Analyzer脑电数据处理步骤
Hello,
这里是行上行下,我是喵君姐姐~
最近真的分身乏术,好多事情堆在了一起。
不过好在我们又增加了一位小助手啦!
虽然之前已经写过Analyzer数据分析,但是不同的人有不同的写作思路。
今天就由康康给您详细讲解一下,Analyzer脑电数据处理步骤及相应参数设置。
首先让我们一起看下“简化版流程”。
一、设置数据路径的workspace
二、转换参考(New Reference):现在的电极帽大都以FCz作为参考电极,而实际分析ERP波形时,会根据实验要求进行更换参考电极。
三、滤波(Filters):根据所要分析的信号频率,适当设定波形带宽,滤除不必要的信号。
四、ICA去眼电(Ocular Correction):将眨眼或眼动带来的肌电影响进行纠正。
五、伪迹去除(Raw Data Inspection):去除由于设备或被试动作带来的伪差信号。
六、分段(Segmentation):根据mark 将要进行叠加平均的脑电信号提取出来。
七、叠加平均(Average)
八、基线校正(Baseline Correction)
九、峰值检测(Peak Detection)
十、数据输出(Export)
以上就是对“Analyzer”脑电数据处理步骤的简要介绍啦!
详细版内容有点多,可以先收藏,再慢慢阅读;
也可以后台回复“Analyzer数据处理”,获得数据处理PDF版本以及相关电子版资料哟~
接下来让我们一起看下,具体应该如何操作吧~
一、设置数据路径的workspace
在Recorder中记录的数据有三个文件,分别为EEG、VHDR、VMRK。
如果记录过程中命名错误的话,不可以直接重命名,需要用记事本同时打开VHDR、VMRK,对文件的内容进行修改才可以完成重命名的任务。来源:lulu
1. 双击桌面图标,进入分析界面
2. 设置路径
“File”→“New”,在弹出的对话框中设置数据路径的workspace。
Raw Files:原始记录数据存储路径
History Files:随后操作过程存储路径
Export Files:数据输出后的存储路径
3.点击“OK”后,会弹出以下对话框
保存为一个文件名,如“Face_results”(命名仅供参考)。
下次要调用此数据时,直接在“File”的下拉菜单中点击“Open”,打开所保存的workspace文件即可。
4.查看数据波形
左边窗口会显示记录的原始数据,双击左边窗口“书本”图标,会呈现每个被试的Raw Data,双击“Raw Data”即可显示原始数据波形。
在进行“转换参考”前,先整体浏览一遍数据,如果波形大致稳定,即可进行接下来的操作,如果波形漂移严重,则意味着该数据基本无效,不必进行接下来的操作。
二、转换参考(New Reference)
现在的电极帽大都以FCz作为参考电极,而实际分析ERP波形时,会根据实验要求进行更换参考电极。
1.准备操作步骤
“Transformations” →“Dataset Preprocessing”→“Channel Preprocessing” →“New Reference”
2.根据实际需要,更换参考电极
将你需要用作参考的电极放入“Selected Channels”选项中,此处,我们采用的是全脑平均,因此,将所有的电极选中放入“Selected Channels”栏中。
若选择复选框,表示,新的参考电极=(“Selected Channels”处的电极+原始参考电极)的平均电位,一般不选。此处,我们选择勾选复选框。
3.选择记录电极
即,哪些电极要以step1中计算的“新的参考电极值”为参考。
此处,我们将所有的电极选中放入“Selected Channels” 栏中。
如果是以个别电极为参考,则参考电极不放入“Selected Channels” 栏中。
若选择复选框,则“Available”中的电极会呈现在数据波形中。因为本示例采用的是全脑平均,所以选择或不选择复选框,都无影响。此处,我们不勾选复选框。
4.不重新命名新电极,不勾选复选框
New Reference Channel:如果要给新的参考电极重新命名,则直接输入新名称,一般不输入;
Old Reference Channel:若选择复选框,则原先的参考电极还原为一个记录电极,原始数据波形中会增加该电极的波形(注意:原来的参考电极波形未显示在波形图中)。
此处,我们不重新命名新电极,不勾选复选框。
5.与原始波形对比
将“Raw Data”拖拽至“New Reference”,即可看到两个波形,黑色的是最新一步的操作。
三、滤波(Filters)
根据所要分析的信号频率,适当设定波形带宽,滤除不必要的信号。
可以选择不使用滤波,这样波形中需要考察的成分就不会被滤掉,使用滤波可以使最后的波形平滑好看,也可在secondary中做过grand average的波段中在进行滤波,此处的波形作为最后报告的波形图。来源:lulu
注意:滤波之后,波形会下移,因此需要再做一次的baseline correction。此处与Neuroscan不同。
