文档原始下载链接：OSF Preprints | Best Practices in Data Analysis and Sharing in Neuroimaging using MEEG

参考文献：EEG研究中数据分析与分享的最佳实践 (qq.com)

【遵守这些标准将有助于文章的发表】

相见恨晚的一篇文章。

搞脑机接口必备文件，各项操作按照这个文件来，总不会有大的出入。

第8部分中与EEG相关的东西整理出来供大家参考。

参考文献：EEG研究中数据分析与分享的最佳实践 (qq.com)

摘要

非侵入性神经成像方法，包括脑磁图和脑电图(MEEG)，在增进对健康人和神经或精神疾病患者大脑功能的理解方面发挥了关键作用。

目前，科学实践正经历着巨大的变化，旨在提高研究的可重复性和数据收集、文档分析和手稿审查的透明度。

为了推进开放科学的实践，人类大脑测绘组织(Organization for Human Brain Mapping)成立了数据分析与共享最佳实践委员会(Committee on Best practice in Data Analysis and Sharing, COBIDAS)，该委员会于2016年发布了一份基于MRI的数据报告。

OHBM的COBIDAS MEEG委员会继续进行这项工作，其任务是创建一个描述MEEG数据的最佳实践建议的类似文档。

该文件是由在MEEG的OHBM专家起草的，并得到了全球脑成像社区的支持，包括自愿帮助这项工作的OHBM成员，以及国际临床神经生理学联合会的执行委员会成员。

本文件概述了在MEEG中进行开放和可重复研究的原则。

并不是所有的MEEG数据实践都在本文档中描述。

相反，我们提出了我们认为是大多数记录和常见分析的当前最佳实践的原则。

此外，我们建议为作者提供报告指南，使该领域的其他人能够充分理解和潜在地复制任何研究。

本文对神经科学期刊的作者、审稿人以及编辑都是有帮助的。

这部分一点点的要琢磨透了~

尤其是后面几部分，读文献的时候留意他们做了什么分析，用了什么方法，要及时补充到这个表格后面。

以这篇文章为框架，审视看过的论文，找找别人做的好的地方和不足。

文档原始下载链接：OSF Preprints | Best Practices in Data Analysis and Sharing in Neuroimaging using MEEG

【标准化、规范化】EEG研究中数据分析与分享的最佳实践【遵守这些标准将有助于文章的发表】

  • 第一：实验设计

    • 术语

      • - 说明seesions, 每个session中的runs，每个runs中的trials以及条件数量。
      • - 数据是如何切分（如何分段记录的）。
    • 统计功效
      • - 被试和试次数量是如何决定的，这个决定过程的细节要报告，比如如何通过Gpower计算出所需要的被试量。
    • 被试
      • - 招募和选择被试的方法。
      • - 入组和排除被试的标准。
      • - 人口学变量，包括：性别、年龄、利手、教育程度等信息。
      • - 知情同意书的信息。
      • - 伦理委员会的具体名称。
    • 刺激/任务参数
      • - 整个实验的测试环境，实验者的人数。
      • - 指导语。
      • - 刺激属性。
      • - 刺激呈现设备的校准程序。
      • - 任务的结构和时间信息，包括：试次数量，ISI/SOA，随机间隔，刺激或者条件呈现的顺序，平衡方法等等。
    • 行为数据
      • - 搜集了哪些行为反应，按键还是眼动追踪？
      • - 行为反应如何搜集，采用的硬件设备的名称、型号和参数。
      • - 如果是静息态，说明被试是睁眼还是闭眼。睁眼条件下屏幕上是否有注视点。
  • 第二：数据采集
    • 设备

      • - EEG采集设备的制造商，型号、传感器的设置。
      • - 其他非EEG测量（比如行为反应）所使用的设备的制造商、型号。
    • 传感器及其空间排布
      • - EEG、EOG、ECG、EMG、皮肤电的电极排布，电极材料，主/被动电极等信息。
      • - EEG电极的空间排布模板：10-20，10-10系统？如果使用的是非典型排布，给出电极点位置地图。
    • 被试准备和测试房间
      • - 环境特征，如果EEG记录房间是屏蔽室，给出详细信息。
      • - 被试准备，头皮的准备，电极点、电极帽的安置。
    • 电阻测量
      • - EEG/EOG/ECG/EMG各电极点的电阻，最好将电阻值数字化并储存在数据文件中。
      • - 说明电阻测量的时间，是实验开始前，还是实验中，或者是实验后。
    • 数据采集参数
      • - 数据采集的软件系统。
      • - 低通和高通滤波的特征。
      • - 采样率。
      • - 数据是连续的还是分段的。
      • - 对EEG/EOG/ECG/EMG以及皮肤电，报告记录时的参考电极以及接地电极位置（Ground electrode positions）。
    • 数字化传感器位置
      • - EEG/EOG：方法，制造商以及设备型号。
      • - 报告数字化（模数转换）的时间，3D的坐标系统。
    • 刺激设备与EEG放大器的同步
      • - 报告同步中的准确率或者错误。
      • - 超扫描中MEG与EEG放大器的同步，MRI时间与EEG放大器的同步信息。
  • 第三：数据处理
    • 工作流程

