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这里我们得到了:3_ICA.set 通过ICA分析,我们可以获得眨眼、水平眼动的活动的源成分, 以及这个源成分的活动模式。 那么,当我们去掉这两个源成分的活动时, 剩下的数据就是没有眼动影响的、干净的脑电活动了。 好的条件下,我们可以排除掉所有的伪迹、包括眼电,最终取得干净的数据。 但是如果被试有过量的眼动,而排除掉有眼动的数据会使可用的数据量过少时,我们就需要做眼电校正。 一些实验情况下,有眼动的数据必须进行排除而不是校正。这就需要根据实验刺激的属性、实验目的等来判断,能否接受校正过的数据。 那么哪些成分是与眼动有关的呢? 好的ICA分析2D图: 首先脑外没有分布;其次有集中的峰值。 怎样确定:某成分是眨眼的源成分,某成分是水平眼动的源成分,而别的成分都不是呢? 这里我们通过对比成分波形图与位置波形图来确定。 源成分1的活动变化与垂直眼动的电压变化相吻合 源成分8的活动变化与水平眼动的电压变化相吻合 去掉对应的源成分后, 它自动会计算新的EEG波形。 得到: 4_ICA without 1 8.set 去掉眼电成分前的EEG波形 去掉眼电成分后的EEG波形 溯源分析 Patch of aligned pyramidal cells in gray matter layer Inverse Calculation Head Model Sensors Model Source Model Data (measured) 影响定位准确性的因素 信号传导问题 头颅不规则性 发放源深浅 操作因素:分析时间的选择、头模型和偶极子模型的选择 溯源分析软件 Curry Besa Geosource ICA 溯源分析需要的4个文件 功能数据:.avg 解剖数据:.img 电极位置:.3dd 解剖标志位置:.pom 创建BEM头颅模型 我们先读入了最原始的文件: 1_nback.cnt (nback是我们这个实验的名称) 只有EEGLAB系统,可以很好的的进行ICA分析, 从而很好的达到我们的目的: 去掉眼动对脑电造成的影响——眼电校正 所以我们在EEGLAB系统中做接下来的分析。 所导入的数据的一些基本信息。 这里我们得到了: 1_nback.set 定义电极位置。 由于NS电极位置使用标准名称,所以按照默认设置导入即可。 前面提到过,进入ICA分析的数据,需要: 1,干净、无误的数据; 2,具有统一的参考点的数据。 所以,这里我们首先要去掉坏电极。 坏电极首先是在数据记录过程中发现的异常电极, 然后是ICA分析后发现的异常电极。 由于NeuroScan中,HEOG与VEOG均是双极参考,所以也要去掉。 (EGI系统中不存在这个问题) NS系统里似乎只能标注去掉什么样的电极而不能完全删掉它,而对坏电极的标记在进入EEGLAB时又消失了,所以还是推荐在EEGLAB中进行这一步。 这里我们得到了: 2_without P8 T7 H V.set 独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是近期发展起来的一个新的数据及信号分析方法,是一种将源信号从混合信号分离出来的信号处理技术。 这里我们假设, 每个电极位置的头皮都是一个脑电的源成分,并通过分析每个电极记录到的电压,用ICA方法计算每一个源成分的活动情况。 我们通过计算电极Channel所记录下的电压变化的情况,得到电极活动的源成分Components的活动情况。
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