正p-valuelで行われます。 |
| プロットを保存 | チェックした場合、対話型ダイポール密度の数値を除くすべてのプロットを保存します。 |
以下に示します。
タイルを張られたダイポール密度のプロット: 選択した各クラスターは、クラスター密度を示すMRIスライスのタイル画像を作成します。 オリジナルポップアップインターフェースの「スライスオリエンテーション」を使ってスライスのオリエンテーションを選択します。 |
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相互ダイポール密度のプロット: この図は、タイルドダイポール密度プロットと同じ情報が含まれています。 インターフェイスにより、スライスの位置をリアルタイムでシフトし、より直感的なダイポール密度位置のegometric理解を可能にします。 |
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3Dディップロット: 選択したクラスターとグループからのすべてのダイポールが3Dで表示されます。 各クラスター/グループは、ユーザーインターフェイスで選択した色によってマークされます。 |
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注意: この関数の別の使用は、数を推定することができます ダイポールをグループ化するためのクラスター。ただし、最初に作成しなければならない すべてのダイポールを含むクラスター。 最終的には、これは次のように統合されます このために追加のクラスタリングステップは必要ありませんので、オプション 初期解析。
著者:Luca Pion-Tonachini、ミヤコシマコト。 SCCN、INC、UCSD。 チルド・ダイポール・プロット(mir3dplot)を示す機能はArnaud Delormeによって書かれました。
バージョン履歴
バージョン 0.40 更新 (10/31/2018)
Talairachデーモン (ラncaster et) al.、1997;Lancaster et al.、2000)は、クリスチャン・コテーズによるサポートされます。 機能、クラスターの遠心分離機の解剖学的な位置を得るために。 クラスターの遠心分離機の標準的な偏差(x、yおよびzを渡る平均) 値)は、融合球の直径を決定するために使用されます。カーソルの初期位置は、voxel に設定され、最大ダイポール 密度。 確率的ダイポール密度が正しくスケールアップされ、その合計 すべての voxels == 1。
Talairachのデーモンを使用して、私は除外する除外基準を用意しました デフォルトで含まれている非EEG遺伝子領域。 レベル3の場合 出力は、次のリストが適用されます。 Level5の出力は、 ブロドマンエリアが使われています。 これらの2つのレベルのみが使用されます。 完全なリスト Talairachのデーモンの出力は見つけることができます 詳しくはこちらを参照 能力について Level3(名)とLevel5(Brodmann)は、 別に計算されるので、EACHの確率の合計は1です。 Level3 と Level5 を一緒に追加すると、それぞれが重なり、 要約は2になります。
` % Exclusion list--'x' means to exclude.`
` Angular Gyrus`
` Anterior Cingulate`
` x Caudate`
` x Cerebellar Lingual`
` x Cerebellar Tonsil`
` Cingulate Gyrus`
` x Claustrum`
` x Culmen`
` x Culmen of Vermis`
` Cuneus`
` x Declive`
` x Declive of Vermis`
` x Extra-Nuclear`
` x Fastigium`
` x Fourth Ventricle`
` Fusiform Gyrus`
` Inferior Frontal Gyrus`
` Inferior Occipital Gyrus`
` Inferior Parietal Lobule`
` x Inferior Semi-Lunar Lobule`
` Inferior Temporal Gyrus`
` Insula`
` x Lateral Ventricle`
` x Lentiform Nucleus`
` Lingual Gyrus`
` Medial Frontal Gyrus`
` Middle Frontal Gyrus`
` Middle Occipital Gyrus`
` Middle Temporal Gyrus`
` x Nodule`
` Orbital Gyrus`
` Paracentral Lobule`
` x Parahippocampal Gyrus`
` Postcentral Gyrus`
` Posterior Cingulate`
` Precentral Gyrus`
` Precuneus`
` x Pyramis`
` x Pyramis of Vermis`
` Rectal Gyrus`
` x Subcallosal Gyrus`
` x Sub-Gyral`
` Superior Frontal Gyrus`
` Superior Occipital Gyrus`
` Superior Parietal Lobule`
` Superior Temporal Gyrus`
` Supramarginal Gyrus`
` x Thalamus`
` x Third Ventricle`
` Transverse Temporal Gyrus`
` x Tuber`
` x Tuber of Vermis`
` x Uncus`
` x Uvula`
` x Uvula of Vermis`
これは、確率的ラベルが生成される方法です。
- IC クラスターごとの1ポイント(ピークダイポールのポイント) MNI座標の内側の領域で確率が示されます。
- あなたは長さを持っている半径で球にポイントを拡大します ダイポールの位置の標準的な偏差(x、y、z-then) 3つのSD値の平均値
- 拡張された ‘sphere’ には、複数の空間グリッドポイントが含まれています。 それぞれに解剖ラベルがあります。 今、現在のことを言う 球は30の空間の格子ポイントを含んでいます。 10/30ポイントが付与される場合 ‘medial PFC’ で、10/30 = 33% の解剖ラベルは ‘medial PFC’ に関連付けられている。 7/30 ポイントが付与される場合 ‘medial OFC’, その後 7/30 = 23.3% 解剖ラベルは “medial OFC’ に関連付けられている。 このようにして、すべてのものをリストアップします 独自の解剖ラベルは、いくつのポイントが関連付けられているかをカウントします と、最後に比率を総数に対して計算します。 ポイントが含まれています。
更新(2017年05月26日)
デュアルダイポールを計算する使用とバグ(現在、サイドを選択) 実際のx座標値を取得する)固定します。
更新(2017年05月22日)
クラスターの遠心分離機は両側のダイポールの1つだけを使用して計算されます 一方のダイポールのセントイドが存在する。
更新(2017年3月16日)
(対称)2つのダイポールが両側に収まるとき(Cataerina’sを使用して) FitTwoDipoles プラグイン、例えば)、平均、標準偏差、および ダイポールクラスターの標準的なエラーは、上のものだけを使用して計算されます クラスターの遠心分離機の同じ側面。 視覚化は2つの棒を使用します。
更新(2017年03月06日)
対話型ブラウザでクロスヘアがサポートされています。 また、入力用 Gaussian カーネルのサイズは Gaussian の sigma から変更されました。 完全な幅の半分maximum (FWHM)へのより標準的なです 神経刺激。 FWHM = シグマ*2.355.
更新(2016年09月13日)
今、それはクラスターの遠心分離機の標準の偏差および間違いをとして戻します 以下。 Cluster: 3 MNIのCentroid:[-29-69 8] *標準偏差:[ 8 15 16 ] * 必須 *標準誤差 : [ 2 4 5 ] * 必須