如何识别ICA成分_脑机接口社区的博客-程序员ITS201_脑电ica成分

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查看ICA成分

在计算完ICA之后,有几种方法可以查看ICA成分。

1.Tools >> reject data using ICA >> reject component by map
点击这里会画出所有ICA成分的缩略图,可以有一个全局观。在这里大致观察后如果觉得哪个成分有问题,可以点击查看大图
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点击地形图上方的数字来查看该成分的具体信息
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2.Plot >> component properties
点击这里之后输入要查看的ICA成分,我这里输入的是1到54。之后eeglab会把这54个成分的具体信息都画出来。
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识别ICA成分

画出具体信息之后,我们首先要认识一下这张图上各个地方代表什么。首先以这个成分为例。

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  • 左上角是这个成分的地形图,红色代表正值,蓝色代表负值,其实颜色是红是蓝没有意义,深浅才有意义,颜色越深代表数值越大。而绿色代表0值。
  • 因此左上角这张图表示这第53个成分主要集中在左上角的某个电极点处。
  • 如果某个成分集中在某个电极点,而其他地方都是绿色的话,则这个成分很有可能是一个坏成分。但还需要结合其他的一些指标来判断。
  • 右上角的坐标图,横轴代表时间,纵轴代表trials数,蓝色的曲线表示80几个trials的平均,而上方的密密麻麻的颜色图则可以看成是80几个横条图形的组成,每一条代表一个trial,同样,颜色与深浅代表这个trial在某个时间的活动强度。可以看出这个成分的活动并没有什么规律。
  • 下方的红线代表这个成分的功率能量图,可以看出,它在10Hz左右的频段能量是比较低,而20Hz之前升高,然后又降低。这是一个比较反常的能量图表示。
  • 正常的能量图应该是低频段的能量较高,随着频段的升高,能量逐渐降低,或者是变化不大。
  • 而10Hz左右也是一个主要频段,陡然降低是很反常的表现。
    因此,结合以上几点,我们判断这个成分为一个伪迹成分。

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而上面这个成分,能量分布在好几个电极点上,能量也是逐渐降低的,因此我们认为它是一个正常的成分。
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而上面这两个成分,也可以通过上述标准来拒绝掉。
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而上面这个成分,虽然下方的能量图看起来问题不大,但是通过右上角可以看出,能量主要集中在某几个trial。因此我们可以推测,这个成分是左上角这个电极点在某几个trials里坏掉了。

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而上面这个成分,虽然后方有一个电极点有较深的红色,但是其他地方也均匀分布着能量,所以不认为这是一个坏的成分
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虽然这个成分能量也集中在左下方电极点处,并且其他地方的能量基本为0。但是从右上方的图可以看出,能量均匀地出现在每一个trial的某个时间段处。因此,这很有可能是在左后方出现的一个ERP成分

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同样,根据右上角的图可以看出,上面这两个也是明显的ERP成分

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上面这个能量左右相对,虽然是左边强一点而右边弱一点,且低频能量高,很有可能是眼瞟成分。
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而这个能量集中在正前方,且低频能量高,成分排序成分最靠前,是一个很明显的眼动成分。

判断标准
其实ICA成分的判断是没有标准的,全靠个人经验和标准,有的人比较宽松,有的人则比较严格。以上这些判断方法仅供参考。
如果不确定这个成分是不是伪迹,可以先保留着。或者多做几次ICA来判断,或者分别做一次剔除和一次未剔除的结果来比较看看。

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