본문 바로가기
728x90
반응형
SMALL

Brain Engineering114

뇌파계 뇌파계 두피 뇌파를 측정하는 뇌파 장치는 뇌파 신호를 검출하기 위한 전극 (electrode)과 미약한 뇌파 신호를 증폭하는 증폭기 (amplifier), 측정된 아날로그 (analog) 뇌파를 디지털 (digital) 신호로 변환하는 아날로그-디지털 변환기 (analog to digital converter ; ADC) 등으로 구성된다. 뇌파의 측정은 전극을 통하여 두피 표면의 전위차를 검출하고 측정된 전기적 신호 (μV 단위)를 증폭하며 아날로그 신호를 컴퓨터에 저장하여 분석할 수 있도록 샘플링 (sampling)을 수행하며 이렇게 수집된 신호를 디지털 신호로 변환하는 과 을 통하여 그 과정이 이루어진다. 디지털과 아날로그 뇌파 장치 아날로그 뇌파 장치의 전극 입력판 (input board)은 환자의.. 2022. 3. 29.
신경인지 (Neurocognition) 신경인지 (Neurocognition) 연구의 대부분은 기능성 자기공명영상 (functional MRI ; fMRI), PET 스캔 (scan), 단일광자방출컴퓨터단층촬영 (single photon emission computerize tomography ; SPECT : 국소혈류와 신진대사를 입증하는 방법)과 같은 다른 도구로 수행되었다. 최근 뇌파가 초고속 주파수 범위로 확장됨에 따라 동물과 인간에 대한 뇌파 지향 신경인지 연구의 강력한 상승세가 예상된다. 최근 신경인지는 모든 신경 과학의 ‘성배 (holy grail)’의 위치를 차지했다. 최근의 연구는 뇌 영상 기술에서 파생된 기능네트워크의 상호연결성을 다룬다. MRI, 자기뇌파검사 또는 뇌자도 (magnetoencephalography ; MEG.. 2022. 3. 29.
[EEGLAB] Independent Component Analysis ICA를 위한 데이터 전처리 1. Channel location : ICA를 돌리기 위해서는 채널 로케이션 정보를 먼저 입력해 주어야 한다. 2. Downsampling : Downsampling을 미리 하면 ICA를 더 빠르게 돌릴 수 있다. 3. Detrending : 뇌파 측정 기기 등의 영향으로 시간에 따라 뇌파 신호가 점차 강해지거나 약해지는 trending이 있을 수 있는데, 이를 ICA 전에 미리 제거해준다. detrend는 Matlab의 내장함수이기 때문에 Mathworks 공식 홈페이지 또는 Matlab 도움말을 사용해서 함수의 기능을 확인할 수 있다. for i = 1:EEG.trials, EEG.data(:,:,i) = detrend(EEG.data(:,:,i)')'; end; [AL.. 2022. 3. 28.
[MNE-Python] EEG 장치에서 데이터 가져오기 BrainVision (.vhdr, .vmrk, .eeg) BrainVision 파일 형식은 세 개의 개별 파일로 구성된다. .vhdr메타 데이터를 포함 하는 텍스트 헤더 파일 .vmrk데이터의 이벤트에 대한 정보가 포함 된 텍스트 마커 파일 .eegEEG의 전압 값을 포함하는 이진 데이터 파일 두 텍스트 파일 모두 다음으로 구성된 INI 형식을 기반으로 한다. 로 표시된 섹션, [square brackets] 로 표시된 댓글, ; comment 표시된 키-값 쌍 key=value European data format (.edf) EDF 및 EDF+ 파일은 mne.io.read_raw_edf() 두 변형 모두 16비트 형식이다. EDF+ 파일에는 트리거 및 이벤트 정보를 저장하는 데 사용할 수 있는 주석.. 2022. 3. 28.
Resting state EEG Resting state EEG 가만히 있는 상태에서의 뇌전도 신호이다. 뇌파 또는 뇌파 검사 (electoencephalography ; EEG)란 전기적인 신뇌 (neocortical) 두뇌 활동을 역동적으로 실 시간 기록하는 것으로서 전기 현상이 발견되고 ‘활동 전류 (action current)’의 개념이 형성된 1600년대에 시작되었다. 뇌파는 뇌의 뉴런 (neuron)에서 이온 전류로 인한 전압 변동을 측정한 것이다. 뇌의 파형 (brain waves)은 뇌세포들의 생 화학적 상호작용에 의해 발생하는 이온 흐름으로 인해 생성 되는 뇌의 전기적 활동이다. 전형적인 뇌파 검사는 두피의 여러 부위에 부착한 전극을 통하여 두뇌에서 뉴런들의 활동에 수반되어 생성되는 자발 적 전기적 활동을 일정시간에 걸.. 2022. 3. 28.
