環境
- Muse 2
- Matlab ( EEGLab)
- iOS 14
はじめに
EEGLABまわりのことは、大体、EEGLAB Wikiにまとまってます。
事前準備
- データを携帯で送信できるためのアプリ、Mind monitor を、iOS/Androidにいれる
- 1800円します
1. MuseデバイスでとったデータをMatLABでimport
1.1. まず初めにMuseデバイスをセット
参考: https://www.youtube.com/watch?v=omn7y3TIsGc
Muse デバイスと携帯のbluetoothを繋げ、5チャンネル全てがちゃんと取れるようにセット
1.2. Mind monitorを使って、脳波測定開始
Mind-monitorを使って、脳波をrecordingする。
recordingしたものはdropboxに送ることができるので、数分測って送る
このとき、mind monitor にて、Recording のvalueを 1s => Constant に変更する必要がある。さもないと、sampling rate が1hzのデータが取得される。
(参考 )
1.3. データをEEGlabにインポート
参考：https://www.youtube.com/watch?v=H6-e3tNT9EQ
Matlabにて、 eeglabコマンドをうつと、GUIがでてくるので、そこで、データをインポートする。
(EEGlabの導入や使い方は、[EEGLAB 手順メモ part 1] Preprocessing data in EEGLAB を参照 )
その後、下記のように From Muse Monitor App .CSV file を選択し、データを取得する。
(もし、出ていない場合は、 Manage EEGLAB extensions から検索してpluginをインストール。
Dropboxに保存されているCSVファイルを選択すると、下記のようなdialogがでてくるので、import auxilary channel を選択する。
2. データの処理
2.1. データの整理
2.1.1 Filtering (参考)
-
Filter the data>Basic FIR filterから、周波数1を選択して、filter
or
- Cleanline pluginを使って、ノイズを除去
2.1.2 Re-referencing (参考)
データセットが、チャンネルのどこに対応するかを設定する。
2.1.3 Resampling (参考)
2.1.4 Remove bad channels
Bad dataを除去していく (参考)
2.1.5 Remove baseline
参考：https://www.youtube.com/watch?v=H6-e3tNT9EQ
まず、baselineを除去する。
Channel data(scroll) を選択
2.2. Run ICA!
下記のように、周波数とPercent of dataを変更し、Mappingする。
- 周波数は、sampling rateの半分になるようにする。
下記のように、default settingにして RUn ICA
Channel actions から、ICA実行後のデータが見える
2.3 Create ERP data
参考：https://eeglab.org/tutorials/08_Plot_data/Data_Averaging.html
https://carpentries-incubator.github.io/SDC-EEGLAB/04-processing/index.html
2.3.1 load event data
Event channel は、Channel per frameと等しい必要あり。
2.3.2 Extract Data epoch
Extract epochsをして、少し待つと、dataが生成される。
2.3.3 Plot data
channelの位置と、そこでのeventの位置を対応づける
Error対処
Through plotting erp data
2-D image をplotしようとしたときに、こんなエラーが出たら、channel locationが設定されていることを確認。
user MNI ~ に変更する。
