728x90 반응형 SMALL preprocessing9 전처리 (Preprocessing) 전처리 (Preprocessing) 일반적으로 전처리는 원시 데이터를 추가 분석에 더 적합하고 사용자가 해석할 수 있는 형식으로 변환하는 절차이다. EEG 데이터의 경우 전처리는 일반적으로 데이터에서 노이즈를 제거하여 실제 신경 신호에 더 가까워지는 것을 의미한다. EEG 데이터에 전처리가 필요한 몇 가지 이유가 있다. 우선, 두피에서 수집된 신호는 공간 정보가 손실되기 때문에 반드시 뇌에서 발생하는 신호의 정확한 표현은 아니다. 둘째, EEG 데이터는 약한 EEG 신호를 가릴 수 있는 많은 노이즈를 포함하는 경향이 있다. 깜박임이나 근육 움직임과 같은 인공물은 데이터를 오염시키고 그림을 왜곡할 수 있다. 마지막으로, EEG 기록 중에 발생하는 무작위 신경 활동에서 관련 신경 신호를 분리하고자 한다. E.. 2022. 4. 27. 뇌 컴퓨터 인터페이스 소개 (Components) (5) 전처리 (Preprocessing) 원시 EEG 데이터는 노이즈 및 아티팩트의 영향을 받기 때문에 종종 깨끗하지 않다. 노이즈 및 아티팩트의 네 가지 주요 소스는 다음과 같다. 뇌파 장비 피사체 및 녹음 시스템 외부의 전기적 간섭 리드 및 전극 주제 : 심장의 전기적 활동, 눈 깜박임, 안구 운동, 일반적인 근육 운동 눈 깜박임은 전두엽 및 후두부 기록에서 매우 명확하지만 ECG (심장 전기 활동에서)는 후두부 전극에서 나타납니다. 안구와 눈꺼풀의 움직임은 기존의 각막과 망막 사이에 약 100mV의 전위차 때문에 전위장의 변화를 일으킨다. 전처리 단계는 노이즈 및 아티팩트에서 데이터를 정리하는 데 도움된다. 전처리에는 다양한 방법과 단계가 있다. 예를 들어, 필터가 데이터에 적용되는 경우가 많다. 신호의.. 2022. 4. 27. CAD 컴퓨터 지원 진단 (Computer-aided diagnosis) 신호 처리의 분기 중 하나는 다차원 (mD) 신호 처리이다. 1차원 (1D) 이상을 이용하여 특정 데이터를 상세화하고 샘플링해야 하는 경우에 활용하다. 결과적으로 여러 신호의 조작에 따라 이미지가 형성된다. 1D와 비교하여 MD로 진행하려면 더 복잡한 알고리즘이 필요하며 디지털 신호 처리와 직접 연결된다. 따라서 실제 계산은 차원의 수와 함께 증가하고 컴퓨터 모델링의 사용이 필요하다. CAD의 개념은 1967년 Fred Winsberg에 의해 처음 보고되었다. Winsberg와 그의 팀은 유방 조영술에서 이상 감지를 분석하기 위해 컴퓨터 사용을 조사했다. 1972년에 CAD의 개념은 컴퓨터가 유방 조영술에서 병변을 감지하는 데 사용할 수 .. 2022. 4. 26. Preprocessing : Baseline Correction Baseline Correction EEG는 시간 분해 신호이므로 실험 질문과 관련이 없는 일시적인 드리프트가 있는 경우가 많다. 다양한 내부 및 외부 소스로 인해 시간이 지남에 따라 그리고 전극 간에도 변화하는 일시적인 드리프트가 발생할 수 있다. 이러한 드리프트의 영향을 줄이기 위해 소위 베이스라인 보정을 수행하는 것이 일반적이다. 기본적으로 이것은 기준 기간 동안, 즉 외부 사건이 발생하기 전의 EEG 활동을 사용하여 자극 후 간격 (즉, 외부 사건이 발생한 후 시간)에 걸쳐 활동을 수정하는 것으로 구성된다. 기준선 보정을 위한 다양한 접근 방식이 있다. 전통적인 방법은 기준선과 자극 후 간격의 모든 시점에서 기준선 기간의 평균을 빼는 것이다. Baseline Correction with MNE M.. 2022. 4. 5. Preprocessing : Data Visualization Visualize EEG Data EEG 데이터는 공간 (ex. 두피에 분포된 전극)과 시간에서 다차원에 대한 풍부한 정보를 포함한다. EEG 데이터에 포함된 반응 및 활동 유형을 먼저 이해하려면 이 정보를 효율적으로 시각화하는 것이 중요하다. 