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EEG有效连接工具包SIFT的介绍与安装

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悦影科技
修改于 2020-11-23 02:26:30
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《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》

功能连接(Functional connectivity, FC)可以说是EEG研究中的一个非常重要的方法。对于正常的大脑高级认知功能来说,往往并不仅仅是单独的某个脑区在起作用,而是更加依赖于不同脑区之间的相互协同工作,因此研究不同脑区的功能连接对我们理解大脑的大脑高级认知功能机制来说非常重要。 其实,有效连接(Effective connectivity, EC)属于功能连接中的一个重要的分支,所谓有效连接是指用某种方法来测量两种信号之间的因果依赖程度和关系,即不仅能够指出两个脑区的相关程度,而且还能够计算出两个脑区信息流向。因此,与无向的功能连接相比,可以提供更加丰富的信息。在EEG领域中,研究者提出了非常丰富的算法来测定两种信号之间的有效连接,如部分有向相干(Partial directed coherence, PDC)、有向传递函数(Direct transfer function, DTF)等,但是这些算法非常复杂,计算起来非常麻烦。这里,笔者就给各位介绍一款基于EEGlab的计算EEG有效连接的工具包,即The Source Information Flow Toolbox(即SIFT)。 注:该工具包我们会在线下的培训班中详细讲解其使用方法和注意事项,感兴趣的可以咨询联系。

1. SIFT工具包的介绍 1.2 介绍:SIFT是由University ofCalifornia的Tim Mullen研究团队开发的用于分析EEG\ECoG\MEG信号granger因果关系(即有效连接)的工具包(图1),该工具包基于EEGlab,实际上相当于EEGlab的一个插件。

图1(来源于SIFT官网)
图1(来源于SIFT官网)

1.3 功能:SIFT工具包可以用于计算的有效连接指标包括:经典的granger causality,DTF,dDTF,PDC,GPDC,PDCF,RPDC,部分耦合等,几乎囊括了基于granger的所有有效连接指标。此外,SIFT工具包还带有对这些指标进行统计分析的模块,统计方法包括Bootstrap/resampling和 analytical statistics。 总体来说,SIFT工具包包括data preprocessing, model fitting, connectivity estimation,statistical analysis, visualization, group analysis, neuronal data simulation等7个功能模块,如图2所示

图2(来源于SIFT官网)
图2(来源于SIFT官网)

2. SIFT的下载与安装 2.1下载网址: https://sccn.ucsd.edu/wiki/SIFT

2.2 安装 工具包下载之后,解压放置在EEGlab中的plugins文件夹下;然后打开Matlab,加载EEGlab工具包;之后,在Matlab命令窗口中输入EEGlab,打开EEGlab,可以再EEGlab的Tools中看到,SIFT工具包已经安装成功:

2.3 关于SIFT的使用:感兴趣的朋友可以参考SIFT工具包中自带的操作手册,以及使用自带的demo数据进行练习。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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