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EEG信号处理与分析常用工具包介绍

在脑科学领域,EEG技术可以说是研究大脑的最重要的技术手段之一,而对于采集得到的EEG信号需要经过较为复杂的多个步骤的分析和处理才能够获得我们所需要的最终结果。EEG信号的分析和处理可能会涉及以下一个或多个方面:信号的预处理(预处理也需要多个步骤)、ERP时域分析、时频分析、信号的功率谱计算、功能连接、溯源分析等等。上述涉及到的EEG信号分析方法对于有编程基础和学过“数字信号处理”相关课程的人来说或许会稍感轻松,但是对于没有学过 “数字信号处理”相关课程的人来说可能就会困难重重。幸运的是,目前国内外研究者开发出了多款EEG信号处理和分析的开源工具包,供大家免费下载使用。这些开源的EEG工具包促进了脑科学领域的蓬勃发展,也使得“技术小白们”经过简单的学习就可以运用那些高大上的EEG分析技术。这里,笔者就对这些常用的EEG信号分析与处理工具包进行简单的介绍。

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EEG有效连接工具包SIFT的介绍与安装

功能连接(Functional connectivity, FC)可以说是EEG研究中的一个非常重要的方法。对于正常的大脑高级认知功能来说,往往并不仅仅是单独的某个脑区在起作用,而是更加依赖于不同脑区之间的相互协同工作,因此研究不同脑区的功能连接对我们理解大脑的大脑高级认知功能机制来说非常重要。 其实,有效连接(Effective connectivity, EC)属于功能连接中的一个重要的分支,所谓有效连接是指用某种方法来测量两种信号之间的因果依赖程度和关系,即不仅能够指出两个脑区的相关程度,而且还能够计算出两个脑区信息流向。因此,与无向的功能连接相比,可以提供更加丰富的信息。在EEG领域中,研究者提出了非常丰富的算法来测定两种信号之间的有效连接,如部分有向相干(Partial directed coherence, PDC)、有向传递函数(Direct transfer function, DTF)等,但是这些算法非常复杂,计算起来非常麻烦。这里,笔者就给各位介绍一款基于EEGlab的计算EEG有效连接的工具包,即The Source Information Flow Toolbox(即SIFT)。 注:该工具包我们会在线下的培训班中详细讲解其使用方法和注意事项,感兴趣的可以咨询联系。

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