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脑电EEG代码开源分享 【1.前置准备-静息态篇】

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脑电EEG代码开源分享 【1.前置准备-静息态篇】


一、前言

本文档旨在归纳BCI-EEG-matlab的数据处理代码,作为EEG数据处理的总结,方便快速搭建处理框架的Baseline,实现自动化、模块插拔化、快速化。本文非锁时任务(无锁时刺激,如静息态、运动想象)为例,分享脑电EEG的分析处理方法。
脑电数据分析系列。分为以下6个模块

1. 前置准备
2. 数据预处理
3. 数据可视化
4. 特征提取(特征候选集)
5. 特征选择(量化特征择优)
6. 分类模型

本文内容:【1.前置准备】

提示:以下为各功能代码详细介绍,若节约阅读时间,请下滑至文末的整合代码

二、前置准备 框架介绍

前置准备
前置准备的主要功能,分为以下4部分:

1. 降采样
2. 数据分段
3. 去暂态
4. 选择导联

前期准备的代码框图、流程如下所示:
在这里插入图片描述

注:前置准备 理论上可以归类到 预处理阶段,本代码将两者分开基于以下考虑:

  1. 前置准备是数据处理的准备阶段,对脑电数据无损处理,不对原始数据进行变换、映射
  2. 为提升中间数据的可读性、可分析性,将原本9步骤的预处理,分为 4步【前置准备】 + 5步【预处理】

三、代码格式说明

本文非锁时任务态(下文以静息态代替)范例为:ADHD患者、正常人群在静息状态下的脑模式分类
  • 分段代码名称:代码命名为Standard_cut_rest
  • 输入格式:静息态为Data的结构体,内部为data命名的原始数据(通道*总采样点数)。
  • 参数设置:**采样率\单试次时长\试次标签\试次位置\频域去除暂态时长\降采样(防止数据过大导致运行和内存消耗)
  • 处理形式:*EEG数据汇总为cell(试次被试数),每个cell内为(通道数采样点数)。按照不同分类的类别放入不同cell,cell自身名称如下保存格式名称。例如任务态数据为{100,1}[16512],其意为16通道数据采集,100试次,单试次为512点数据点。
  • 保存格式:单独保存个人的名称为Standard_input_target_xx(被试序号),总保存文件名称为Standard_input_target\ nontarget _xx代表被试个数。

三、脑电处理 代码

提示:代码环境为 matlab 2018

3.0 参数设置

原采样率 fs_raw=500Hz,降低到 fs_down = 250Hz
一次进行10人次的批处理,subject_num = [1;10]
每段数据分段长度为2秒,epoch_length = 2
处理全部导联编号为1-128的电极,perocess_channel = [1 ; 128];

%%0.!!!需手动调整参数
data_path = 'C:\Users\Amax\Desktop\basetest_flod\raw_data_flod\';
svae_path = 'C:\Users\Amax\Desktop\basetest_flod\save_fold\';
file_name_target ='ADHD';
file_name_nontarget ='Normal';
stuct_name ='Data';

raw_temp_data =load([data_path ,file_name_target,'1']);
raw_temp_data = raw_temp_data.Data.data;
fs_raw =500;
fs_down =250;%降采样后采样率
subject_num =[1;10];
temp_abandon =20;%去掉的暂态,以秒为单位
epoch_length =2;
perocess_channel =[1;128];
经验建议:
  • 采样率降到300Hz以下,目前主流研究认为,静息态脑电有效频率<100Hz,根据脑奎斯特定理,采样率到200Hz以上即可。采样率是最影响计算时间的参数之一,尤其影响后期的非线性计算,绘图、特征分析等。
  • 建议每批处理人数<10人,如有大量被试应分为多组。一是由于多被试处理时间长,中间运算和调试周期较长;二是多被试计算结果存储量大,MATLAB对于2GB以上的数据存储较慢,并且下一阶段读取也缓慢。
  • 去暂态20s,temp_abandon = 20,是由于一般脑电设备开机后需要稳定波形,这个数值要根据设备、现场环境修改。

