第0章: Brainstormとは何か¶
このリポジトリには、もう一つ独立したチュートリアルのトラックがあります。それが Brainstorm — 脳磁図(MEG)、脳波(EEG)などの脳計測データを解析するための無料アプリケーションです。他の場所で扱っているMNE-Pythonのトラックと並ぶ位置づけですが、まったく種類の異なるツールであり、このトラック単体で読み進めることができます。Python や MNE-Python の知識は前提としません。
Brainstormをひとことで¶
Brainstormは、MEG・EEG・ECoGなどの信号を解析するための無料かつオープンソースのアプリケーションです(MATLAB上で動作しますが、MATLABライセンス不要のスタンドアロン版も用意されています)。コードを書く代わりに、グラフィカルなインターフェースで操作します。ツリー上のファイルをクリックし、処理タブへドラッグし、検索可能なリストから操作を選ぶと、結果が新しいファイルとして現れ、すぐに3Dで可視化できます。南カリフォルニア大学とマギル大学で開発され、多くの神経科学の研究室で使われています。特にソース推定(頭皮上のセンサーが拾った信号ではなく、脳のどの部位がその信号を生み出したのかを再構成すること)に強みがあります。
MNE-Pythonがあるのに、なぜGUIツールが必要なのか¶
両者は重なり合う課題を、異なるトレードオフで解決しています。多くの研究室では両方を使い分けています。
- 探索と教育。 記録を次々にクリックしてフィルタを試し、結果をすぐに見られることは、学習にも探索にも向いています。
- プログラミング不要。 Pythonを一行も書いたことのない共同研究者でも、自分のデータを処理・可視化できます。
- 標準搭載の3D可視化。 皮質表面、ソースマップ、頭皮上のトポグラフィがワンクリックで表示され、描画コードを書く必要がありません。
- 再現性とスケール。 ここはMNE-Pythonが優位な点です。スクリプトなら50人分の被験者に対して全く同じ処理を実行でき、バージョン管理もできます。GUIで50人分を手作業で繰り返すのは、時間がかかり間違いも起きやすくなります。
どちらか一方がもう一方を置き換えるわけではありません。両方を見終えたところで、このトラックの第7章でこの問いに立ち返ります。
このトラックで扱う内容¶
MNE-Pythonのトラックと同じく、前提知識ゼロから始まる全8章です。ただし、コードではなくBrainstormのインターフェースをたどっていきます。
| # | 章 |
|---|---|
| 0 | Brainstormとは何か |
| 1 | インストールと初回起動 |
| 2 | プロトコル・被験者・スタディ |
| 3 | データのインポート |
| 4 | 前処理 |
| 5 | センサーレベルの解析 |
| 6 | ソース推定 |
| 7 | MNE-Pythonへの橋渡し |
EEG/MEGの基本概念(チャンネルとは何か、イベントマーカーとは何か、「リファレンス」とは何かなど)にまったく馴染みがない場合は、MNE-PythonのトラックのEEGの基礎にその背景がまとめられています。ツールに依存しない内容なので、ここでもそのまま役立ちます。