Analyzer脑电数据处理步骤_analyzer数据分析使用方法

Hello，
这里是行上行下，我是喵君姐姐~

最近真的分身乏术，好多事情堆在了一起。

不过好在我们又增加了一位小助手啦！

虽然之前已经写过Analyzer数据分析，但是不同的人有不同的写作思路。

今天就由康康给您详细讲解一下，Analyzer脑电数据处理步骤及相应参数设置。

1 简化版流程

首先让我们一起看下“简化版流程”。

一、设置数据路径的workspace

二、转换参考（New Reference）：现在的电极帽大都以FCz作为参考电极，而实际分析ERP波形时，会根据实验要求进行更换参考电极。

三、滤波（Filters）：根据所要分析的信号频率，适当设定波形带宽，滤除不必要的信号。

四、ICA去眼电（Ocular Correction）：将眨眼或眼动带来的肌电影响进行纠正。

五、伪迹去除（Raw Data Inspection）：去除由于设备或被试动作带来的伪差信号。

六、分段（Segmentation）：根据mark 将要进行叠加平均的脑电信号提取出来。

七、叠加平均（Average）

八、基线校正（Baseline Correction）

九、峰值检测（Peak Detection）

十、数据输出（Export）

以上就是对“Analyzer”脑电数据处理步骤的简要介绍啦！

详细版内容有点多，可以先收藏，再慢慢阅读；
也可以微信后台回复“Analyzer数据处理”，获得数据处理PDF版本以及相关电子版资料哟~

2 详细版流程

接下来让我们一起看下，具体应该如何操作吧~

2.1 设置数据路径的workspace

在Recorder中记录的数据有三个文件，分别为EEG、VHDR、VMRK。

如果记录过程中命名错误的话，不可以直接重命名，需要用记事本同时打开VHDR、VMRK，对文件的内容进行修改才可以完成重命名的任务。来源：lulu

1. 双击桌面图标，进入分析界面

2. 设置路径

“File”→“New”，在弹出的对话框中设置数据路径的workspace

Raw Files：原始记录数据存储路径

History Files：随后操作过程存储路径

Export Files：数据输出后的存储路径

3.点击“OK”后，会弹出以下对话框

保存为一个文件名，如“Face_results”（命名仅供参考）。

下次要调用此数据时，直接在“File”的下拉菜单中点击“Open”，打开所保存的workspace文件即可。

4.查看数据波形

左边窗口会显示记录的原始数据，双击左边窗口“书本”图标，会呈现每个被试的Raw Data，双击“Raw Data”即可显示原始数据波形。

在进行“转换参考”前，先整体浏览一遍数据，如果波形大致稳定，即可进行接下来的操作，如果波形漂移严重，则意味着该数据基本无效，不必进行接下来的操作。

2.2 转换参考（New Reference

现在的电极帽大都以FCz作为参考电极，而实际分析ERP波形时，会根据实验要求进行更换参考电极。

1.准备操作步骤

“Transformations” →“Dataset Preprocessing”→“Channel Preprocessing” →“New Reference

2.根据实际需要，更换参考电极

将你需要用作参考的电极放入“Selected Channels”选项中，此处，我们采用的是全脑平均，因此，将所有的电极选中放入“Selected Channels”栏中。

若选择复选框，表示，新的参考电极=（“Selected Channels”处的电极+原始参考电极）的平均电位，一般不选。此处，我们选择勾选复选框。

3.选择记录电极

即，哪些电极要以step1中计算的“新的参考电极值”为参考。

此处，我们将所有的电极选中放入“Selected Channels” 栏中。

如果是以个别电极为参考，则参考电极不放入“Selected Channels” 栏中。

若选择复选框，则“Available”中的电极会呈现在数据波形中。因为本示例采用的是全脑平均，所以选择或不选择复选框，都无影响。此处，我们不勾选复选框。

4.不重新命名新电极，不勾选复选框

New Reference Channel：如果要给新的参考电极重新命名，则直接输入新名称，一般不输入；

Old Reference Channel：若选择复选框，则原先的参考电极还原为一个记录电极，原始数据波形中会增加该电极的波形（注意：原来的参考电极波形未显示在波形图中）。

