EEG研究中数据分析与分享的最佳实践
OHBM在发布了MRI数据分析与分享的最佳实践之后，2018年又发布了关于MEG和EEG数据的分析与分享的最佳实践（Best Practices in Data Analysis and Sharing in Neuroimaging using MEEG）。当前，COBIDAS MEEG还在最后征集意见的过程中，最后的确认版本有望在今年年底发布。该版本之前已经通过了几轮的意见征求，因此最终版本应该与现在的不会有太大差异。
OHBM强烈建议杂志编辑、审稿人都采用COBIDAS MEEG中所列出的标准。从大的方面来说，标准的制定有助于已发表的研究被其他研究者重现或重复，对整个MEEG研究领域有极大好处。对研究者个体来说，遵守这些标准将有助于文章的发表。
COBIDAS MEEG文档分为(1)实验设计，(2)数据搜集，(3)数据预处理和数据处理，(4)统计模型，(5)结果报告(6)数据的分享和重现等主要部分。在文档的第8部分，给出了MEG和EEG研究中应该报告的详细信息列表。在此，我们把第8部分中与EEG相关的东西整理出来供大家参考。
第一：实验设计
| 术语 | - 说明seesions, 每个session中的runs，每个runs中的trials以及条件数量。 - 数据是如何切分（如何分段记录的）。 |
| 统计功效 | - 被试和试次数量是如何决定的，这个决定过程的细节要报告，比如如何通过Gpower计算出所需要的被试量。 |
| 被试 | - 招募和选择被试的方法。 - 入组和排除被试的标准。 - 人口学变量，包括：性别、年龄、利手、教育程度等信息。 - 知情同意书的信息。 - 伦理委员会的具体名称。 |
| 刺激/任务参数 | - 整个实验的测试环境，实验者的人数。 - 指导语。 - 刺激属性。 - 刺激呈现设备的校准程序。 - 任务的结构和时间信息，包括：试次数量，ISI/SOA，随机间隔，刺激或者条件呈现的顺序，平衡方法等等。 |
| 行为数据 | - 搜集了哪些行为反应，按键还是眼动追踪？ - 行为反应如何搜集，采用的硬件设备的名称、型号和参数。 - 如果是静息态，说明被试是睁眼还是闭眼。睁眼条件下屏幕上是否有注视点。 |
第二：数据采集
| 设备 | - EEG采集设备的制造商，型号、传感器的设置。 - 其他非EEG测量（比如行为反应）所使用的设备的制造商、型号。 |
传感器 及其 空间排布 | - EEG、EOG、ECG、EMG、皮肤电的电极排布，电极材料，主/被动电极等信息。 - EEG电极的空间排布模板：10-20，10-10系统？如果使用的是非典型排布，给出电极点位置地图。 |
被试准备和 测试房间 | - 环境特征，如果EEG记录房间是屏蔽室，给出详细信息。 - 被试准备，头皮的准备，电极点、电极帽的安置。 |
| 电阻测量 | - EEG/EOG/ECG/EMG各电极点的电阻，最好将电阻值数字化并储存在数据文件中。 - 说明电阻测量的时间，是实验开始前，还是实验中，或者是实验后。 |
| 数据采集参数 | - 数据采集的软件系统。 - 低通和高通滤波的特征。 - 采样率。 - 数据是连续的还是分段的。 - 对EEG/EOG/ECG/EMG以及皮肤电，报告记录时的参考电极以及接地电极位置（Ground electrode positions）。 |
| 数字化传感器位置 | - EEG/EOG：方法，制造商以及设备型号。 - 报告数字化（模数转换）的时间，3D的坐标系统。 |
| 刺激设备与EEG放大器的同步 | - 报告同步中的准确率或者错误。 - 超扫描中MEG与EEG放大器的同步，MRI时间与EEG放大器的同步信息。 |
第三：数据处理
| 工作流程 | - 精确描述预处理的步骤以及各步骤在工作流的位置。 |
| 软件 | - 预处理和数据处理使用的软件，版本号，以及数据分析平台（比如matlab）。 - 如果是自编的软件或者代码，应该要共享代码。 |
数据 预处理 | - 说明是否降低了采样率。 - 如果删除了电极点，使用的何种方法来识别坏点，删除了哪些电极点。 - 如果采用插值算法添加丢失的电极点，使用哪种插值算法。 - 去线性趋势的方法。 - 如果对数据进行了切分，说明每个被试在每个条件下有多少个分段。 - 频谱分析的算法和参数，说明这一步是在分段前或后进行。 |