1.准备操作步骤
“Transformations”→“Artifact Rejection/Reduction” →“Data Filtering” →“IIR Filters”
2.设置滤波数值
Low Cutoff:设置低切滤波值,其中Frequency[Hz]为频率,Time Constant[s]为时间常数,两个参数只要设置其中一个即可,它们可根据F=1/(2πT)互相转换。此处,我们设置Frequency[Hz]为“0.3”,Order为“4”。
High Cutoff:设置高切滤波值。此处,我们设置Frequency[Hz]为“30”,Order为“4”。
Notch:陷波,设置交流电滤波,根据所采集数据时的交流电压所定,如美国为110V,选择60Hz,而中国为220V,选择50Hz。此处,我们设置Frequency[Hz]为“50”。
Enable Individual Channel Filters:选择后可对每一通道单独设置带宽值。若对所有通道做Filter,此项不选。此处,我们不勾选该复选框。
点击“OK”,即完成滤波。来源:lulu
四、ICA去眼电(Ocular Correction)
将眨眼或眼动带来的肌电影响进行纠正。
1.准备操作步骤
“Transformations”→“Artifact Rejection/Reduction” →“Ocular Correction ICA”
注意:
ICA方法找的是成分,对眼电的剔除效率很高,但是它也可能会对非眼电的成份做校正;
做ICA分析时,数据中最好没有噪音,因为在大部分情况下ICA会显著的增加噪音,因此建议在用ICA去眼电前已经做了Filter。
2.Ocular Correction ICA
一般根据算法来判断,此处,我们选择“New Markers”、“ICA-based Correction” 、“Semiautomatic”和“Interval Markers”。
3.Blink Detection Algorithm
“Meaned Slope Algorithm”,即波幅的变化值超过平均值,被认为是眼电信号,一般选这个;此处,我们选择该选项。
“Value Trigger Algorithm”,即根据设定的标准来判断是否为眼电信号;
“Blink Value Trigger[%] 97”,表示波幅的电压变化值超过97%被认为是眼电信号。
4.Ocular Activity
如果有眼电电极,则在下拉选项中选择对应的眼电电极,如果没有,可通过Fp1,Fp2(离眼睛最近的电极)搜索眼电信号。此处,我们选择“Fp2”作为垂直眼电。
5.Channels
选择需要眨眼校正的电极,此处,我们将所有的电极选上,放入右边栏中(一般把除眼电以外的所有带电极选入右边栏中)。
6.ICA Procedure
Data Used to Compute the ICA Matrix: “Interval”
Interval: “length”填写“120”
ICA:“Infomax”,“Restricted”
Bound Number of Blinks:60
Convergence Bound: IE-O7
Number of ICA Steps:512
7.Select ICA Components
Find ICA Components Arising From VEOG Activity: “Use Sum of Squared Correlation with VEOG”, Total Value to Delete : 30%
8.Matrix Files,选择默认保存路径即可
9.可通过点击“Scale Down Amplitude”,使波形变得更平缓些便于观察
若选择了半自动模式的话,需要人工确认ICA分析出的眼电成分(右图是ICA试别出的眼电成分,提取成分越多,数据损失越大);
系统根据设置标准选择出符合条件的成分,并标记为红色,若认为找出的成分并非眼电成份,在红色处双击成为绿色,最后点击Finish完成即可。
将“New Reference”拖拽至“Ocular Correction ICA”,即可看到两个波形,黑色的是最新一步的操作;
如果对比发现,有眨眼的地方眼电校正不理想,没眨眼的波形改变较大,则说明此处的“Ocular Correction ICA”眼电处理效果不好。
五、去除伪迹(Raw Data Inspection)
去除由于设备或被试动作带来的伪迹信号。
1.准备操作步骤
“Transformations” →“Artifact Rejection/Reduction” →“Raw Data Inspection”
在“Inspection Method”一栏中
2.Method
Manual Inspection:人工伪迹去除
Semiautomatic Inspection:半自动伪迹去除,此处,我们选择该选项
Automatic Inspection:全自动伪迹去除
