脑电分析之分段数据

在上面的过程中,其实都是属于EEG预处理的部分,在大多数时候,它都是要做的,可能顺序上有差别,这就是涉及到数学中的线性和非线性运算。当处理完EEG预处理到ERP部分,这将有一个重要的环节需要值得关注——Event事件,它将决定着ERP成分的最终效果。

ERP全称Event-Related Potential(事件相关电位)

在之前我看到的内容中,别人讲的一段话,很有用,EEG的活动诱发相关事件的锁时或者锁相的过程。

The presentation of a transient sensory, motor or cognitive event or task disturbs the spontaneous EEG activity and evokes the event- related responses that are time-locked and phase-locked to the stimulus.

因此,在ERP中,比较关键的部分就是分段叠加了。

分段叠加就会使用到marker信息,这在之前也介绍过BP设备中的marker,可以回去看看。其次是在实验设计中会使用到打marker的过程,在之前也介绍过,在博客上找找吧。

左图是raw data 很多的noisy,当处理完后就可以得到右图中的ERP了,是不是干净了许多。

分段Epoch/segment

这里会有多种分段方式,具体的就要依据自己的实验设计了。通常来说,很多时候是根据刺激条件分段,比如以刺激marker为原点取前后时间段进行切分。还有一些是组合分段,提取反应多少ms内的刺激marker,这个就比较复杂了,得看软件支持还有就是写code。对于静息态的数据来说,可以以等分的时间段进行切分。下面这张图在很多做ERP的教程中出现过,它就是分段的示意图了。

——本图来源Brain Products资料

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本文作者:Chen Rui