EEGLABによる独立成分分析について
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EEGLABを用いてアーティファクト除去を行いたいです。下記の前処理の手順の中で
「「対称アプローチ」と「tanh」コントラスト関数を用いた高速独立成分分析(FastICA)により、眼球運動および残存筋活動アーチファクトを手動で選択・除去した。」
とありますがEEGLABでこの処理を行うにはどのようにしたらよいのでしょうか。またFastICAと通常のICAの違いもよくわかりません。EEGLAB初心者のため助けていただけるとありがたいです。
<前処理手順>
データには1-80Hzの帯域通過フィルターと45-55Hzの帯域遮断フィルターを備えた2次バターワースフィルターを適用した。その後、各試行において固定十字の出現から空白画面の中間までの11500ms区間にデータを分割した。以降の解析には正答試行のみを含めた。試行の5%以上でアーチファクトを含む単一電極は除外した(電圧変動が250µvを超える、尖度値が5を超える、または25-45Hz帯域で-100dBまたは30dBを超える値を示すもの)。アーティファクトを含むエポックも除外した(全電極で尖度値>5、または25-45Hz帯域で-100~30dBを超える値を示すもの)。アーティファクト除外結果は訓練を受けた研究者による手動確認を実施した。その後、「対称アプローチ」と「tanh」コントラスト関数を用いた高速独立成分分析(FastICA)により、眼球運動および残存筋活動アーチファクトを手動で選択・除去した。欠損チャンネルは「球面」関数を用いて補間し、記録データをオフラインで平均参照点に再参照した。分析可能な正確かつノイズのないエポックが20未満の参加者は除外した。最終解析で採用されたエポック数に群間差は認められなかった(p > .05)。
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Antworten (1)
Shantanu
am 19 Sep. 2025
Hi 輝大
I am assuming that you are working with “EEGLab” and want to remove artifacts via “FastICA”.
The main difference between “FastICA” and “standard ICA” algorithms (“runica” in EEGLAB) is computational efficiency.
“Standard ICA” algorithms iteratively adjust weight matrix for all components at once until they find a solution. This process is slow when number of channels for EEG device are large. “FastICA” uses a fixed-point iteration scheme. Instead of updating the entire system at once, it can find the independent components one by one (“deflation”) or all at once (“symmetric”) in a way that converges much more quickly.
Please refer to the following MATLAB documentation:
In order to perform “FastICA” with “EEGLab” please refer to following MATLAB answer
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