3.1 数据导入

导入原始数据,并输出显示基本数据信息:

%%1.Standard_input
%0.1 rest_data 输入数据格式为:通道数*采样点数
standard_time =floor(size(raw_temp_data,2)/fs_raw- temp_abandon);
remain_raw_time = standard_time - temp_abandon;
remain_trial =floor(remain_raw_time/epoch_length);
remain_confrim_time = remain_trial * epoch_length;disp(['数据总时长: ',num2str(standard_time),'||暂态时长: ',num2str(temp_abandon),'||修正剩余时长: ',num2str(remain_confrim_time)]);disp(['采样率: ',num2str(fs_raw),'||每段时长: ',num2str(epoch_length),'||试次数量: ',num2str(remain_trial)]);

3.2 前置准备-主函数

主要功能依靠调用 Standard_cut_rest 函数实现:

%%1.切分数据
disp(['数据分段中...']);
Standard_input_target =[];
Standard_input_nontarget =[];

Standard_input_target.fs = fs_down;
Standard_input_nontarget.fs = fs_down;

Standard_input_target.subject_num = subject_num;
Standard_input_nontarget.subject_num = subject_num;[Standard_input_target.data,Standard_input_nontarget.data]=Standard_cut_rest(data_path,stuct_name,file_name_target,file_name_nontarget,fs_raw,fs_down,subject_num,remain_trial,epoch_length,temp_abandon,perocess_channel);
Standard_input_target.file = file_name_target;
Standard_input_nontarget.file = file_name_nontarget;disp(['||已完成标准分段||']);

3.3 前置准备-功能函数

主功能函数 Standard_cut_rest :

function[Standard_input_target,Standard_input_nontarget]=Standard_cut_rest(data_path,stuct_name,file_name_target,file_name_nontarget,fs_raw,fs_down,subject_num,remain_trial,epoch_length,temp_abandon,perocess_channel)%%0.参数说明
% data_path 数据路径
% file_name_target 目标数据统一名
% file_name_nontarget 非目标数据统一名
% fs_raw 原始数据采样率
% subject_num 被试起止编号
% remain_trial 剩余试次数
% epoch_length 单试次时长
% temp_abandon 暂态去除时长
% perocess_channel 有效数据通道的首末
Standard_input_target =cell(remain_trial,subject_num(2,1)-subject_num(1,1)+1);
Standard_input_nontarget =cell(remain_trial,subject_num(2,1)-subject_num(1,1)+1);%%1.切分数据
print_count=0;
sub_count =1;for sub_loop =subject_num(1,1):subject_num(2,1)
raw_data_target =load([data_path ,file_name_target ,num2str(sub_loop)]);
raw_data_target = raw_data_target.(stuct_name).data;
raw_data_target =downsample(raw_data_target',fs_raw/fs_down)';

raw_data_nontarget =load([data_path ,file_name_nontarget ,num2str(sub_loop)]);
raw_data_nontarget = raw_data_nontarget.(stuct_name).data;
raw_data_nontarget =downsample(raw_data_nontarget',fs_raw/fs_down)';

temp_abandon_point = temp_abandon * fs_down;for trial_loop =1:remain_trial
    cut_temp =[];
    cut_temp =raw_data_target(perocess_channel(1,1):perocess_channel(2,1), temp_abandon_point+(trial_loop-1)*fs_down*epoch_length+1: temp_abandon_point + trial_loop*fs_down*epoch_length);
    Standard_input_target{trial_loop,sub_count}= cut_temp;
    
    cut_temp =[];
    cut_temp =raw_data_nontarget(:, temp_abandon_point+(trial_loop-1)*fs_down*epoch_length+1: temp_abandon_point + trial_loop*fs_down*epoch_length);
    Standard_input_nontarget{trial_loop,sub_count}= cut_temp;
end
%disp(['输入标准化分段: ',num2str(sub_loop/subject_num)]);fprintf(repmat('\b',1,print_count));   
print_count=fprintf('计算标准化分段进度 : %f',sub_count/(subject_num(2,1)-subject_num(1,1)+1));
sub_count = sub_count+1;
end
fprintf('\n');
end

