第6章: ERPLABによるERP解析¶
第5章 — イベントとエポック化からの続きです。
ここから先は、EEGLABのメニューに代わってERPLAB独自のメニューが主役になります。ここから先の内容はすべて、エポックを平均化した波形に変換し、最終的には測定値の表にすることに関わっています。
エポックからERPsetへ¶
第5章でエポックを抽出し条件ごとに整理したら、ERPLAB → Compute averaged ERPsは同じ条件のエポックをすべて平均化し、ERPset — チャンネルごとに1つずつ、条件平均化された波形の集合を表すERPLABの構造 — を作成します。ERPsetはMNE-PythonのEvokedオブジェクトに直接対応するものです。基礎となる操作は同じ(繰り返し試行を平均化して雑音を打ち消し、共通の反応を浮かび上がらせる)で、ツールが異なるだけです。
ERP専用のフィルタリング¶
EEGLABの汎用フィルタ(第3章)はエポック化前であれば問題なく使えますが、ERPLABにはすでに平均化されたERP波形での使用に調整された独自のFilter & Frequency Toolsもあります。連続記録全体を再フィルタせずに、最終的な平均波形を表示用に整えたいときに便利です。
ERP Measurement Tool¶
これがERPLABの目玉機能です。プロット上のピークを目視で読み取る代わりに、ERPLAB → ERP Measurement Toolは、対象に指定した被験者・条件・チャンネルの数だけ、定量的な値を一度の処理で自動抽出します。
- 測定タイプを選びます — peak amplitude、時間窓内のmean amplitude、peak latency、area、その他いくつか。
- 測定する時間窓とチャンネルを定義します(例: P300ならPzで250〜450ms)。
- ERPsetファイルが入ったフォルダを指定すると、被験者/条件ごとに1行の、そのまま統計パッケージに読み込める結果テーブルを書き出します。
P300、N400、MMNなど、名前の付いた成分を中心とした研究では、このツールがクリーンなデータから統計処理可能な数値の表への最速の道筋になるのが一般的です。
プロット¶
ERPLAB → Plot ERPsは条件ごとの波形を同一軸上に重ねて表示し(チャンネルごと、またはスカルプ配置全体として)、選んだ1つの時刻におけるスカルプトポグラフィも描画できます。これら2つはERPを扱う論文で最もよく見る図です。
単一被験者を超えて¶
各被験者が自分自身のERPsetを持つようになったら、グループレベルの統計は通常ERPLAB自体の外へ移ります — スカルプデータの統計検定にはEEGLABのSTUDYツールを使うか、Measurement Toolのテーブルをエクスポートして R、SPSS、Pythonで標準的な反復測定解析を行います。ERPLABの役割は「被験者・条件ごとの信頼できる数値」を出すところまでで、その数値にどの検定をかけるかは別の判断です。