此处，我们不重新命名新电极，不勾选复选框。

5.与原始波形对比

将“Raw Data”拖拽至“New Reference”，即可看到两个波形，黑色的是最新一步的操作。

2.3 滤波（Filters）

根据所要分析的信号频率，适当设定波形带宽，滤除不必要的信号。

可以选择不使用滤波，这样波形中需要考察的成分就不会被滤掉，使用滤波可以使最后的波形平滑好看，也可在secondary中做过grand average的波段中在进行滤波，此处的波形作为最后报告的波形图。来源：lulu

注意：滤波之后，波形会下移，因此需要再做一次的baseline correction。此处与Neuroscan不同。

1.准备操作步骤

“Transformations”→“Artifact Rejection/Reduction” →“Data Filtering” →“IIR Filters”

2.设置滤波数值

Low Cutoff：设置低切滤波值，其中Frequency［Hz］为频率，Time Constant［s］为时间常数，两个参数只要设置其中一个即可，它们可根据F＝1/(2πT)互相转换。此处，我们设置Frequency［Hz］为“0.3”，Order为“4”。

High Cutoff：设置高切滤波值。此处，我们设置Frequency［Hz］为“30”，Order为“4”。

Notch：陷波，设置交流电滤波，根据所采集数据时的交流电压所定，如美国为110V，选择60Hz，而中国为220V，选择50Hz。此处，我们设置Frequency［Hz］为“50”。

Enable Individual Channel Filters：选择后可对每一通道单独设置带宽值。若对所有通道做Filter，此项不选。此处，我们不勾选该复选框。

点击“OK”，即完成滤波。来源：lulu

2.4 ICA去眼电（Ocular Correction）

1.准备操作步骤

“Transformations”→“Artifact Rejection/Reduction” →“Ocular Correction ICA”

注意：

ICA方法找的是成分，对眼电的剔除效率很高，但是它也可能会对非眼电的成份做校正；

做ICA分析时，数据中最好没有噪音，因为在大部分情况下ICA会显著的增加噪音，因此建议在用ICA去眼电前已经做了Filter。

2.Ocular Correction ICA

一般根据算法来判断，此处，我们选择“New Markers”、“ICA-based Correction” 、“Semiautomatic”和“Interval Markers”。

3.Blink Detection Algorithm

“Meaned Slope Algorithm”，即波幅的变化值超过平均值，被认为是眼电信号，一般选这个；此处，我们选择该选项。

“Value Trigger Algorithm”，即根据设定的标准来判断是否为眼电信号;

“Blink Value Trigger[%] 97”，表示波幅的电压变化值超过97%被认为是眼电信号。

4.Ocular Activity

如果有眼电电极，则在下拉选项中选择对应的眼电电极，如果没有，可通过Fp1，Fp2（离眼睛最近的电极）搜索眼电信号。此处，我们选择“Fp2”作为垂直眼电。

5.Channels

选择需要眨眼校正的电极，此处，我们将所有的电极选上，放入右边栏中（一般把除眼电以外的所有带电极选入右边栏中）。


6.ICA Procedure

Data Used to Compute the ICA Matrix: “Interval”

Interval: “length”填写“120”

ICA:“Infomax”,“Restricted”

Bound Number of Blinks:60

Convergence Bound: IE-O7

Number of ICA Steps:512

7.Select ICA Components

Find ICA Components Arising From VEOG Activity: “Use Sum of Squared Correlation with VEOG”, Total Value to Delete : 30%

8.Matrix Files，选择默认保存路径即可



9.可通过点击“Scale Down Amplitude”，使波形变得更平缓些便于观察

若选择了半自动模式的话，需要人工确认ICA分析出的眼电成分（右图是ICA试别出的眼电成分，提取成分越多，数据损失越大）；

系统根据设置标准选择出符合条件的成分，并标记为红色，若认为找出的成分并非眼电成份，在红色处双击成为绿色，最后点击Finish完成即可。

将“New Reference”拖拽至“Ocular Correction ICA”，即可看到两个波形，黑色的是最新一步的操作；

如果对比发现，有眨眼的地方眼电校正不理想，没眨眼的波形改变较大，则说明此处的“Ocular Correction ICA”眼电处理效果不好。

2.5 去除伪迹（Raw Data Inspection）

去除由于设备或被试动作带来的伪迹信号。

1.准备操作步骤

“Transformations” →“Artifact Rejection/Reduction” →“Raw Data Inspection”

