EEGLAB - EEGLAB
EEGLAB это MATLAB набор инструментов распространяется бесплатно BSD лицензия на обработку данных из электроэнцефалография (ЭЭГ), магнитоэнцефалография (МЭГ) и другие электрофизиологические сигналы. 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 на Институт Солка, под названием «Набор инструментов ICA / EEG». В 2000 г. Арно Делорм разработал графический интерфейс пользователя помимо этих функций вместе с некоторыми из его 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 г. EEGLAB получил финансирование от Национальные институты здравоохранения США для постоянного развития исследовательского программного обеспечения.
Статистика
EEGLAB был загружен примерно 25 000 раз из 73 стран мира за первые три года (2003–2006 гг.), И в 2011 г. сообщалось, что это наиболее широко используемая среда обработки сигналов для обработки данных ЭЭГ когнитивными нейробиологами (результаты опроса ). Его справочный документ (Delorme & Makeig, 2004) получил более 12 400 цитирований (02/2013).
EEGLAB включает более 380 автономных функций MATLAB и более 50 000 строк кода, а также содержит 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;
- ЭРПЛАБ, для получения мер из средних потенциалов, связанных с событием;
- БЫСТРЕЕ, 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;
- ПРОСЕЯТЬ набор инструментов для потока исходной информации;
- BCILAB, обширная среда для сборки и тестирования интерфейс мозг-компьютер модели;
Сотни исследователей прямо или косвенно внесли свой вклад в программное обеспечение, запрограммировав функции или сообщив об ошибках. Текущий список обсуждения 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. Дои:10.1016 / j.jneumeth.2003.10.009. ISSN 0165-0270. PMID 15102499.
Теория:
- Юнг, Цзы-Пинг; Макейг, Скотт; Белл, Энтони Дж .; Сейновски, Терренс Дж. (1998). «Независимый компонентный анализ электроэнцефалографических данных и потенциальных данных, связанных с событиями». Центральная обработка слуха и нейронное моделирование (PDF). Бостон, Массачусетс: Springer США. Дои: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. Дои:10.1016 / j.tics.2004.03.008. ISSN 1364-6613. PMID 15120678.
- 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. Дои:10.1371 / journal.pone.0030135. ISSN 1932-6203.
- 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 (Специальный выпуск к столетию): 1567–1584. Дои: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 порога 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 многопрофильному выводу. DOI: //10.1016/j.neuroimage.2013.01.040 (2013)