Individual Channel Mode:对于某个电极点而言,如果某一段超过criteria所设置的标准话,那么之后的步骤中只剔除这一个电极点的数据,如果不勾选,那么这一时间段上所有电极点的数据都将剔除。此处,我们不勾选。
3.Channels
此处,我们将所有的电极选入“Enabled Channels”中。
4.在“Criteria”一栏中,设定半自动、自动分析的检测标准。
Gradient(x):两个采样点的梯度变化值
4.1 勾选“Check Gradient”
Maximal allowed voltage step:1ms内脑电波幅变化值超过多少微伏被认为是干扰信号。
此处,我们填写“50”,表示1ms脑电波幅变化超过50微伏(突然产生一个锭子波)被认为是干扰信号。
Mark as bad : before event (200ms),after event (200ms)
4.2 Max-Min(x):波形变化最大绝对值。
勾选“Check maximal difference of values in intervals”
Maxiaml allowed absolute difference: 100
Interval length: 设定时间段,在此时间段内波形允许的最大变化值,此处,填写200。
如图,表示200ms内波形变化(波峰到波谷之间的差值)超过100微伏,则被剔除。
Mark as bad : before event (200ms),after event (200ms)
4.3 Amplitude:连续波幅的刻度值变化,设置允许的最大电压值和最小电压值。此处,不填。
4.4 Low Activity(x):波形最小变化值,在设定时间段内允许的最小变化值(大—小)。
勾选“Check Low activity in intervals”
Lowest allowed activity(Max-Min): 0.5
Interval length: 设定时间段,在此时间段内波形允许的最小变化值,此处,填写100。
如图,表示100ms内波形变化(波峰到波谷之间的差值)低于0.5微伏,则被剔除。
Mark as bad : before event (200ms),after event (200ms)
4.5 点击OK
5.点击Show Statistics
Artifacts:每个标准下超出设定范围的时间长和百分比;
Channels:每个导联,干扰信号的时间长和百分比,百分比最好在15%以内,超过20%,数据可靠性不高或完全不能用。
取决于是实验中,还是休息,如果是休息,则可忽略不计,如果某个电极的伪迹百分比超过20%,可替换电极,如果是我们重点关注的电极伪迹百分比超过20%,则该数据无效。来源:lulu
如果对伪迹检测的结果存在疑问,可点击 “Change Criteria”重新设置参数,或者点击“Cancel”取消伪迹检测,若没有其他疑问,则点击“OK”,完成伪迹检测。
6.注意事项
6.1 如果是对分段前的连续脑电信号去伪迹的话,由于此时没有基线校正,检查标准中一般选择Max-Min标准而不做Amplitude这一标准,如果是在分段后去伪迹的话则相反。
6.2 若选择的是半自动模式,在系统检测完之后,可观察按照标准所选出的伪迹,若认为系统所选择的某些“伪迹”并非伪迹的话,可按shift+鼠标单击去除这段被标记的“伪迹”;
若有些伪迹没有被自动识别的话,也可shift状态下,单击两个端点。确定完之后单击OK即可。来源:lulu
六、分段(Segmentation)
根据mark 将要进行叠加平均的脑电信号提取出来。
1.准备操作步骤
“Transformations”→“ Segment Analysis Functions” →“Segmentation”
此处,我们选择“Create new Segments based on a marker position”,“Do not store data, calculate data on demand”。
2. 将需要分析的mark选择到selected Markers中
注意:如果同时选择多个mark,则这些mark被视为同一条件;如果是不同条件的mark,一定要分开进行操作。
此处,我们进行六次分段,分别命名为“S1_LL”,“S1_RR”,S1_LL-LR_S”,“S2_RR-LR_S”,“S1_LL-LR_D”和“S2_RR-LR_D”。
注:以上的分段命名来自参考论文中的分析命名,请根据自己的实际情况进行分段,并命名。
3.填写Segmentation的起始时间
此处,选择“Based on Time”,Start“-200”,End “800”;勾选“Skip Bad Intervals”。
注意:BP vision analyzer软件本身不能将行为数据与脑电数据融合,所以在编程的时候一定要用mark标识正确错误trial,否则将不能自动剔除错误trial !