ERPLAB ERPLAB ERPLAB Toolbox는 ERP 데이터 분석을 위한 무료 오픈 소스 Matlab 패키지이다. EEGLAB Toolbox 와 긴밀하게 통합되어 EEGLAB의 기능을 확장하여 ERP 처리, 시각화 및 분석을 위한 강력하고 강력한 도구를 제공한다. 그래픽 사용자 인터페이스는 초보자가 쉽게 배울 수 있도록 하며 Matlab 스크립팅은 중급 및 고급 사용자에게 엄청난 힘을 제공한다. https://erpinfo.org/erplab ERPLAB Toolbox — ERP Info ERPLAB Toolbox is a free, open-source Matlab package for analyzing ERP data. It is tightly integrated with EEGLAB Toolbox, ex.. 2022. 3. 28.
[MNE-Python] MEG 장치에서 데이터 가져오기 MEGIN / Elekta Neuromag VectorView and TRIUX (.fif) Neuromag Raw FIF 파일은 mne.io.read_raw_fif()이다. 데이터가 MaxShield를 켠 상태로 기록되었고 MaxFilter로 처리되지 않은 경우로 로드해야 할 수 있다. Artemis123 (.bin) Artemis123 시스템의 MEG 데이터는 로 읽을 수 있다 (mne.io.read_raw_artemis123()). 4-D Neuroimaging / BTI data (dir) MNE-Python은 mne.io.read_raw_bti() 4D / BTI 데이터를 읽고 변환하는 기능을 제공한다. 이 리더 기능은 기본적으로 일반적으로 문자 A와 채널 번호로 구성된 원래 채널 이름을 Neu.. 2022. 3. 23.
[MNE-Python] 구성 (2) Using environment variables MNE-C와의 호환성을 위해 MNE-Python은 구성을 지정하기 위해 환경 변수를 읽고 쓴다. 이것은 JSON 구성을 읽고 쓰는 것과 동일한 기능으로 수행되며 매개변수 use_env및 set_env와 같이 기본적으로 MNE-Python JSON 파일 get_config()을 확인 os.environ하기 전에 수행한다. JSON 파일만 확인하고자 (use_env=False.) 시연한다면 MNE-Python에서는 고유하지 않은 (따라서 JSON 구성 파일에 없는) 환경 변수이다. # make sure it's not in the JSON file (no error means our assertion held): assert mne.get_config('PA.. 2022. 3. 23.
[MNE-Python] 구성 (1) import os import mne Getting and setting configuration variables mne.get_config() 구성 변수는 및 함수 를 사용하여 읽고 쓴다. 특정 구성 변수를 읽으려면 해당 이름을 매개변수로 전달 get_config() 한다 ( key는 첫 번째 매개변수이므로 원하는 경우 이름 없이 전달할 수 있음). print(mne.get_config('MNE_USE_CUDA')) print(type(mne.get_config('MNE_USE_CUDA'))) --- false JSON 파일에서 읽은 문자열 값은 어떤 식으로든 구문 분석되지 않으므로 Python booleanget_config() 대신 true / false 구성 값에 대해서도 문자열을 반환한다. 마.. 2022. 3. 23.
[MNE-Python] 센서 위치 작업 (2) Reading sensor digitization files info 샘플 데이터에서 센서 위치는 객체의 속성 에서 이미 사용할 수 있다 (읽기 기능 설명서 및 set_montage 작동 방식에 대한 자세한 내용 참조). 따라서 와 유사한 기능을 제공하는 Raw를 사용하여 객체 에서 직접 센서 위치를 플롯할 수 있다 . 또한 유형별 채널 선택, 다양한 방식의 색상 코딩 채널 (기본적으로 나열된 채널 은 빨간색으로 표시됨) 및 기존 Matplotlib 개체에서 그리기 (채널 위치를 하위 플롯으로 쉽게 추가할 수 있도록 지원)가 있다. fig = plt.figure() ax2d = fig.add_subplot(121) ax3d = fig.add_subplot(122, projection='3d') raw.p.. 2022. 3. 23.
728x90
반응형
LIST

티스토리툴바