Laboratorium EEG/EEGLAB
Laboratorium_EEG/EEGLAB
Zajęcia bazują na podręczniku praktycznym użytkowania pakietu EEGLAB dostępnym na stronach:
- rozdziały 1-8 z części I: http://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB#The_EEGLAB_Tutorial_Outline
- rozdziały z części: http://sccn.ucsd.edu/wiki/Chapter_02:_Writing_EEGLAB_Scripts
Spis treści
Analiza potencjałów wywołanych
Wprowadzenie
W tej części zajęć naszym celem jest przećwiczenie pracy z danymi z eksperymentu w którym badamy potencjały wywołane na grupie osób. Dane pochodzą z eksperymentu opisanego w artykule: Effects of Valence and Origin of Emotions in Word Processing Evidenced by Event Related Potential Correlates in a Lexical Decision Task
Skupimy się na badaniu różnic pomiędzy przetwarzaniem słów i pseudo-słów.
Przebieg eksperymentu
Uczestnicy zostali poinformowani o celu eksperymentu i charakterze pomiaru EEG. Zachęciliśmy ich, aby utrzymywali wygodną postawę i kontrolowali mruganie. Protokół zapewniał 3-s przerwy na normalne mruganie co 10 prób, jak również dwie dłuższe przerwy, których czas trwania jest kontrolowany przez uczestnika, dla odpoczynku i poprawy postawy. Długie przerwy występowały co 270 prób.
Zadaniem było odczytanie bodźców, które pojawiły się na środku ekranu, i zaklasyfikowanie ich jako słów lub pseudo-słów przez naciśnięcie oznaczonych klawiszy na klawiaturze. Rejestrowano typ i opóźnienie odpowiedzi. Pojedynczy blok eksperymentalny zawierał 135 słów i 135 pseudo-słów; ten blok powtórzono trzy razy. Słowa i pseudo słowa były wyświetlane w losowej kolejności we wszystkich blokach. Próby przebiegały w następujący sposób: (1) punkt fiksacji wyświetlany przez 500 ms; (2) bodziec wyświetlany, dopóki uczestnik nie odpowie; (3) pusty ekran wyświetlany przez losowo zmienny odstęp czasu między 1000 a 1100 ms.
Przygotujmy katalogi do analizy. Przydadzą się następujące:
- DANE
- SKRYPTY
- RYSUNKI
Dane dostępne są tutaj.
Proszę je ściągnąć i wypakować do katalogu DANE. Powinno pojawić się 66 plików, po 2 na każdą osobę. Pliki *.set to pliki matlabowe zawierające struktury EEG, pliki *fdt zawierają właściwe sygnały.
SKRYPTY
Etapy analizy, które musimy wykonać to:
- FILTROWANIE i CIECIE sygnałów
- DOBÓR PROGÓW DLA ARTEFAKTOW na podstawie oglądania sygnału i prób z różnymi progami do autoamtu (abnormal values / abnorlmal trends)
- Automatyczne usuwanie artefaktów
- Przygotowanie danych do analiz wg. przynależności do czynnika grupującego
- Wybór obszarów zainteresowania (grup elektrod do analizy)
- Analiza wariancji
- Zilustrowanie wyników analizy
Aby nasze analizy były łatwo powtarzalne przygotujemy główny skrypt np: run_me.m, do którego będziemy dodawać stopniowo skrypty i funkcje kolejnych etapów analizy. Dla czytelności kodu i możliwości uruchamiania osobno poszczególnych etapów posłużymy się technologią komórek w Matlabie (komórkę rozpoczynają dwa procenty '%%');
Zacznijmy zatem pisać run_me.m. Ustawiamy zmienne ze ścieżkami, wybieramy, które dane wchodzą do analizy (część została odrzucona ze względu na nadmiar artefaktów), częstości odcięcia filtrów dolno- i górno-przepustowego, czasy wokół momentu wyświetlenia bodźca, informacja, które kanały zawierają EEG, zakres czasu do korekty poziomu "0":