3.4 前置准备-结果保存

最终,结果保存:

%%2.保存标准输入文件
disp(['标准分段保存中...']);save([ svae_path ,'Standard_input_target_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))],'Standard_input_target');save([ svae_path ,'Standard_input_nontarget_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))],'Standard_input_nontarget');disp(['||已完成标准分段保存||']);
t_Standard_input_cost = toc;disp(['标准输入格式调整完毕,耗时: ',num2str(t_Standard_input_cost)]);

四、前置准备 整体代码

静息态信号整体代码:

disp(['||0.静息态类数据处理-标准输入格式||']);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%0.!!!需手动调整参数
data_path = 'C:\Users\Amax\Desktop\basetest_flod\raw_data_flod\';
svae_path = 'C:\Users\Amax\Desktop\basetest_flod\save_fold\';
file_name_target ='ADHD';
file_name_nontarget ='Normal';
stuct_name ='Data';

raw_temp_data =load([data_path ,file_name_target,'1']);
raw_temp_data = raw_temp_data.Data.data;
fs_raw =500;
fs_down =250;%降采样后采样率
subject_num =[1;10];
temp_abandon =20;%去掉的暂态,以秒为单位
epoch_length =2;
perocess_channel =[1;128];%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  
tic;%%1.Standard_input
%0.1 rest_data 输入数据格式为:通道数*采样点数
standard_time =floor(size(raw_temp_data,2)/fs_raw- temp_abandon);
remain_raw_time = standard_time - temp_abandon;
remain_trial =floor(remain_raw_time/epoch_length);
remain_confrim_time = remain_trial * epoch_length;disp(['数据总时长: ',num2str(standard_time),'||暂态时长: ',num2str(temp_abandon),'||修正剩余时长: ',num2str(remain_confrim_time)]);disp(['采样率: ',num2str(fs_raw),'||每段时长: ',num2str(epoch_length),'||试次数量: ',num2str(remain_trial)]);%%1.切分数据
disp(['数据分段中...']);
Standard_input_target =[];
Standard_input_nontarget =[];

Standard_input_target.fs = fs_down;
Standard_input_nontarget.fs = fs_down;

Standard_input_target.subject_num = subject_num;
Standard_input_nontarget.subject_num = subject_num;[Standard_input_target.data,Standard_input_nontarget.data]=Standard_cut_rest(data_path,stuct_name,file_name_target,file_name_nontarget,fs_raw,fs_down,subject_num,remain_trial,epoch_length,temp_abandon,perocess_channel);
Standard_input_target.file = file_name_target;
Standard_input_nontarget.file = file_name_nontarget;disp(['||已完成标准分段||']);%%2.保存标准输入文件
disp(['标准分段保存中...']);save([ svae_path ,'Standard_input_target_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))],'Standard_input_target');save([ svae_path ,'Standard_input_nontarget_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))],'Standard_input_nontarget');disp(['||已完成标准分段保存||']);
t_Standard_input_cost = toc;disp(['标准输入格式调整完毕,耗时: ',num2str(t_Standard_input_cost)]);

总结

前置准备是数据处理的敲门砖,本文仅进行了基础的处理。
本文中静息态的前置准备,通过主功能函数 Standard_cut_rest 实现
静息态数据无时间锚点(triger,marker),数据分段较为简单,一般分为等间距的数据段即可

当然

实际应用时会面临很多潜在的工程问题,例如仪器数据格式、软件运行内存、硬件运行时间等等…
代码工程嘛,就是面对现实…
挂一漏万,如有笔误请大家指正~


感谢您耐心的观看,本系列更新了约30000字,约3000行开源代码,体量相当于一篇硕士工作

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To:新想法、鬼点子的道友:

自己:脑机接口+人工智领域,主攻大脑模式解码、身份认证、仿脑模型…
在读博士第3年,在最后1年,希望将代码、文档、经验、掉坑的经历分享给大家~
做的不好请大佬们多批评、多指导~ 虚心向大伙请教!
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本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_44425788/article/details/126988567
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