| 检测/拒绝/校正伪迹 | - 说明数据中存在什么类型的伪迹。 - 如果采用自动探测伪迹的方法，描述所采用的算法以及对应的参数（比如幅值的阈限）。 - 如果采用手动探测，说明判断标准，并尽量多的提供详细信息保证其他研究者能够重现结果。 - 有伪迹的试次是被拒绝了还是校正了。如果是被拒绝了，说明被试在每个条件下还剩下多少试次，所有被试中保留试次的最大和最小值。如果是进行校正，说明校正的方法和参数。 - 对静息态数据，说明无伪迹数据的时长。 |
BSS/ICA 校正伪迹 | - 一共生成了多少个成分，识别出了什么类型的伪迹，识别出了多少伪迹，移除了多少个成分。 - 需要展示一个被移除成分的头皮分布图。 |
| 滤波 | - 滤波器的类型。 - 滤波器的参数：包括截止频率，滚降率(roll-off rate)等信息。 |
| 重参考 | - 重参考的点是如何定义和计算的。 - 说明使用此重参考的理由。 |
| 溯源模型 | - 测量空间与被试个人的MRI结构像或MRI模板配准的方法。 - 组织电导率。 - 溯源模型的细节，比如偶极子，分布，偶极子扫描等。 - 报告所用的溯源估计的参数。 |
| 连接分析 | - 是采用的传感器空间还是源空间？ - 详细说明所分析的变量。 - 对基于模型的方法，详细说明模型参数。 - 说明耦合矩阵。 |
第四：统计分析
感兴趣区 ROIs | - ROI是如何定义的，选择ROI的方法是什么？是基于前人的文献还是独立的数据。 - 说明ROI的空间分布，峰值，成分，时间，或者频率窗口。 |
测量变量 的汇总 | - 测量了哪些指标。 - 说明为什么选择的因变量是没有偏差的，特别要说明时间窗和ROI空间（电极点）选择的理由。 - 峰值、成分、潜伏期是如何测量的。 |
| 统计分析 | - 统计分析所用的软件、版本、以及分析的平台。 - 报告所有使用了的回归因子，以及不感兴趣的协变量。 - 确认和报告数据是否符合统计检验假设（比如：正态分布、球形检验）。 - 如果使用了复杂的设计，提供模型的细节。 - 提供分类的细节并说明这个程序的合理性。 - 注意需要进行多重比较校正并选择合适的统计显著性水平。 - 随机水平是如何决定的。 - 交叉验证的细节。 |
| 溯源模型 | - 说明模型的质量，比如拟合程度，变量解释百分比，残差平方和。 - 说明偶极子源的空间不确定性。 |
| 连接分析 | - 电极点空间或者源空间。 - 软件及版本，分析平台。 - 连接分析的类型。 - 节点或者是ROI的定义。 |
第五：结果报告
| 术语 | - 采用IFCN-确定的术语系统。 |
时间 和频率窗口 | - 明确说明这些窗口，比如ERP成分的时间窗。 |
| 统计结果 | - 报告分析所得的统计值，R平方的最大和最小值，报告z/t/F值。 - 报告原始效应以及标准化的效应值，开始和结束时间，频率，波幅和能量等信息。 |
| 图片 | - 呈现每个条件的波形或频谱，以及感兴趣的差异，说明图片展示的是一个还是一组被试的数据。 - 将波形、频谱与地形图联合呈现。 - 所有的数轴都要有标签，说明单位，如果有需要，结合单位一起呈现标尺。 - 单变量和多变量分析都应该呈现完全的统计值以及显著性的统计结果。 |
| 空间分析 | - 呈现所有的溯源结果，包括时间信息。对于分散模型，呈现完全非阈限地图以及一个阈限地图。 - 地形图：包括电极点的空间分布信息。 - 表格：呈现所检验或对比的效应，解剖定位，X-Y-Z的坐标系，t/z/F统计值，p值或者是贝叶斯因子。 |
| 连接分析 | - 说明数据整理的类型以及空间选择信息。 - 报告所有检验过的矩阵以及相关的值。 - 如果是使用虚无模型来进行统计比较，说明这个模型是如何生成的。 - 对DCM而言，报告所考虑模型的概率分布，以及在连接参数上的统计值。 |
上述五个部分涉及到论文的方法和结果部分，该部分的标准化、规范化有助于研究之间的比较，以及其他研究者对论文的重复。
整个COBIDAS MEEG文档非常详细，上面只是列出了条款，条款所对应的详细信息在文档中都可以找到，感兴趣的可以自己查看。
能力有限，难免有错，请多指正。