在“Inspection Method”一栏中

2.Method

Manual Inspection：人工伪迹去除

Semiautomatic Inspection：半自动伪迹去除，此处，我们选择该选项

Automatic Inspection：全自动伪迹去除

Individual Channel Mode：对于某个电极点而言，如果某一段超过criteria所设置的标准话，那么之后的步骤中只剔除这一个电极点的数据，如果不勾选，那么这一时间段上所有电极点的数据都将剔除。此处，我们不勾选。

3.Channels

此处，我们将所有的电极选入“Enabled Channels”中。

4.在“Criteria”一栏中，设定半自动、自动分析的检测标准。

Gradient(x)：两个采样点的梯度变化值

4.1 勾选“Check Gradient”

Maximal allowed voltage step：1ms内脑电波幅变化值超过多少微伏被认为是干扰信号。

此处，我们填写“50”，表示1ms脑电波幅变化超过50微伏（突然产生一个锭子波）被认为是干扰信号。

Mark as bad : before event (200ms)，after event (200ms)

4.2 Max-Min(x)：波形变化最大绝对值。

勾选“Check maximal difference of values in intervals”

Maxiaml allowed absolute difference: 100

Interval length: 设定时间段，在此时间段内波形允许的最大变化值，此处，填写200。

如图，表示200ms内波形变化（波峰到波谷之间的差值）超过100微伏，则被剔除。

Mark as bad : before event (200ms)，after event (200ms)

4.3 Amplitude：连续波幅的刻度值变化，设置允许的最大电压值和最小电压值。此处，不填。

4.4 Low Activity(x)：波形最小变化值，在设定时间段内允许的最小变化值（大—小）。

勾选“Check Low activity in intervals”

Lowest allowed activity(Max-Min): 0.5

Interval length: 设定时间段，在此时间段内波形允许的最小变化值，此处，填写100。

如图，表示100ms内波形变化（波峰到波谷之间的差值）低于0.5微伏，则被剔除。

Mark as bad : before event (200ms)，after event (200ms)

4.5 点击OK

5.点击Show Statistics

Artifacts：每个标准下超出设定范围的时间长和百分比；

Channels：每个导联，干扰信号的时间长和百分比，百分比最好在15%以内，超过20%，数据可靠性不高或完全不能用。

取决于是实验中，还是休息，如果是休息，则可忽略不计，如果某个电极的伪迹百分比超过20%，可替换电极，如果是我们重点关注的电极伪迹百分比超过20%，则该数据无效。来源：lulu

如果对伪迹检测的结果存在疑问，可点击 “Change Criteria”重新设置参数，或者点击“Cancel”取消伪迹检测，若没有其他疑问，则点击“OK”，完成伪迹检测。

6.注意事项

6.1 如果是对分段前的连续脑电信号去伪迹的话，由于此时没有基线校正，检查标准中一般选择Max-Min标准而不做Amplitude这一标准，如果是在分段后去伪迹的话则相反。

6.2 若选择的是半自动模式，在系统检测完之后，可观察按照标准所选出的伪迹，若认为系统所选择的某些“伪迹”并非伪迹的话，可按shift+鼠标单击去除这段被标记的“伪迹”；

若有些伪迹没有被自动识别的话，也可shift状态下，单击两个端点。确定完之后单击OK即可。来源：lulu

2.6 分段（Segmentation）

根据mark 将要进行叠加平均的脑电信号提取出来。

1.准备操作步骤

“Transformations”→“ Segment Analysis Functions” →“Segmentation”

此处，我们选择“Create new Segments based on a marker position”,“Do not store data, calculate data on demand”。

2. 将需要分析的mark选择到selected Markers中

注意：如果同时选择多个mark，则这些mark被视为同一条件；如果是不同条件的mark，一定要分开进行操作。

此处，我们进行六次分段，分别命名为“S1_LL”，“S1_RR”，S1_LL-LR_S”，“S2_RR-LR_S”，“S1_LL-LR_D”和“S2_RR-LR_D”。

注：以上的分段命名来自参考论文中的分析命名，请根据自己的实际情况进行分段，并命名。

3.填写Segmentation的起始时间

此处，选择“Based on Time”，Start“-200”，End “800”；勾选“Skip Bad Intervals”。

注意：BP vision analyzer软件本身不能将行为数据与脑电数据融合，所以在编程的时候一定要用mark标识正确错误trial，否则将不能自动剔除错误trial !

