作者:小彐一卜
来源:小侃数据(ID:xiaokanshuju)

Hello,
这里是行上行下,我是喵君姐姐~

今天来给大家安利使用ERPLAB进行单个被试的ERP分析~

假设Matlab已经装好,笔者所用为MATLAB2018b。

安装EEGLAB





打开以下网址下载EEGLAB:

https://sccn.ucsd.edu/eeglab/download.php 

将文件下载好之后随便解压到哪个文件夹。



打开MATLAB,设置路径到EEGLAB的文件夹,如下图所示:



保存并关闭。

在MATLAB命令行窗口输入eeglab并按回车键:



eeglab安装成功:



安装ERPLAB





等待下载,自动重启EEGLAB,如下图所示安装成功。


安装Loadcurry




因为笔者使用的是Neuroscan的设备,用curry8来采集数据,所以还需要下载一个插件来导入curry8采集的数据。curry8导入的数据有一个优点是同时即可导入电极位置信息,无需后续单独导入。




如下图导入curry8采集的数据:



导入成功。


重参考(Re-reference)





选中M1后,按住Ctrl后继续选中M2,然后点OK。



在弹出的窗口可以选择保存为文件,或者在EEGLAB的内存里覆盖(并不影响磁盘里的数据),在这里我选择Overwrite。



大家可以看到Reference变成M1和M2,说明重参考成功。

更改采样率




采集的时候采样率为1000Hz,大家可以看到这样的文件很大,占内存,后面运行ICA时会很耗时间,于是我们把采样率改为500Hz。




这里又会弹窗选择要保存还是覆盖,这里选覆盖,后不再赘述。 

这里我们可以看到采样率变成了500,文件大小也小了不少。


数据选择




这里因为被试在做ERP前采集了一段时间的静息态脑电,但因为本教程做的是ERP,所以只需要选择ERP的数据。




这里我们可以看到数据变小了很多。


高通滤波




所谓高通就是指大于某个Hz的波能通过去,去除慢波漂移。




这里可能有同学要问,EEGLAB自带的工具也有滤波,为什么不用那个呢。这是因为ERPLAB的Manual里推荐使用ERPLAB的滤波,至于好在哪里我还没体会到。


提取分段



1. Creat eventlist




大家可以打开test.txt看一下究竟提取了什么东西出来:



简单介绍一下,本试验用的是双选择Oddball范式,包括10和20两种刺激,10为偏差刺激(20%),20为标准刺激(80%)。按键F的marker为1,按键J的marker为2,其他按键或者不按键的marker为3。


2. Assign bins


我们需要新建一个txt文件,如下图所示:



其中bin1表示dev偏差刺激(10),bin2表示stand标准刺激(20)。

.{10}{t<1-1000>1} 是指选择靶刺激为10,后1000毫秒内的反应为1(正确的反应)

.{20}{t<1-1000>2} 是指选择靶刺激为20,后1000毫秒内的反应为2(正确的反应)

保存。



3. Extract bin-based epochs



这里我们的分段是-200到800毫秒;暂不选择Baseline correction,点击RUN。


看一下现在的数据


按菜单栏的setting可以设置每页显示导联的数据和时间范围。

其实好习惯是一开始就看一下自己的数据,心中有点B数。不过那个时候数据很难看,甚至看不到几个导联(需要点击菜单栏的Display->remove DC offset)。


检查channels




纵览数据,有经验的靠眼睛看,没经验的如下图所示:




可以看到在MATLAB里显示FZ为坏导:



同时自动跳出来标红的坏导:



Interpolate channels



去除不需要的channels



Removing bad data segments


鼠标左击需要删除的分段,再点击可取消,选完了后点击REJECT。


有很多自动化的插件,在此限于篇幅不一一介绍。但插件并不完美,很多时候会删掉你并不想删掉的分段,很多时候会保留你想删掉的分段,因此,最好的还是用自己的眼睛去看。


因为后面要做ICA,原则上ICA能够识别出来的成分都可以不用删除,比如眨眼伪迹以及一些影响不大的肌电伪迹。但一些影响广泛的肌电伪迹和一些奇怪的脑电(比如被试打了个喷嚏,或者拍了个蚊子)等等,在ICA前需要去掉。


运行ICA







点击OK,弹出如下窗口,千万不要点击;点击就中断ICA了



可以看到MATLAB的命令行窗口在进行ICA分析:



耐心等待,耗时取决于电脑的性能。ICA是最耗时间的一个步骤,因此希望我们只运行一次就好。



ICA完成如上图所示。这里我建议大家把数据另存为一个文件,ICA运行不易啊!万一后面出了什么岔子还可以再来。


根据ICA去除成分




这里大家需要注意的是,只去除自己最肯定的成分。ERP肯定是含有杂质的,杂质不可能完全清除,也没必要完全清除,以免包含脑电信号的成分被无辜去掉。宁可放过一千,不可错杀一个。




这里改成1:30,意思是只选择前30个成分,因为成分是按照解释方差变异的权重来排序的,后面的影响很小,去掉或者不去掉影响不大。限于篇幅,ICA的一些细节另一篇再讲。点击OK后如下图所示:



本教程只去除最肯定的两个成分,眨眼和水平眼动,即1和3。



分别点击plot ERP和plot single trials可以看到去掉ICA成分和没有去掉时的对比。确定可以接受后点击Accept。



计算ERP




现在我们可以计算ERP了:




点击RUN。



保存为H01,因为是健康对照组的第一个被试。这时我们可以看到ERPsets不再是灰色了。



ERP作图



点击PLOT



结果图出来了,点击可以放大:



怎么样,是不是很漂亮(其实真的丑B)


把窗口关掉,返回ERP菜单,对ERP进行低通滤波(即小于某阈值的留下来,大于某阈值的踢出去)。这里阈值为30Hz。



滤波后再次作图ERP:



这样是不是稍微好看一点。大名鼎鼎的P300出来了。


地形图



出图:



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排版:upmer

校对:喵君姐姐


转载自:小侃数据(公众号ID:xiaokanshuju



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