目次
4. EEG信号の前処理とデータ解析の要点
4.1 脳波の基礎知識の復習
活動電位信号の調査方法は後者の 2 つとは異なります。
4.2 アーティファクト
この不具合のようなものは筋電です。消去法：平均重ね合わせ。
4.3 EEGの前処理
基本原則:元のデータを可能な限り保持する; 相対原則、10%。
前処理プロセス:データをインポート -> 電極の位置を特定 -> 不要な電極を削除 -> 再参照 -> フィルター -> セグメンテーションとベースライン補正 (保存) -> 不良リードを補間し、不良セグメントを削除 -> ICA を実行(保存) -> 削除ノイズ成分：目の動き成分（まばたき、目の動き）の除去など -> データを保存。
参照が多いため、オンラインの参照はそれほど重要ではありません。
補間不良ガイド:特定のアルゴリズムを使用して不良ガイドを置き換えます。
4.3.1 フィルタリング
EEG では、ハイパス フィルター処理がよく使用されます。
4.3.2 再参照
成分が異なれば、リファレンスに対する影響も異なります。
平均リファレンスは波形に大きな影響を与えるため、注意して使用する必要があります。
4.3.3 セグメンテーションとベースライン補正
セグメント化と平均化の後、ERP 波形が取得されます。
4.3.4 不良セグメントの削除
4.3.5 不正なガイドの削除/補間
4.3.6 独立成分分析 (ICA)
ノイズ除去のための ICA メソッド。
4.4 事象関連潜在力 (ERP)
4.4.1 ERP の入手方法
同じ刺激から得られる波は平均して重ね合わされます。
4.4.2 ERP調査で報告すべき内容
4.4.3 ERP 結果の表示方法
4.5 概要
ICA メソッドは、典型的なアーチファクトを除外するのに役立つだけで、EEG 応答を効果的に抽出することはできません。
