脑电EEG代码开源分享 【1.前置准备-静息态篇】

Coco恺撒 2024-06-20 17:01:02 阅读 72

往期文章

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1.1 . 脑电EEG代码开源分享 【1.前置准备-静息态篇】

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2.1 . 脑电EEG代码开源分享 【2.预处理-静息态篇】

2.2 . 脑电EEG代码开源分享 【2.预处理-任务态篇】

3.1 . 脑电EEG代码开源分享 【3.可视化分析-静息态篇】

3.2 . 脑电EEG代码开源分享 【3.可视化分析-任务态篇】

4.1 . 脑电EEG代码开源分享 【4.特征提取-时域篇】

4.2 . 脑电EEG代码开源分享 【4.特征提取-频域篇】

4.3 . 脑电EEG代码开源分享 【4.特征提取-时频域篇】

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脑电EEG代码开源分享 【1.前置准备-静息态篇】

往期文章一、前言二、前置准备 框架介绍三、代码格式说明三、脑电处理 代码3.0 参数设置3.1 数据导入3.2 前置准备-主函数3.3 前置准备-功能函数3.4 前置准备-结果保存 四、前置准备 整体代码总结To:新想法、鬼点子的道友:


一、前言

本文档旨在归纳BCI-EEG-matlab的数据处理代码,作为EEG数据处理的总结,方便快速搭建处理框架的Baseline,实现自动化、模块插拔化、快速化。本文非锁时任务(无锁时刺激,如静息态、运动想象)为例,分享脑电EEG的分析处理方法。

脑电数据分析系列。分为以下6个模块

1. 前置准备

2. 数据预处理

3. 数据可视化

4. 特征提取(特征候选集)

5. 特征选择(量化特征择优)

6. 分类模型

本文内容:【1.前置准备】

提示:以下为各功能代码详细介绍,若节约阅读时间,请下滑至文末的整合代码


二、前置准备 框架介绍

前置准备

前置准备的主要功能,分为以下4部分:

1. 降采样

2. 数据分段

3. 去暂态

4. 选择导联

前期准备的代码框图、流程如下所示:

在这里插入图片描述

注:前置准备 理论上可以归类到 预处理阶段,本代码将两者分开基于以下考虑:

前置准备是数据处理的准备阶段,对脑电数据无损处理,不对原始数据进行变换、映射为提升中间数据的可读性、可分析性,将原本9步骤的预处理,分为 4步【前置准备】 + 5步【预处理】


三、代码格式说明

本文非锁时任务态(下文以静息态代替)范例为:ADHD患者、正常人群在静息状态下的脑模式分类

分段代码名称:代码命名为Standard_cut_rest输入格式:静息态为Data的结构体,内部为data命名的原始数据(通道*总采样点数)。参数设置:**采样率\单试次时长\试次标签\试次位置\频域去除暂态时长\降采样(防止数据过大导致运行和内存消耗)处理形式:**EEG数据汇总为cell(试次被试数),每个cell内为(通道数采样点数)。按照不同分类的类别放入不同cell,cell自身名称如下保存格式名称。例如任务态数据为{100,1}[16*512],其意为16通道数据采集,100试次,单试次为512点数据点。**保存格式:**单独保存个人的名称为Standard_input_target_xx(被试序号),总保存文件名称为Standard_input_target\ nontarget _xx代表被试个数。

三、脑电处理 代码

提示:代码环境为 matlab 2018

3.0 参数设置

原采样率 fs_raw=500Hz,降低到 fs_down = 250Hz

一次进行10人次的批处理,subject_num = [1;10]

每段数据分段长度为2秒,epoch_length = 2

处理全部导联编号为1-128的电极,perocess_channel = [1 ; 128];

%% 0.!!!需手动调整参数data_path = 'C:\Users\Amax\Desktop\basetest_flod\raw_data_flod\';svae_path = 'C:\Users\Amax\Desktop\basetest_flod\save_fold\';file_name_target = 'ADHD';file_name_nontarget = 'Normal';stuct_name = 'Data';raw_temp_data = load ([data_path ,file_name_target,'1']);raw_temp_data = raw_temp_data.Data.data;fs_raw = 500;fs_down = 250; %降采样后采样率subject_num = [1;10];temp_abandon = 20; %去掉的暂态,以秒为单位epoch_length = 2;perocess_channel = [1 ; 128];

经验建议:

