预处理 - 分割和读取基于试次的 EEG 和 MEG 数据

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介绍

本教程介绍如何根据 MEG 数据定义感兴趣epoch（试次），以及如何应用不同的预处理步骤。本教程尚未展示如何分析（例如，平均）您的数据。

如果您对如何在将数据分段为试次之前对数据进行预处理感兴趣，可以查看预处理- 读取连续数据教程，该教程还介绍了一些特定于 EEG 的预处理选项。如果您想了解如何将连续数据分段为试次，请查看EEG 数据的预处理和计算 ERP教程。

背景

在 FieldTrip 中，数据预处理是指读取数据、围绕感兴趣的事件（例如触发器、时间过滤和可选的重新引用）对数据进行分段。ft_preprocessing 函数负责所有这些步骤，即它读取数据并应用预处理选项。

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主要有两种可供选择的预处理方法，它们在所需内存量方面的差异尤为明显。第一种方法是将文件中的所有数据读入内存，应用过滤器，然后将数据切割成感兴趣的片段。第二种方法是首先识别感兴趣的片段，从数据文件中读取这些段，然后仅将过滤器应用于这些段。本教程的其余部分解释了第二种方法，因为它最适合大型数据集，例如本教程中使用的 MEG 数据。在另一个教程中解释了读取和过滤连续数据以及之后分段的方法。

预处理涉及几个步骤，包括从数据集中识别单个试次、过滤和伪影拒绝。本教程介绍如何使用触发信号识别试次。可以定义感兴趣的数据段

根据指定的触发通道

编写自己的试用功能时根据自己的标准

本教程中描述了这两种方式的示例，并且两种方式都取决于 ft_definetrial。

ft_definetrial 的输出是包含字段 cfg.trl 的配置结构。这是一个矩阵，表示要选择用于进一步处理的原始数据文件的相关部分。矩阵中的每一行代表trl一个感兴趣的时段，矩阵trl至少有 3 列。第一列定义（在采样点中）每个epoch的起点，与数据如何存储在原始数据文件中有关。第二列定义（以采样点为单位）每个epoch的结束点，第三列指定每个epoch内第一个采样点相对于该epoch内时间点 0 的偏移量（以采样点为单位）。

MEG 语言数据集的详细信息

教程中使用的 MEG 数据集来自 Wang 等人详细描述的语义一致和不一致句子的语言研究。(2012)。实验中使用了三种类型的句子。在完全一致条件（FC）中，句子以完形填空概率较高的词结尾，例如，De klimmers bereikten eindelijk de top van de berg （登山者终于到达山顶）在完全不一致条件（FIC）句子中以一个语义异常的词结尾，考虑到句子上下文，这是完全出乎意料的，例如，The climbers finally reached the top of the tulip. 第三种类型的句子以语义异常词结尾，该词具有与来自全等条件的高填空词相同的初始音位（和词汇重音）：最初一致（IC）。对于三个条件中的每一个，每个条件都有 87 个试次，并添加了一组 87 个填充句。从脑电图文献中可以看出，与词首后约 300-500 毫秒的一致句子结尾相比，不一致会产生更强的负电位。这种反应被称为 N400 效应 ¹ ²。有关这些材料的更多信息，请查看已发布的使用相同句子材料的脑电图实验 ³。

在这里应用的研究中，受试者以放松的姿势坐在 MEG 头盔下。他们的任务是专心听口语。他们被告知有些句子在语义上是异常的。声学换能器用于传递听觉刺激。在 300 毫秒的警告音和 1200 毫秒的停顿之后，出现了一个句子。每个下一个试验在上一个句子偏移后 4100 毫秒开始。为了减少出现句子的时间间隔内的眨眼和动作，指示受试者在句子开始前 1000 毫秒注视视觉呈现的星号。星号一直保留在屏幕上，直到口语句子开始后 1600 毫秒。当屏幕上没有显示星号时，鼓励受试者眨眼。

MEG 信号是用 151 通道 CTF 系统记录的。此外，EOG 被记录下来，以便以后丢弃被眼球运动和眨眼污染的试验。正在进行的 MEG 和 EOG 信号在 100 Hz 下进行低通滤波，在 300 Hz 下数字化并存储以供离线分析。为了测量头部相对于传感器的位置，将三个线圈放置在头部的解剖标志处（鼻根、左耳道和右耳道）。当受试者坐在 MEG 头盔下时，通过测量通过线圈的电流产生的磁信号，在实验前后确定线圈的位置。