      • - 精确描述预处理的步骤以及各步骤在工作流的位置。
    • 软件
      • - 预处理和数据处理使用的软件，版本号，以及数据分析平台（比如matlab）。- 如果是自编的软件或者代码，应该要共享代码。
    • 数据预处理
      • - 说明是否降低了采样率。
      • - 如果删除了电极点，使用的何种方法来识别坏点，删除了哪些电极点。
      • - 如果采用插值算法添加丢失的电极点，使用哪种插值算法。
      • - 去线性趋势的方法。
      • - 如果对数据进行了切分，说明每个被试在每个条件下有多少个分段。
      • - 频谱分析的算法和参数，说明这一步是在分段前或后进行。
    • 检测/拒绝/校正伪迹
      • - 说明数据中存在什么类型的伪迹。
      • - 如果采用自动探测伪迹的方法，描述所采用的算法以及对应的参数（比如幅值的阈限）。
      • - 如果采用手动探测，说明判断标准，并尽量多的提供详细信息保证其他研究者能够重现结果。
      • - 有伪迹的试次是被拒绝了还是校正了。如果是被拒绝了，说明被试在每个条件下还剩下多少试次，所有被试中保留试次的最大和最小值。如果是进行校正，说明校正的方法和参数。
      • - 对静息态数据，说明无伪迹数据的时长。
    • BSS/ICA校正伪迹
      • - 一共生成了多少个成分，识别出了什么类型的伪迹，识别出了多少伪迹，移除了多少个成分。
      • - 需要展示一个被移除成分的头皮分布图。
    • 滤波
      • - 滤波器的类型。
      • - 滤波器的参数：包括截止频率，滚降率(roll-off rate)等信息。
    • 重参考
      • - 重参考的点是如何定义和计算的。- 说明使用此重参考的理由。
    • 溯源模型
      • - 测量空间与被试个人的MRI结构像或MRI模板配准的方法。
      • - 组织电导率。
      • - 溯源模型的细节，比如偶极子，分布，偶极子扫描等。
      • - 报告所用的溯源估计的参数。
    • 连接分析
      • - 是采用的传感器空间还是源空间？
      • - 详细说明所分析的变量。
      • - 对基于模型的方法，详细说明模型参数。
      • - 说明耦合矩阵。
  • 第四：统计分析
    • 感兴趣区ROIs

      • - ROI是如何定义的，选择ROI的方法是什么？是基于前人的文献还是独立的数据。
      • - 说明ROI的空间分布，峰值，成分，时间，或者频率窗口。
    • 测量变量的汇总
      • - 测量了哪些指标。
      • - 说明为什么选择的因变量是没有偏差的，特别要说明时间窗和ROI空间（电极点）选择的理由。
      • - 峰值、成分、潜伏期是如何测量的。
    • 统计分析
      • - 统计分析所用的软件、版本、以及分析的平台。
      • - 报告所有使用了的回归因子，以及不感兴趣的协变量。
      • - 确认和报告数据是否符合统计检验假设（比如：正态分布、球形检验）。
      • - 如果使用了复杂的设计，提供模型的细节。
      • - 提供分类的细节并说明这个程序的合理性。
      • - 注意需要进行多重比较校正并选择合适的统计显著性水平。
      • - 随机水平是如何决定的。
      • - 交叉验证的细节。
    • 溯源模型
      • - 说明模型的质量，比如拟合程度，变量解释百分比，残差平方和。
      • - 说明偶极子源的空间不确定性。
    • 连接分析
      • - 电极点空间或者源空间。
      • - 软件及版本，分析平台。
      • - 连接分析的类型。
      • - 节点或者是ROI的定义。
  • 第五：结果报告
    • 术语

      • - 采用IFCN-确定的术语系统。
    • 时间和频率窗口
      • - 明确说明这些窗口，比如ERP成分的时间窗。
    • 统计结果
      • - 报告分析所得的统计值，R平方的最大和最小值，报告z/t/F值。
      • - 报告原始效应以及标准化的效应值，开始和结束时间，频率，波幅和能量等信息。
    • 图片
      • - 呈现每个条件的波形或频谱，以及感兴趣的差异，说明图片展示的是一个还是一组被试的数据。
      • - 将波形、频谱与地形图联合呈现。
      • - 所有的数轴都要有标签，说明单位，如果有需要，结合单位一起呈现标尺。
      • - 单变量和多变量分析都应该呈现完全的统计值以及显著性的统计结果。
    • 空间分析
      • - 呈现所有的溯源结果，包括时间信息。对于分散模型，呈现完全非阈限地图以及一个阈限地图。
      • - 地形图：包括电极点的空间分布信息。
      • - 表格：呈现所检验或对比的效应，解剖定位，X-Y-Z的坐标系，t/z/F统计值，p值或者是贝叶斯因子。
    • 连接分析
      • - 说明数据整理的类型以及空间选择信息。
      • - 报告所有检验过的矩阵以及相关的值。
      • - 如果是使用虚无模型来进行统计比较，说明这个模型是如何生成的。
      • - 对DCM而言，报告所考虑模型的概率分布，以及在连接参数上的统计值。

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