睡眠脳波データのためのEEGLAB前処理

Question

夜間睡眠記録（約8時間の脳波データ）から29チャンネルの脳波データがあります。被験者がLOOブレーク（〜5〜10分）またはインピーダンスチェック（〜2分）を必要とする場合、EGデータは一時停止しているので、EEGデータは連続していません。これにより、脳波データに「境界事象」が挿入されます。場合によっては、インピーダンスが高い場合には、2本の電極を再適用しました。また、同じ夜に同じセッション（同じセッション）で同じ被験者に2つのEEGファイルがあるため、いくつかの技術的な理由により脳波記録を停止してから再開しなければならないことがあります。

私の実験では、夜間に15-20イベントがあり、前処理と分析のために各イベントの前に1~2分のデータを使用する予定です。私はICAを使用してアーティファクトを修正したいと思いますが、それを行う前に、それぞれの境界イベントでデータを分割し、別々のEEGファイルとして処理する必要があるかどうかを知りたいと思いますか？または、各被験者からの脳波記録を単一の脳波記録として考え、ICAを実行することができますか？（同じセッションで被験者1つにつき2つのEEGファイルがある場合は、私はEEGとMATLABの新機能としてどんな提案も高く評価されます。

Answer 1

あなたはICAに影響を与える可能性があり、信号の非定常性を導入し、電極のインピーダンスを変更するここ https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2014/007380.html

あなたの問題について詳細なコメントを見つけることができます。しかし、ICAはこの種の違反に強く見えるので、すべてのセッションを連結してICAを実行することができます。

むしろ、ブレーク中に電極が動いた場合（ICAは空間フィルタなので、空間的な関連性が非常に重要です）、問題が発生する可能性があります。https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2016/011878.htmlも参照してください。

私は個人的なコメントとして、データと問題をよりよく把握するために「経験的」アプローチを使用します。 EEGLABでは、スクリプトを簡単に作成し、2つの並列分析を実行することができます.1つは連結データ、もう1つはセッション用に分離されたデータです。次に、最後のステップでデータの違いを比較することができます。このようにして、異なる戦略がどのように結果に影響を与えたのか、これが本当に関連しているのかを理解することができます。