脑机新手指南(二十一)基于 Brainstorm 的 MEG/EEG 数据分析(上篇)

一、脑机接口与神经电生理技术概述

脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)是一种在大脑与外部设备之间建立直接通信通道的技术,它通过采集和分析大脑信号来实现对设备的控制或信息的输出。神经电生理信号作为脑机接口的重要数据来源,主要包括以下几种类型:

MEG(脑磁图):通过测量大脑神经元电活动产生的磁场变化来反映脑功能,具有极高的时间分辨率。

EEG(脑电图):通过头皮电极记录大脑皮层的电活动,设备便携、成本较低,是研究脑电活动的常用手段。

fNIRS(功能近红外光谱):利用近红外光检测大脑皮层的血氧变化,可反映脑区的神经活动。

ECoG(皮层脑电图) 和 深度电极记录:通过植入颅内的电极直接记录大脑皮层或深层结构的电活动,信号质量高,常用于临床研究。

二、Brainstorm 软件:脑电数据分析的利器

(一)软件简介与优势

Brainstorm 是一款专为脑电信号分析设计的开源软件,具有以下显著优势:

多模态支持:可对 MEG、EEG、fNIRS、ECoG 等多种类型的脑电信号进行分析。

用户友好:拥有直观的图形界面,无需编程知识即可操作,非常适合初学者。

功能强大:涵盖数据预处理、可视化、源定位、功能连接分析等完整的数据分析流程。

无需 Matlab 许可证:尽管基于 Matlab 和 Java 开发,但提供独立可执行版本,支持 Windows、MacOS、Linux 等多种操作系统。

(二)软件下载与安装

下载步骤

打开浏览器,访问 Brainstorm 官方网站:Introduction - Brainstorm

在首页找到 "Download" 或类似下载链接,点击进入下载页面。

根据自己的操作系统(Windows、MacOS 或 Linux)选择相应的安装包进行下载。

安装指南

下载完成后,双击安装包,按照提示进行安装。

安装过程中,可选择默认安装路径或自定义安装位置。

安装完成后,桌面上会生成 Brainstorm 的快捷方式,双击即可启动软件。

(三)软件界面与基本操作

界面组成

菜单栏:包含文件、编辑、查看、工具等多个菜单,提供各种功能选项。

工具栏:放置常用功能的快捷按钮,方便快速操作。

项目管理器:用于管理实验项目、受试者数据和分析流程。

数据显示区:显示脑电信号的波形、频谱等信息。

日志窗口:记录软件操作的日志信息,便于排查问题。

基本操作流程

启动软件后,首先需要创建一个新项目,用于组织和管理数据。

在项目管理器中,添加受试者信息和实验条件。

导入脑电数据,Brainstorm 支持多种文件格式,如 EEGLab 的.set 文件、Neuroscan 的.cnt 文件等。

通过菜单栏和工具栏中的功能按钮,对数据进行预处理、分析和可视化。

三、脑电数据预处理:从原始信号到可用数据

(一)数据导入与格式转换

导入本地数据

点击菜单栏中的 "File"→"Import"→"Data",选择要导入的数据文件。

在弹出的对话框中,根据数据格式选择相应的导入选项。

导入完成后,数据会显示在项目管理器中。

格式转换

如果导入的数据格式不是 Brainstorm 常用的格式,可通过 "File"→"Convert"→"Data Format" 进行转换。

选择源格式和目标格式,设置相关参数,点击 "Convert" 即可完成转换。

(二)数据检查与可视化

波形查看

在项目管理器中选中导入的数据,点击工具栏中的 "View Time Series" 按钮,查看脑电信号的波形。

通过调整时间窗口和通道选择,观察信号的整体特征和异常情况。

频谱分析

点击 "Tools"→"Spectral Analysis"→"Power Spectrum Density",对脑电信号进行频谱分析。

可选择不同的频率范围和分析方法,查看信号的功率谱密度分布。

(三)伪迹去除与数据清洗

眼电和心电伪迹检测

Brainstorm 提供了自动检测眼电和心电伪迹的功能。点击 "Tools"→"Artifact Detection"→"Eye Blinks" 或 "Heartbeats",软件会自动识别并标记伪迹。

对于自动检测不准确的伪迹,可通过手动方式进行调整和标记。

独立成分分析(ICA)去伪迹

ICA 是一种常用的伪迹去除方法,可将脑电信号分解为多个独立成分。点击 "Tools"→"Artifact Correction"→"Independent Component Analysis (ICA)",进行 ICA 分解。

通过观察各独立成分的时空特征,识别并去除与伪迹相关的成分。

坏通道和坏试次检测

点击 "Tools"→"Artifact Detection"→"Bad Channels" 或 "Bad Trials",检测并标记坏通道和坏试次。

对于坏通道,可采用插值法进行修复;对于坏试次,可选择删除或进行其他处理。

(四)基线校正与数据分段

基线校正

基线校正用于消除信号中的直流偏移和低频漂移。点击 "Tools"→"Preprocessing"→"Baseline Correction",设置基线时间段和校正方法。

一般选择刺激前的一段时间作为基线,通过减去基线均值来实现校正。

数据分段(Epoch)

数据分段是将连续的脑电信号划分为多个时间窗口(Epoch),以便进行后续的统计分析。点击 "Tools"→"Preprocessing"→"Epoch",设置分段的时间范围和事件标记。

分段完成后,可对每个 Epoch 进行平均,得到事件相关电位(ERP)。

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