采样率降到300Hz以下,目前主流研究认为,静息态脑电有效频率<100Hz,根据脑奎斯特定理,采样率到200Hz以上即可。采样率是最影响计算时间的参数之一,尤其影响后期的非线性计算,绘图、特征分析等。建议每批处理人数<10人,如有大量被试应分为多组。一是由于多被试处理时间长,中间运算和调试周期较长;二是多被试计算结果存储量大,MATLAB对于2GB以上的数据存储较慢,并且下一阶段读取也缓慢。去暂态20s,temp_abandon = 20,是由于一般脑电设备开机后需要稳定波形,这个数值要根据设备、现场环境修改。

3.1 数据导入

导入原始数据,并输出显示基本数据信息:

%% 1.Standard_input% 0.1 rest_data 输入数据格式为:通道数*采样点数standard_time = floor(size(raw_temp_data,2)/fs_raw- temp_abandon);remain_raw_time = standard_time - temp_abandon;remain_trial = floor(remain_raw_time/epoch_length);remain_confrim_time = remain_trial * epoch_length;disp(['数据总时长: ' , num2str(standard_time) , '||暂态时长: ' , num2str(temp_abandon), '||修正剩余时长: ' , num2str(remain_confrim_time)]);disp(['采样率: ' , num2str(fs_raw), '||每段时长: ' , num2str(epoch_length), '||试次数量: ' , num2str(remain_trial)]);

3.2 前置准备-主函数

主要功能依靠调用 Standard_cut_rest 函数实现:

%% 1.切分数据disp(['数据分段中...']);Standard_input_target = [];Standard_input_nontarget = [];Standard_input_target.fs = fs_down;Standard_input_nontarget.fs = fs_down;Standard_input_target.subject_num = subject_num;Standard_input_nontarget.subject_num = subject_num;[Standard_input_target.data,Standard_input_nontarget.data] = Standard_cut_rest(data_path,stuct_name,file_name_target,file_name_nontarget,fs_raw,fs_down,subject_num,remain_trial,epoch_length,temp_abandon,perocess_channel);Standard_input_target.file = file_name_target;Standard_input_nontarget.file = file_name_nontarget;disp(['||已完成标准分段||']);

3.3 前置准备-功能函数

主功能函数 Standard_cut_rest :

function[Standard_input_target,Standard_input_nontarget] = Standard_cut_rest(data_path,stuct_name,file_name_target,file_name_nontarget,fs_raw,fs_down,subject_num,remain_trial,epoch_length,temp_abandon,perocess_channel)%% 0.参数说明% data_path 数据路径% file_name_target 目标数据统一名% file_name_nontarget 非目标数据统一名% fs_raw 原始数据采样率% subject_num 被试起止编号% remain_trial 剩余试次数% epoch_length 单试次时长% temp_abandon 暂态去除时长% perocess_channel 有效数据通道的首末Standard_input_target = cell(remain_trial,subject_num(2,1)-subject_num(1,1)+1);Standard_input_nontarget = cell(remain_trial,subject_num(2,1)-subject_num(1,1)+1);%% 1.切分数据print_count=0;sub_count = 1;for sub_loop = subject_num(1,1):subject_num(2,1)raw_data_target = load ([data_path ,file_name_target , num2str(sub_loop)]);raw_data_target = raw_data_target.(stuct_name).data;raw_data_target = downsample(raw_data_target',fs_raw/fs_down)';raw_data_nontarget = load ([data_path ,file_name_nontarget , num2str(sub_loop)]);raw_data_nontarget = raw_data_nontarget.(stuct_name).data;raw_data_nontarget = downsample(raw_data_nontarget',fs_raw/fs_down)';temp_abandon_point = temp_abandon * fs_down;for trial_loop = 1:remain_trial cut_temp = []; cut_temp = raw_data_target(perocess_channel(1,1):perocess_channel(2,1), temp_abandon_point+ (trial_loop-1)*fs_down*epoch_length+1 : temp_abandon_point + trial_loop*fs_down*epoch_length); Standard_input_target{ trial_loop,sub_count} = cut_temp; cut_temp = []; cut_temp = raw_data_nontarget(:, temp_abandon_point+ (trial_loop-1)*fs_down*epoch_length+1 : temp_abandon_point + trial_loop*fs_down*epoch_length); Standard_input_nontarget{ trial_loop,sub_count} = cut_temp;end% disp(['输入标准化分段: ' , num2str(sub_loop/subject_num)]);fprintf(repmat('\b',1,print_count)); print_count=fprintf('计算标准化分段进度 : %f',sub_count/(subject_num(2,1) - subject_num(1,1)+1));sub_count = sub_count+1;endfprintf('\n');end

