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Brain Engineering117

뇌파 신호의 분석 뇌파 신호의 분석 뇌파 신호를 통계적 또는 수리물리적 방법을 이용하여 분석하기 위해서는 디지털 뇌파기로 측정을 하여야 하며, 측정된 신호를 적절한 과정을 거쳐서 수치 데이터로 전환 하는 과정이 필요하다. 디지털 뇌파기의 개념과 아날로그 신호의 디지털화 과정을 이해하고 뇌파 분석을 위한 뇌파 신호의 전처리 과정이 있다. Digital EEG system 디지털 뇌파 시스템은 아날로그 앰프 시스템과 전극 및 잭박스, 그리고 아날로그 - 디지털 변환기 (analog to digital converter ; ADC)와 신호를 나타내는 모니터와 저장하는 저장 장치로 구성되어 있다. 디지털 전 환기는 일정한 시간 간격으로 연속적인 아날로그 뇌파 신호를 측정한다. 샘플 주파수의 1/2에 해당하는 주파수가 디지털화된 .. 2022. 3. 15.
[EEGLAB] Filtering / Downsampling Filtering 1. 뇌파로 인해 발생한 결과가 아닌, 다른 노이즈를 제거하고 원하는 Hz 정보만 얻기 위해서 Filtering 과정을 거친다. 저는 high pass filter 기준을 0.1Hz, low pass filter 기준을 30Hz로 지정하였다. 이에 대한 기준은 기존 논문을 참고하는 것이 좋다 (gamma파 등 high frequency 정보가 필요한 경우 low pass filter 기준을 더 높게 잡아야한다). 2. Tools > Filter the data > Basic FIR filter 를 선택한다. 3. 원하는 filtering 구간 정보를 입력한다. 4. matlab command 창에서 필터링 진행 상황이 표시된다. filering을 진행하는 matlab 코드는 다음과 같다.. 2022. 3. 14.
[EEGLAB] Channel location / Re-referencing / Detrending EEGLAB으로 데이터 로드 1. matlab command 창에서 >>> eeglab을 입력하여 eeglab을 실행한다. 2. Neuroscan을 통해 측정된 데이터는 cnt 파일이기 때문에 File > Import data > Using EEGLAB funtions and plugins > From Neuroscan .CNT file을 클릭해서 파일을 로드한다. 3. import 클릭 후 다음 화면이 뜨면 기본 default setting을 모두 OK 를 눌러서 진행한다. 4. EEGLAB으로 데이터가 정상적으로 로드 기본 데이터 전처리 1. Channel location ICA를 돌리기 위해서는 채널 로케이션 정보를 먼저 입력해주어야 한다. 지금 예제에 사용된 64chan.ced 파일은 뉴로스캔 홈.. 2022. 3. 14.
ERP 임상적 활용 ERP 임상적 활용 사건관련전위를 인지 혹은 사고 장애가 주증상인 정신과 및 신경과 질환의 진단 검사로 사용하고자 하는 시도는 오래 전부터 있어 왔으나 일관성 없는 연구 결과로 말미암아 아직까지 임상에서 활발하게 사용되지 못하고 있다. 주로 치매, 강박장애, 정신분열병 환자를 대상으로 하여 임상 검사로서의 사건관련전위의 효율성이 조사되었다. 치매 P300이 정보처리 혹은 인지 과정의 신경생리적 지표라고 알려져 있기 때문에 P300이 가장 많이 적용된 환자군이 치매 집단이다. Goodin 등 (1978)은 'oddball 방안'을 사용하여 치매환자 집단, 치매 증상이 없는 신경과 환자 집단 및 정상 집단을 비교하였다. 그 결과 치매 환자 중 80%가 추정치의 표준오차 (SEE) 2 이상으로 긴 P300 잠.. 2022. 3. 14.
MNE MNE EEGLAB는 MATLAB (및 상당한 정도로 오픈 소스 Octave 플랫폼)에서 실행되기 때문에 EEGLAB는 Python에서 기본적으로 작동하지 않는다. 따라서 Python 기반 도구 (MNE) 대신 MATLAB 기반 도구, 특히 EEGLAB을 사용하는 것이 좋다. pip install mne # 예제 데이터 세트를 다운로드 pip install mne[data] # 2D 플로팅 기능 (대부분의 EEG / ERP 또는 기타 센서 수준 분석) pip install mne matplotlib # MNE-Python의 3D 렌더링 기능이 필요한 경우 (ex. 피질 표면에 예상 소스 활동 플롯) conda create --name=mne --channel=conda-forge mne # ↑↑↑ ↑↑↑.. 2022. 3. 14.
