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ICAを用いたEEGアーティファクト除去クイックチュートリアル

EEGLABは、EEGデータからアーティファクトを除去するための様々なツールを提供しています。EEGLABは独立成分分析（ICA）を用いて、眼球運動、瞬き、筋電図活動、その他のタイプの非脳由来アーティファクトを分離し、除去することができます。このチュートリアルでは、EEGLABを使用してEEGデータからアーティファクトを除去する基本的な手順を説明します。

目次

1. MATLABとEEGLABの起動

MATLABコマンドウィンドウで >> eeglab と入力し、EEGLABを起動します。

メニュー項目を選択 ファイル → インポートデータ データファイルをインポートする さまざまなファイル形式でデータファイルをインポートできます。詳細はデータのインポートセクションを参照してください。

メニュー項目 Plot → チャンネルデータ（スクロール） を使用してデータをスクロールして確認します。

2. チャンネル位置ファイルのインポート

チャンネル位置ファイルのインポートは、データや独立成分の可視化に不可欠です。メニュー項目 編集 → チャネル位置 を選択します。

  • ソリューション1：EEGLABがチャンネルラベルを自動的に認識した場合、チャンネル位置が自動的に検索されます。Okを押します。

  • ソリューション2：チャンネルラベルが認識されない場合は、チャンネル編集ウィンドウの右下にあるLook up locsボタンを押します。EEGLABはファイル拡張子からチャンネル位置ファイルのフォーマットを自動的に検出します。

チャンネル編集ウィンドウでOkを押します。

チャンネル位置が正しくインポートされたことを確認するには、メニュー項目 Plot → チャンネル位置のプロット を選択します。

3. アーティファクトを含むデータの除去

ICAは、固定的な頭皮マップに関連付けられたステレオタイプのアーティファクトの除去に適しています。これには眼球運動、瞬き、筋電図活動、ライン・ノイズなどが含まれます。一方、単一の頭皮マップパターンに関連付けられていないアーティファクトの除去には効率的に使用できません。

例えば、被験者が数秒間EEGキャップをかいた場合、チャネルやワイヤーの動きに関連するわずかに異なる頭皮マップの長いシリーズが生じます。そのため、このような「非定型的（non-stereotyped）」または「突発的（paroxysmal）」なアーティファクトは、ICAでは効果的に分離できません。

悪いデータを除去するには2つの方法があります。

  • 自動的な方法：メニュー項目 ツール → Clean Rawdata と ASR を選択し、適切なチェックボックスを有効にします。

  • 手動的な方法：

    • ノイズの多いチャンネルを連続データまたはエポックデータから除去するには、メニュー項目 編集 → データの選択 を選択します。
  • 連続データのノイズの多い部分を除去するには、メニュー項目 ツール → 目視でデータを検査する を選択します。次に、連続データのノイズ部分をマウスで水平方向にドラッグしてマークし、Rejectボタンを押して除去します。

4. ICAの実行とアーティファクトコンポーネントの特定

オプションですが、データを平均参照に再参照しておくことをお勧めします。メニュー項目 ツール → データの再参照 を使用します。

メニュー項目 ツール → ICAの実行 を選択してICAを実行します。デフォルトオプションを使用してください。

ソリューション

  • 自動的な方法：
    • メニュー項目 ツール → ICLabel → コンポーネントのラベル付け を使用してコンポーネントにラベルを付けます。
    • メニュー項目 ツール → ICLabel → コンポーネントの分類 を使用してコンポーネントを分類します。
    • メニュー項目を選択 ツール → コンポーネントを削除 データから選択したコンポーネントを実際に削除します。
  • 手動的な方法：
    • メニュー項目 ツール → コンポーネントをマップで選択 を選択してアーティファクトコンポーネントを特定します。詳細はデータ解析（ICAの実行）チュートリアルを参照してください。
    • メニュー項目を選択 ツール → コンポーネントを削除 データから選択したコンポーネントを実際に削除します。

アーティファクトコンポーネントの選択方法に関する詳細なヒントについては、データ解析（ICAの実行）チュートリアルを参照してください。

5. クリーニングされたデータのさらなる処理とエクスポート

複数の被験者データセットをEEGLAB GUIからグループ分析するには、このチュートリアルを参照してください。

EEGLABでさらにデータ処理を行うか、データをエクスポートしてお好みのフォーマットで保存できます。