%% USTAWIENIA:
directoryIn = '../DANE/'; % lokalizacja folderu z surowymi danymi
directoryOut = '../DANE/'; % lokalizacja do zapisu przygotowanych danych
addName = '_epoch'; % dodatek do nazwy pliku przy zapisywaniu przygotowanych danych
subjects = [1:6,8:11 ,15:24,26:37]; % lista badanych do wczytania (z poprawnymi danymi)
LowFreqCut = 0.1; % granica odciecia filtru gornoprzepustowego
HighFreqCut = 30; % granica odciecia filtru dolnoprzepustowego
startT = -0.3; % start do wyciecia epok [s]
stopT = 1.0; % stop do wyciecia epok [s]
eegChan = 1:19; % numery kanalow EEG
baseline = [-200, 0]; % baseline [od,do] [ms] do odjecia
%% FILTROWANIE i CIECIE
eeglab
filtruj_i_tnij(EEG , ALLEEG , CURRENTSET, directoryIn, directoryOut, addName, subjects, LowFreqCut, HighFreqCut, startT, stopT, eegChan, baseline)
filtruj_i_tnij.m
Musimy teraz napisać funkcję filtruj_i_tnij. Musi ona kolejno wczytać nasze zbiory danych, stworzyć montaż kanałów, przefiltrować je, kanał po kanale, wyciąć interesujące nas epoki, wykonać dla nich korektę poziomu "0", i zapisać tak przetworzone dane do nowych "*.set"-ów. Szkilet tej funkcji wygląda następująco, proszę uzupełnić brakujące fragmenty:
%% DOBOR PROGOW DLA ARTEFAKTOW na podstawie ogladanie sygnalu i prob z roznymi progami do autoamtu (abnormal values / abnorlmal trends)
EEG = pop_loadset('filename','B01_epoch.set','filepath',directoryOut);
[ALLEEG, EEG, CURRENTSET] = eeg_store(ALLEEG, EEG, 0);
EEG = eeg_checkset( EEG);
eeglab redraw
%Tools -> Reject data epochs -> Reject data (all methods)
%link do tutoriala EEGlab: https://sccn.ucsd.edu/wiki/Chapter_01:_Rejecting_Artifacts#Rejecting_artifacts_in_epoched_data
%% Automatyczne usowanie artefaktow
abnormalValue = 60; % wartosc [uV] powyzej/ponizej(na minusie) ktorej oznaczane sa artefakty
abnormalTrend = [50, 0.3]; % [max slope [uV/epoch], R squared limit (0-1)]
markArtefacts(EEG , ALLEEG , CURRENTSET, directoryOut, addName, subjects, abnormalValue, abnormalTrend)
%% przygotowanie danych
data = prepareData(EEG , ALLEEG , CURRENTSET, directoryOut, addName, subjects);
% data - macierz z danymi o rozmiarze [2(1.Words|2.Pseudo) x subjects x kanaly x probki]
%% GFP
timeMarks = [];
plotGFP(data,startT,stopT,EEG.srate,timeMarks,EEG.chanlocs)
timeMarks = [70,120,225,290,375,670];
plotGFP(data,startT,stopT,EEG.srate,timeMarks,EEG.chanlocs)
%% ANOVA
ROI.channels = [[18,13];[15,10];[19,17];[9,4];[11,6]];
ROI.labels = {'LF','CF','RF','LP','RP'};
dataANOVA = prepareDataForANOVA(data,timeMarks,ROI,startT,stopT,EEG.srate);
% dataANOVA - [5 okien czasowych x obserwacje x |1.srednia amplituda 2. subject 3.slowo(0)/pseudo(1) 4.ROI|]
for window = 1:(length(timeMarks)-1)
dANOVA = squeeze(dataANOVA(window,:,:));
stats = anova(dANOVA(:,1),dANOVA(:,2),dANOVA(:,3),dANOVA(:,4),{'type','ROI'});
stats2 = PostHocStats(stats,dANOVA,ROI);
disp(['------------- Time window: ' num2str(timeMarks(window)) '-' num2str(timeMarks(window+1)) '-------------'])
disp(stats)
disp(stats2)
end
%% rysowanie ERP w ROI
plotERP_ROI(data,startT,stopT,EEG.srate,timeMarks,ROI)
Laboratorium_EEG/EEGLAB