2.7 叠加平均（Average）

“Transformations”→“ Segment Analysis Functions” →“Average”

此处，选择“Use Full Range”；勾选“Enable Individual Channel Mode”。

2.8 基线校正（Baseline Correction）

“Transformations”→“ Segment Analysis Functions” →“Baseline Correction”

可根据前面的分段，设置不同的基线水平。

此处，我们选择：

1. 如果前面分段是“S1_LL”或“S1_RR”，则Begin“-100”，End“0”，如下图；

2. 如果前面分段是“S1_LL-LR_S”，“S2­_RR-LR_S”，“S1_LL-LR_D”或“S2­_RR-LR_D”，则Begin“-50”，End“50”。
   

2.9 峰值检测（Peak Detection）

1.准备操作步骤

“Transformations”→“Segment Analysis Functions” →“Result Evaluation” →“Peak Detection”

2.Peak Detection

Automation Methods: Semiautomatic Detection

Searching Methods: Separate Search of Every Channel

Detection Methods: Search for Global Maxima in Interval

3.做两次峰值检测

首先，我们要检测“N1,VPP”在“F3,F4,F7,F8”电极上的峰值，操作如下：

3.1 输入成分，相应的时间窗口，极性，以及用什么颜色标识；

3.2 选择相应的电极；


3.3 点击“Finish”, 在半自动模式下，可以在出现的交互界面（右侧）中查看各个电极所检测到的波峰值；

3.4 可以选择一个或者多个电极，查看波形，双击即可查看波形（如果同时选择多个电极，则双击最后选中的那个电极），如图：

点击上方的“Scale Up”或 “Scale Down”，调整波幅单位；

如果检测到的某个电极上的某成分峰值位置不对，点击对应成分，查看下方的电压数值，拖拽至峰值位置。右侧可以看到峰值的位置变化；

确定所有峰值检测正确后，点击OK，即完成。

其次， 我们继续检测“P1,N170,P2,N250”在“O1,O2,P7,P8,PO9,PO10”

3.1 电极上的峰值，操作如下：

3.2 输入成分，相应的时间窗口，极性，以及用什么颜色标识；

3.3 选择相应的电极；

3.4 点击“Finish”, 在半自动模式下，可以在出现的交互界面（右侧）中查看各个电极所检测到的波峰值；

3.5 可以选择一个或者多个电极，查看波形，双击即可查看波形（如果同时选择多个电极，则双击最后选中的那个电极），如图：

点击上方的“Scale Up”或 “Scale Down”，调整波幅单位；

如果检测到的某个电极上的某成分峰值位置不对，点击对应成分，查看下方的电压数值，拖拽至峰值位置。右侧可以看到峰值的位置变化；

确定所有峰值检测正确后，点击OK，即完成。

2.10 数据输出（Export）

1.准备操作步骤

“Export”→“ Multiple Export” →“Peak Information Export”

2.输出“N170”的峰值

2.1 在“1”处，输入要输成的成分名，注意，一次只能输出一个成分；

2.2 在“2”处，输入该成分处理步骤的名称，注意，在英文输入法条件输入；

2.3 在“3”处，选中要导出的被试至“Selected Files”；

2.4 在“4”处，给导出文件命名。

2.5 点击OK，如图。

3. 新建一个excel，打开“Export”里生成的文件

点击“打开”，依次点击“下一步”，“下一步”，“完成”，如图，可以看到每个被试在不同电极上的N170峰值及所在位置。

4.之后的处理可在Excel和SPSS中进行

3 唠唠叨叨

本文首发于微信公众号行上行下，后台回复 Analyzer数据处理，即可获得Analyzer数据处理PDF版本以及相关资料啦~

以上就是康康的 Analyzer脑电数据处理步骤及参数分享，欢迎大家给我们留言~