Analyzing Neural Time Series Data 读书笔记6

Analyzing Neural Time Series Data

第六章读书笔记仅做学习记录

6 Practicalities of EEG Measurement and Experiment Design

6.1 Designing Experiments: Discuss, Pilot, Discuss, Pilot

在收集信息之前做好实验设计，并进行初步的行为测试，然后分析数据，发现缺点，是否修改。若修改实验设计，则之前的数据就不能用了。

6.2 Event Markers

实验事件标记（或称触发器）是方波脉冲，从刺激物传送计算机发送到脑电放大器，通常作为单独的通道记录在原始数据文件中。在数据导入过程中，标记被转换成标记的时间戳，以指示实验中不同事件的发生时间。事件标记非常重要，因为它们用于离线锁定脑电图数据。它们也被用来重建不同的条件和反应。
许多数据采集系统不允许同时发送多个标记，当存在重叠标记时，只注册一个标记。如果有许多同时的和被阻止的标记，那么可能实验有问题，
每个标记的时间持续时间（指的是标记通道具有非零值的时间长度）应至少为几个样本；
确保你使用的软件可以与计算机硬件集成，以最大限度地提高计时精度和刺激传递，
时间和事件标记的值对实验非常关键，如果计时关闭或值没有正确编码，那么您对数据几乎无能为力。因此，当使用新的软件或硬件时，最好确认定时和事件标记值。

6.3 Intra- and Intertrial Timing

在一个实验中，实验事件间隔至少几百毫秒是理想的（注意，刺激偏移也会产生脑电扰动）。这将使大脑对一个事件的反应在下一个事件的反应开始之前消退。
如果对刺激的电生理反应的大致持续时间是未知的，你可以使用长的事件间隔时间来引导任务，看看每个事件的电生理反应持续多久。
关于从一次试验结束到下一次试验开始之间的持续时间（也称为试验间隔），请仔细考虑您将使用什么时间段对任务相关数据进行基线标准化，以及您要分析的频率。请记住，时频分解的基线时间段应在试验开始前结束，例如-500到-200 ms。这与ERP不同，ERP的基线周期通常在时间=0事件结束。时频分解导致基线周期提前的原因是时间滤波可能会导致一些早期的刺激后活动“泄漏”到刺激前的基线周期中，并且这种时间泄漏在低频下会更严重。
随着试验间隔的变化，受试者可能会试图猜测下一次试验的开始，这可能会引入时间期望、惊喜和可变的任务准备，受试者几乎总是会对下一次试验的时间产生预期，这些期望很可能会影响脑电图和行为。

6.4 How Many Trials You Will Need

每种情况下所需的试验次数取决于数据的信噪比特性（即数据的干净程度与噪声程度）、影响的大小以及要执行的分析类型。没有神奇的试验次数可以保证良好的结果或足够的信噪比

6.5 How Many Electrodes You Will Need

脑电图电极或脑磁图传感器的数量取决于你计划进行什么样的分析，以及你打算画出什么样的推论。如果你想提高大脑的定位和信号源的准确率，就需要进行更多的脑信号分析。另一方面，如果你只需要测量P3的振幅，技术上只需要三个电极（一个放在中央顶叶皮质上记录P3，一个作为参考，另一个用于接地）。至少64个便可进行所有分析。

6.6 Which Sampling Rate to Use When Recording Data

采样率的选择取决于几个因素，包括计划执行的分析类型、计划分析的频率以及可用磁盘空间和处理器速度/类型。
从技术上讲，需要对感兴趣的最高频率进行至少两倍的采样。这意味着如果要测试50赫兹的活动，就需要使用至少100 Hz的采样率。这是因为应用于时频动力学的奈奎斯特定理指出，只有低于采样率一半的频率可以恢复
在实践中，你应该以你将要分析的最高频率的两倍以上取样。每个振荡周期有更多的数据点会增加信噪比，因此可以更好地估计高频活动，分析涉及使用相角时间序列，则这种情况尤其如此，因为相角时间序列比功率时间序列更容易丢失时间信息。实际上，500赫兹至2000赫兹之间的采样率可能足以进行所有分析。采样率也要受到机器算力和内存的限制。
从分析方便的角度来看，1000hz是最佳采样率。在1000赫兹时，以毫秒为单位的时间和以样本为单位的时间之间有一对一的转换。也就是说，14ms也是14个样本。500和2000赫兹是下一个最方便的采样率（14ms分别是7个和28个样本）。

6.7 Other Optional Equipment to Consider

EEG电极很重要，但也要几个帮手出去数据中心分析不出来的伪影

反应肌电图或力量抓握
眼动跟踪器
电极定位设备
一张舒适的椅子（让受试者坐）
一个好的响应设备