MEG 数据存储为每个刺激触发器周围固定长度的时期或试次，即文件不代表数据的连续记录，并且不存储试验间隔中的数据。结果是数据不能表示为连续记录，因为在时期边界处存在不连续性。另请参阅 CTF MEG 系统的背景。

使用 1.5 T 西门子系统获得磁共振图像 (MRI)。在 MRI 扫描过程中，带有装有维生素 E 的小容器的耳模标记了相同的解剖学标志。这允许根据解剖标志将 MRI 重新对齐到 MEG 坐标系。

引用

Kutas M, Hillyard SA. (1980) Reading senseless sentences: brain potentials reflect semantic incongruity. Science. 207(4427):203-5

Kutas M, Federmeier KD. (2000) Electrophysiology reveals semantic memory use in language comprehension. Trends Cogn Sci. 4(12):463-470

van den Brink D, Brown CM, & Hagoort P. (2001). Electrophysiological evidence for early contextual influences during spoken-word recognition: N200 versus N400 effects. J Cogn Neurosci. 13(7):967-985

Wang L, Jensen O, van den Brink D, Weder N, Schoffelen JM, Magyari L, Hagoort P, Bastiaansen M. (2012) Beta oscillations relate to the N400m during language comprehension. Hum Brain Mapp. 2012 Dec;33(12):2898-912.

程序

本教程采用以下步骤：

使用 ft_definetrial 定义感兴趣的数据段（试次定义）

使用 ft_preprocessing 将数据读入 MATLAB

拆分不同条件下的数据 ft_selectdata

读取和预处理感兴趣的试次

使用 FieldTrip 函数 ft_definetrial，您可以定义将读入进行预处理的数据片段。试验由数据文件中的开始和结束样本定义，每个试验都有一个偏移量，用于定义该试验的相对 t=0 点（通常是刺激触发点）的位置。

ft_definetrial 和 ft_preprocessing 函数需要原始 MEG 数据集，可在此处获得

一起对所有条件进行试次定义：

这会生成包含所有条件的试次定义的 cfg.trl（因为我们指定了所有三个触发值：3、5 和 9）。在 cfg.trl 的开头，触发器偏移量和每个试次的结束相对于原始数据的开始被定义。此外，cfg.trl 包含一个包含触发值的列，即它告诉您每个试次属于哪个条件。

ft_definetrial 的输出可用于 ft_preprocessing。

ft_preprocessing 的输出是结构 data_all，它具有以下字段：

data_all 结构包含一个字段 data_all.trialinfo，它包含 trl（试次定义）的第 4 列，其中包含 trigger 值。最重要的字段是包含单个试验的 data_all.trial 和包含每个试验的时间向量的 data_all.time 。要在一个通道（通道 130）上可视化单次试验数据（试验 1），请执行以下操作：

您可以根据data_all.trialinfo中的触发值选择试次来拆分条件。

将预处理后的数据保存到磁盘

这些函数演示了如何根据触发信息从数据集中提取试验。请注意，其中一些试验会受到各种伪像的污染，例如眨眼或 MEG 传感器跳跃。在预处理 - 视觉伪影拒绝中描述了伪影拒绝。

使用自己的函数进行试次选择

通常情况下，仅根据给定的触发信号来定义试次是不够的。例如，您可能也想根据触发通道记录的按钮响应来接受或拒绝试次。另一个例子可能是，您希望EMG或A/D通道的信号成为试次选择的一部分。在这些情况下，有必要为试次选择定义一个专门的功能。在这个例子中，我们只选择之前的试次条件不同的试验。首先，在trial infomation中注明当前和先前试次的情况。最后，所有这些都相同的试次都被删除了。例如，当你对连续试次效果感兴趣时，这是有帮助的，比如：在信号之前进行 A 类试验而不是 B 类试验时，信号是否不同？

将试次功能与其他脚本一起保存为mytrialfun.m。要确保 ft_preprocessing 正在使用新的试次函数，请使用以下命令

当您不指定cfg.trialfun时，ft_definetrial 将默认调用名为 trialfun_general 的函数。然后将按照我们在前面部分（读取和预处理感兴趣的试次）中看到的那样定义试次。

输出结构dataMytrialfun现在包含的试验比以前少：只有 192 个而不是 261 个。因此，我们丢弃了 69 个与之前的试次具有相同条件的试次。dataMytrialfun.trialinfo字段包含 trl 的第 4 列（试次定义）（当前试次的触发值）和 trl 的第 5 列（先前试次的触发值）。

有关 trialinfo 字段的更多信息，请参见常见问题解答。