七、叠加平均(Average)
“Transformations”→“ Segment Analysis Functions” →“Average”
此处,选择“Use Full Range”;勾选“Enable Individual Channel Mode”。
八、基线校正(Baseline Correction)
“Transformations”→“ Segment Analysis Functions” →“Baseline Correction”
可根据前面的分段,设置不同的基线水平。
此处,我们选择:
1. 如果前面分段是“S1_LL”或“S1_RR”,则Begin“-100”,End“0”,如下图;
2. 如果前面分段是“S1_LL-LR_S”,“S2_RR-LR_S”,“S1_LL-LR_D”或“S2_RR-LR_D”,则Begin“-50”,End“50”。
九、峰值检测(Peak Detection)
1.准备操作步骤
“Transformations”→“Segment Analysis Functions” →“Result Evaluation” →“Peak Detection”
2.Peak Detection
Automation Methods: Semiautomatic Detection
Searching Methods: Separate Search of Every Channel
Detection Methods: Search for Global Maxima in Interval
3.做两次峰值检测
首先,我们要检测“N1,VPP”在“F3,F4,F7,F8”电极上的峰值,操作如下:
3.1 输入成分,相应的时间窗口,极性,以及用什么颜色标识;
3.2 选择相应的电极;
3.3 点击“Finish”, 在半自动模式下,可以在出现的交互界面(右侧)中查看各个电极所检测到的波峰值;
3.4 可以选择一个或者多个电极,查看波形,双击即可查看波形(如果同时选择多个电极,则双击最后选中的那个电极),如图:
点击上方的“Scale Up”或 “Scale Down”,调整波幅单位;
如果检测到的某个电极上的某成分峰值位置不对,点击对应成分,查看下方的电压数值,拖拽至峰值位置。右侧可以看到峰值的位置变化;
确定所有峰值检测正确后,点击OK,即完成。
其次, 我们继续检测“P1,N170,P2,N250”在“O1,O2,P7,P8,PO9,PO10”
3.1 电极上的峰值,操作如下:
3.2 输入成分,相应的时间窗口,极性,以及用什么颜色标识;
3.3 选择相应的电极;
3.4 点击“Finish”, 在半自动模式下,可以在出现的交互界面(右侧)中查看各个电极所检测到的波峰值;
3.5 可以选择一个或者多个电极,查看波形,双击即可查看波形(如果同时选择多个电极,则双击最后选中的那个电极),如图:
点击上方的“Scale Up”或 “Scale Down”,调整波幅单位;
如果检测到的某个电极上的某成分峰值位置不对,点击对应成分,查看下方的电压数值,拖拽至峰值位置。右侧可以看到峰值的位置变化;
确定所有峰值检测正确后,点击OK,即完成。
十、数据输出(Export)
1.准备操作步骤
“Export”→“ Multiple Export” →“Peak Information Export”
2.输出“N170”的峰值
2.1 在“1”处,输入要输成的成分名,注意,一次只能输出一个成分;
2.2 在“2”处,输入该成分处理步骤的名称,注意,在英文输入法条件输入;
2.3 在“3”处,选中要导出的被试至“Selected Files”;
2.4 在“4”处,给导出文件命名。
2.5 点击OK,如图。
3. 新建一个excel,打开“Export”里生成的文件
点击“打开”,依次点击“下一步”,“下一步”,“完成”,如图,可以看到每个被试在不同电极上的N170峰值及所在位置。
4.之后的处理可在Excel和SPSS中进行
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