EEGLAB - EEGLAB
EEGLAB - это набор инструментов MATLAB, распространяемый под бесплатной лицензией BSD для обработки данных электроэнцефалографии (ЭЭГ), магнитоэнцефалографии (МЭГ) и других электрофизиологических сигналов. Наряду со всеми основными инструментами обработки, EEGLAB реализует независимый компонентный анализ (ICA), временной / частотный анализ, отклонение артефактов и несколько режимов визуализации данных. EEGLAB позволяет пользователям импортировать свои электрофизиологические данные примерно в 20 двоичных файловых форматов, предварительно обрабатывать данные, визуализировать активность в отдельных испытаниях и выполнять ICA. Артефактические компоненты ICA могут быть вычтены из данных. В качестве альтернативы, компоненты ICA, представляющие активность мозга, могут быть дополнительно обработаны и проанализированы. EEGLAB также позволяет пользователям группировать данные из нескольких субъектов и кластеризовать их независимые компоненты.
История
В 1997 году Скотт Макейг впервые опубликовал в Интернете набор функций обработки данных в Лаборатории вычислительной нейробиологии под руководством Терри Сейновски в Институте Солка под названием «Набор инструментов ICA / EEG». В 2000 году Арно Делорм разработал графический пользовательский интерфейс поверх этих функций вместе с некоторыми из своих собственных функций удаления артефактов и выпустил первую версию «программного обеспечения EEGLAB для удаления артефактов». В 2003 году Делорм и Макейг объединили усилия для выпуска первой стабильной и полностью документированной версии EEGLAB. В 2004 году был награжден EEGLAB финансирование от NIH для дальнейшего развития научно - исследовательской программы.
Статистика
EEGLAB был загружен примерно 25 000 раз из 73 стран мира за первые три года (2003–2006 гг.), А в 2011 г. был признан наиболее широко используемой средой обработки сигналов для обработки данных ЭЭГ когнитивными нейробиологами ( результаты опроса ). Его справочный документ (Delorme & Makeig, 2004) получил более 12 400 ссылок (02/2013).
EEGLAB включает более 380 автономных функций MATLAB, более 50 000 строк кода и более 20 подключаемых модулей, добавленных пользователями. Значительные наборы инструментов для плагинов продолжают писать и публиковать исследователи из Swartz Center, UCSD и многие другие группы. Основные плагины включают:
- ДИПФИТ - для локализации источников компонентных источников данных ЭЭГ ВСА;
- ERPLAB , для получения мер из средних потенциалов, связанных с событием;
- FASTER , полностью автоматизированный, неконтролируемый метод обработки данных ЭЭГ высокой плотности;
- NBT , набор инструментов для вычисления и интеграции нейрофизиологических биомаркеров;
- NFT , для построения электрических прямых моделей головы из МР-изображений и / или положений электродов;
- SIFT , набор инструментов для управления потоками исходной информации;
- BCILAB , обширная среда для создания и тестирования моделей интерфейса мозг-компьютер ;
Сотни исследователей прямо или косвенно внесли свой вклад в программное обеспечение, запрограммировав функции или сообщив об ошибках. Текущий список обсуждений электронной почты eeglablist насчитывает более 5000 участников по всему миру (2013 г.).
Смотрите также
Источники
Основная ссылка:
- Делорм, Арно; Макейг, Скотт (2004). «EEGLAB: набор инструментов с открытым исходным кодом для анализа динамики ЭЭГ в одном исследовании, включая независимый компонентный анализ». Журнал методов неврологии . Elsevier BV. 134 (1): 9–21. DOI : 10.1016 / j.jneumeth.2003.10.009 . ISSN 0165-0270 . PMID 15102499 . S2CID 1101322 .
Теория:
- Юнг, Цзый-Пин; Макейг, Скотт; Белл, Энтони Дж .; Сейновски, Терренс Дж. (1998). «Независимый компонентный анализ электроэнцефалографических и связанных с событиями потенциальных данных». Центральная обработка слуха и нейронное моделирование (PDF) . Бостон, Массачусетс: Springer США. DOI : 10.1007 / 978-1-4615-5351-9_17 . ISBN 978-1-4613-7441-1.
- Макейг, Скотт; Дебенер, Стефан; Онтон, Джули; Делорм, Арно (2004). «Майнинг событийно-связанной динамики мозга». Тенденции в когнитивных науках . Elsevier BV. 8 (5): 204–210. DOI : 10.1016 / j.tics.2004.03.008 . ISSN 1364-6613 . PMID 15120678 . S2CID 1649275 .
- Делорм, Арно; Палмер, Джейсон; Онтон, Джули; Остенвельд, Роберт; Макейг, Скотт (2012-02-15). Уорд, Лоуренс М. (ред.). «Независимые источники ЭЭГ диполярны» . PLOS ONE . Публичная научная библиотека (PLoS). 7 (2): e30135. DOI : 10.1371 / journal.pone.0030135 . ISSN 1932-6203 . PMC 3280242 . PMID 22355308 .
- Makeig, S .; Kothe, C .; Mullen, T .; Бигделы-Шамло, Н .; Крейц-Дельгадо, Кеннет (2012). «Развитие обработки сигналов для интерфейсов мозг-компьютер» . Труды IEEE . Институт инженеров по электротехнике и радиоэлектронике (IEEE). 100 (Special Centennial Issue): 1567–1584. DOI : 10,1109 / jproc.2012.2185009 . ISSN 0018-9219 .
Ящики для инструментов:
- Зейнеп Акалин Акар и Скотт Макейг, Набор инструментов для нейроэлектромагнитного моделирования головы J Neurosci Meth doi: 10.1016 / jneumeth.2010.04.031 (2010)
- Нолан, Х., Уилан, Р., и Рейли, Р.Б. «БЫСТРЕЕ: полностью автоматизированное статистическое определение пороговых значений для отклонения артефактов ЭЭГ». Журнал методов нейробиологии 192 (1): 152–162 (2010).
- Делорм, А., Маллен, Т., Кот, К., Бигдели-Шамло, Н., Акалин, З., Ванков, А., Макейг, С. EEGLAB, MPT, NetSIFT, NFT, BCILAB и ERICA: Новое инструменты для расширенной обработки ЭЭГ / МЭГ. Вычислительный интеллект, ID статьи 130714 (2011)
- Н. Бигдели-Шамло, Т. Маллен, К. Крейц-Дельгадо, С. Макейг. Анализ проекции измерений: вероятностный подход к сравнению источников ЭЭГ и многопредметному выводу. DOI: //10.1016/j.neuroimage.2013.01.040 (2013)