3.4 前置准备-结果保存

最终,结果保存:

%% 2.保存标准输入文件disp(['标准分段保存中...']);save([ svae_path , 'Standard_input_target_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))],'Standard_input_target');save([ svae_path , 'Standard_input_nontarget_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))],'Standard_input_nontarget');disp(['||已完成标准分段保存||']);t_Standard_input_cost = toc;disp(['标准输入格式调整完毕,耗时: ',num2str(t_Standard_input_cost)]);

四、前置准备 整体代码

静息态信号整体代码:

disp(['||0.静息态类数据处理-标准输入格式||']);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 0.!!!需手动调整参数data_path = 'C:\Users\Amax\Desktop\basetest_flod\raw_data_flod\';svae_path = 'C:\Users\Amax\Desktop\basetest_flod\save_fold\';file_name_target = 'ADHD';file_name_nontarget = 'Normal';stuct_name = 'Data';raw_temp_data = load ([data_path ,file_name_target,'1']);raw_temp_data = raw_temp_data.Data.data;fs_raw = 500;fs_down = 250; %降采样后采样率subject_num = [1;10];temp_abandon = 20; %去掉的暂态,以秒为单位epoch_length = 2;perocess_channel = [1 ; 128];%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% tic;%% 1.Standard_input% 0.1 rest_data 输入数据格式为:通道数*采样点数standard_time = floor(size(raw_temp_data,2)/fs_raw- temp_abandon);remain_raw_time = standard_time - temp_abandon;remain_trial = floor(remain_raw_time/epoch_length);remain_confrim_time = remain_trial * epoch_length;disp(['数据总时长: ' , num2str(standard_time) , '||暂态时长: ' , num2str(temp_abandon), '||修正剩余时长: ' , num2str(remain_confrim_time)]);disp(['采样率: ' , num2str(fs_raw), '||每段时长: ' , num2str(epoch_length), '||试次数量: ' , num2str(remain_trial)]);%% 1.切分数据disp(['数据分段中...']);Standard_input_target = [];Standard_input_nontarget = [];Standard_input_target.fs = fs_down;Standard_input_nontarget.fs = fs_down;Standard_input_target.subject_num = subject_num;Standard_input_nontarget.subject_num = subject_num;[Standard_input_target.data,Standard_input_nontarget.data] = Standard_cut_rest(data_path,stuct_name,file_name_target,file_name_nontarget,fs_raw,fs_down,subject_num,remain_trial,epoch_length,temp_abandon,perocess_channel);Standard_input_target.file = file_name_target;Standard_input_nontarget.file = file_name_nontarget;disp(['||已完成标准分段||']);%% 2.保存标准输入文件disp(['标准分段保存中...']);save([ svae_path , 'Standard_input_target_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))],'Standard_input_target');save([ svae_path , 'Standard_input_nontarget_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))],'Standard_input_nontarget');disp(['||已完成标准分段保存||']);t_Standard_input_cost = toc;disp(['标准输入格式调整完毕,耗时: ',num2str(t_Standard_input_cost)]);


总结

前置准备是数据处理的敲门砖,本文仅进行了基础的处理。

本文中静息态的前置准备,通过主功能函数 Standard_cut_rest 实现

静息态数据无时间锚点(triger,marker),数据分段较为简单,一般分为等间距的数据段即可

当然

实际应用时会面临很多潜在的工程问题,例如仪器数据格式、软件运行内存、硬件运行时间等等…

代码工程嘛,就是面对现实…

挂一漏万,如有笔误请大家指正~


感谢您耐心的观看,本系列更新了约30000字,约3000行开源代码,体量相当于一篇硕士工作

往期内容放在了文章开头,麻烦帮忙点点赞,分享给有需要的朋友~

坚定初心,本博客永远:

免费拿走,全部开源,全部无偿分享~


To:新想法、鬼点子的道友:

自己:脑机接口+人工智领域,主攻大脑模式解码、身份认证、仿脑模型…

在读博士第3年,在最后1年,希望将代码、文档、经验、掉坑的经历分享给大家~

做的不好请大佬们多批评、多指导~ 虚心向大伙请教!

想一起做些事情 or 奇奇怪怪点子 or 单纯批评我的,请至Rongkaizhang_bci@163.com

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