第2章: データのインポートと確認¶

EEGLABとERPLABのインストールが終わったところで、この章では記録を読み込み、EEGLABが内部でそれをどう表現しているかを確認していきます。

記録のインポート¶

File → Import data → Using EEGLAB functions and pluginsでは、一般的なEEGファイル形式の多くに対応するインポーターが用意されています — Biosemi BDF、Neuroscan CNT、EGI raw/simple binary、汎用EDF、そしてそれ以外に使える汎用ASCII/floatインポーターです。該当するインポーターを選び、対象ファイルを指定すると、EEGLABはその記録を新しいデータセットとして読み込みます。

`EEG`構造体¶

現在の記録についてEEGLABが把握しているすべての情報は、慣習的にEEGと呼ばれる1つのMATLAB構造体に格納されます。MNE-Pythonのトラックを読んでいれば、これはMNEのRawオブジェクトと同じ役割です — 信号とそれを説明するすべての情報をまとめた、ひとつの入れ物です。

EEG.data — サンプル×チャンネルの数値配列
EEG.chanlocs — チャンネル名と(設定済みであれば)その3D位置
EEG.event — イベントマーカーのリスト(第5章で扱います)
EEG.srate — サンプリングレート

GUIでEEGを直接触ることはめったにありません — メニュー項目がその各フィールドを代わりに読み書きしてくれます — ですが、その存在を知っておくとEEGLABのドキュメントやエラーメッセージを読むときに役立ち、スクリプトを書き始めた段階では直接関わってきます(第3章のEEG.historyに関する注記を参照)。

チャンネルロケーション¶

トポグラフィックマップを描く多くのメニュー操作は、各電極が物理的にどこにあるかを知る必要があります。Edit → Channel locationsでロケーションファイル — お使いの電極キャップに対応する標準的な.ced/.elp/.locsファイル、またはEEGLABに同梱されている標準10-20配置のいずれか — を読み込みます。読み込んだ後は、Plot → Channel locationsで、以降スカルプマップのプロットに頼る前に、すべてのチャンネルが妥当な位置に収まっているかを確認します。

データを眺める¶

Plot → Channel data (scroll)は、スクロール可能な多チャンネル表示を開きます — 他の作業をする前に、明らかな問題(フラットなチャンネル、大きなアーティファクトなど)を目視で確認する日常的な方法です。
Plot → Channel spectra and mapsは、チャンネルごとのパワースペクトルと、選択した周波数でのスカルプトポグラフィを表示します。スクロール表示だけでは見逃しがちなライン雑音や死んだチャンネルを見つけるのに役立ちます。

複数被験者のスタディと作業の保存¶

1つのEEGデータセットは1回の記録をカバーします。プロジェクトに多くの被験者・条件がある場合、File → Create studyで複数のデータセットをまとめてSTUDYにできます — グループレベル・条件レベルの解析のためのEEGLABの構造です。このトラックでは一貫して単一データセットのレベルにとどまりますが、自分のプロジェクトが1ファイルを超えて成長したときにSTUDYが存在することを知っておく価値はあります。

データセットに何を行ったにせよ、File → Save current dataset asで.setファイル(メタデータ)と.fdtファイル(生の数値データ)として書き出せます — EEGLABのネイティブ形式であり、このトラックの最終章がMNE-Pythonに読み戻す形式でもあります。

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