EEGLAB What is EEGLAB? EEGLAB은 연속 및 이벤트 관련 EEG, MEG 및 독립 구성 요소 분석 (ICA), 시간 / 주파수 분석, 인공물 제거, 이벤트 관련 통계 및 평균 시각화의 여러 유용한 모드를 통합하는 기타 전기 생리학적 데이터를 처리하기 위한 대화형 Matlab 도구 상자이다. EEGLAB은 Linux, Unix, Windows 및 Mac OS X에서 실행된다. EEGLAB은 사용자가 ICA (독립 구성 요소 분석) 또는 TFA (시간 / 주파수 분석) 및 표준 평균을 사용하여 고밀도 EEG 및 기타 동적 뇌 데이터를 유연하고 대화식으로 처리할 수 있도록 하는 대화형 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)를 제공한다. EEGLAB은 또한 광범위한 튜토리얼 및 도움말 창과 GUI 기반 데이.. 2022. 3. 14.
ERP 요인 (초기 요인) (2) 초기 요인 (early components) 자극 제시 100-250ms 사이에서 두드러지게 관찰되는 정점은 선택적 주의력 (selective attention)과 관련이 있는 N100과 기초적인 자극 분석 (elementary feature analysis)을 반영하는 것으로 알려져 있는 N200 등이다. 이들은 자극의 물리적 속성의 영향을 받는 외인성 특성뿐만 아니라 피험자 변인의 영향도 받는 내인성 특성도 갖고 있다. N100 자극 제시 100-150ms 사이에 관찰되는 정점인 N100은 주의력과 관련이 있다. 피험자가 주의를 주지 않고 무시한 자극에 비해 주의를 준 자극에서 의미 있게 큰 진폭의 N100이 관찰된다는 것을 보고하였다 (Hillyard et al., 1973; Knight et al.. 2022. 3. 14.
ERP 요인 (후기 인지적 요인) (1) 후기 인지적 요인 (late cognitive component) 후기에서 생성된 ERP는 피험자가 자극을 평가하는 방식을 반영하며 정보 처리를 검토함에 따라 '인지적' 또는 '내생적' ERP라고 불린다. P300 P300은 1965년 Sutton 등에 의해 처음으로 보고되었다. 이들은 두 개의 자극, 즉 청각 자극과 시각 자극을 사용하여 두 조건에서 실험을 하였다. 피험자의 과제는 첫 번째 자극을 보거나 들은 후 다음에 제시되는 자극이 무엇인지를 말하는 것이었다. 한 실험 조건인 확실 조건 (certain condition)에서는 피험자가 첫 번째 자극을 보거나 들으면 다음 자극이 무엇인지 확실하게 알 수 있었던 반면 다른 실험 조건인 불확실 조건 (uncertain condition)에서는 첫 번째 .. 2022. 3. 14.
ERP 소스 ERP 소스 일반적으로 사건관련전위는 두뇌 안에서 많은 뉴런들의 활동을 멀리서 반영하는 것으로 여겨진다. 신호의 소스와 두피 사이에 있는 조직이 volume conductor로 작용하므로, 이 활동은 두피에서 측정될 수 있다. 특정한 뉴런과 관련된 전기 신호는 작으므로, 많은 수의 뉴런의 통합된 활동만을 두피에서 측정할 수 있다. 이 통합이 가능하기 위해서는 다음 두 가지 조건이 필요하다. (1) 뉴런은 동시에 활성화되어야 한다. (2) 각 뉴런에 의해 생성된 전기장은 두피에 그 효과가 축적될 수 있는 방식으로 방향 지어져야 한다. 대부분의 두피 ERP는 활성화된 많은 수의 뉴런의 시냅스 후 전위의 합이라고 여겨진다. 또한 개별 뉴런의 활성화와 관련된 전기장은 두피에서 합산되는 방식으로 방향 지어질 수 .. 2022. 3. 14.
ERP 분석 ERP 분석 사건관련전위는 특정한 정보를 내포하고 있는 자극을 제시한 다음 이 자극 제시와 관련하여 일정 시간동안 일어나는 뇌의 전기적 활동을 의미한다. 다시 말하면 제시된 자극에 대한 반응으로서 나타나는 뇌의 전기적 활동을 뜻한다. 사건관련전위는 다른 정신생리적 측정 방법, 예를 들면 fMRI나 PET 등과는 달리 자극을 제시함과 동시에 자극의 처리 과정을 직접적으로 관찰할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 즉 시간 해상도 (temporal resolution)가 우수하다는 장점을 갖고 있다. 사건관련전위는 양전위 (positive potential) 혹은 음전위(negative potential)를 띄는 여러 개의 정점 (peak) 혹은 요인 (component)들로 구성되어 있으며, 정점은 극 (pol.. 2022. 3. 14.
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