주요 초점은 eeg 데이터에 대한 시각화 도구의 개요를 알아간다. import mne # For elimiating warnings from warnings import simplefilter # ignore all future warnings simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) #Load epoched data data_file = '../study1/study1_eeg/epochdata/P-02' #.. 2022. 4. 5. Preprocessing : Data Loading (2) Loading EEG data EEG 데이터는 주어진 경로에서 직접 로드할 수 있다. 데이터가 이미 epoch된 경우 mne.read_epochs() 함수를 사용하여 '.fif' 파일에서 epoch된 데이터를 읽을 수 있다. ## Loading Epoched data # The file name should end with'-epo.fif': data_file = '../datasets/817_1_PDDys_ODDBALL_Clean_curated-epo' # Read the EEG epochs: epochs = mne.read_epochs(data_file + '.fif', verbose='error') Reading ../datasets/817_1_PDDys_ODDBALL_Clean_curated-ep.. 2022. 4. 5. Preprocessing : Data Loading (1) Data Loading EEG 데이터는 원시 데이터, 신기원 데이터 및 유발 (평균) 데이터의 3가지 유형으로 간주할 수 있다. 원시 데이터 : 연속 데이터는 MNE에서 원시 개체로 저장된다. 원시 객체의 데이터는 채널×시간 차원의 2D 배열로 간주된다. Epoch 데이터 : 시간 제한이 있는 시도로 구성된다. 데이터는 이벤트×채널×시간의 3차원 배열이다. 평균 이벤트 관련 가능성 : 이것은 시도에 대해 에포크된 데이터를 평균화한 결과이다. 출력은 외부 이벤트에 대해 시간 고정되며 채널×시간의 2D 배열로 저장된다. Loading datasets available in MNE : EEGBCI motor imagery Dataset MNE 패키지 (EEGBI 모터 이미지 데이터 세트)에서 사용 가능한 데이.. 2022. 4. 5. [MNE-Python] MEG / EEG analysis (1) Loading data MNE-Python 데이터 구조는 Neuromag의 FIF 파일 형식을 기반으로 하지만 다양한 다른 데이터 형식에 대한 판독기 기능이 있다 . MNE-Python에는 MNE-Python이 다운로드하고 관리할 수 있는 다양한 공개 데이터 세트 에 대한 인터페이스도 있다. 시청각 실험을 수행하는 한 피험자의 EEG 및 MEG 데이터와 해당 피험자에 대한 구조적 MRI 스캔이 포함된 예제 데이터세트 (" Sample " 이라고 함) 중 하나를 로드한다 . 함수는 mne.datasets.sample.data_path 데이터 세트가 예상 위치 중 하나에 없으면 자동으로 다운로드한 다음 데이터 세트의 디렉터리 경로를 반환한다 ( data_path다운로드하기 전에 확인하는 위치 목록은 설명서 .. 2022. 3. 18. 사이킷런 (Scikit-Learn) 사이킷런 (Scikit-Learn) scikit-learn이란 python을 대표하는 머신 러닝 라이브러리이다. scikit-learn은 오픈 소스로 공개되어 있으며, 개인, 비즈니스 관계없이 누구나 무료로 사용가능하다. scikit-learn은 현재도 활용하여 개발이 이루어지고 있으며, 인터넷에서 정보를 찾기 쉽다. 샘플 데이터 셋이 부속되어 있으므로, 설치하여 바로 기계 학습을 시험해 볼 수 있다. 설치 pip install -U scikit-learn Classification 개체가 속한 범주 식별한다. Regression (회귀) 개체와 연결된 연속 값 속성을 예측한다. Clustering (군집화) 유사한 개체를 세트로 자동 그룹화한다. Dimensionality Reduction (차원 축소.. 2021. 12. 20. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
