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La Dimostrazione AEP

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Quindi, ci sono vari ERP presenti, quindi per ogni ERP come fare l'elaborazione dei dati utilizzando MATLAB e i plugin come EEG Lab e ERP Lab è quello che illustrerò in questa dimostrazione. Per prima cosa darò solo una panoramica di quello che sono questi ERP. Allora quali sono gli ERP? Gli ERP non sono altro che il potenziale legato all'evento. Così, il nostro cervello sta avendo vari elettrodi, vari punti sono presenti sugli elettrodi. Così il cervello, stimola a causa di un evento, ci sarà uno stimolo che è stato dato al cervello che, in base al quale la risposta è stata ottenuta dal cuoio capellato. Così che viene chiamato come potenziale correlato all'evento. Quindi, in base ad un evento che stiamo evocando un potenziale da ottenere, è stato ottenuto un biopotenziale da quello. Si chiama così il potenziale correlato all'evento. E allora quali sono questi tipi di eventi? Può essere qualsiasi tipo di evento. Può essere un lampo di luce o può essere una differenza nella dimensione di una palla o di un colore, colori diversi di palline o può essere uno stimolo uditivo, può essere un tono o può essere cliccicato.
Ecco, questi sono i diversi tipi di eventi che possono essere presentati. Quindi che cos' è questo AEP? AEP è l'Auditory Evocativo Potenziale. Così, quando stiamo dando un particolare stimolo uditivo come può essere un tono, 1000 Hertz o 500 tono Hertz, quindi basato su quel tono, ci arriveremo, lo scalo registra il potenziale in base allo stimolo dato. Che si chiama potenziale evocativo evocativo. Il cervello ha varie parti come il frontale, occipitale, parietale etc. Così, qui l'auditorio, lo stimolo uditivo viene prima riconosciuto o viene generato per la prima volta nella corteccia uditiva che è esattamente sopra le orecchie sopra il lobo temporale. Quindi, laggiù solo ci troveremo il corretto stimolo uditivo, la risposta per il loro stimolo uditivo. Così qui stiamo usando un esperimento. In questo esperimento che ho lavorato, utilizzavamo il sistema NeuroScan 64 canale EEG in cui questo, il tappo come ho mostrato qui sopra, questo il, qui gli elettrodi sono stati posizionati sopra la testa e questi elettrodi, questi punti qui sopra, questi sono i, sono l'elettrodo che crea contatto con il cuoio capellato ed è così che si acquisisce l'EEG.

Quindi, per prima cosa, per qualsiasi passo prima dell'elaborazione dei dati, dobbiamo acquisire i dati che sono stati ottenuti da questo sistema NeuroScan EEG e lo stimolo è dato attraverso il software chiamato sistema software. Così, dove possiamo creare qualunque tipo di stimolo che vogliamo. Ad esempio in questo caso di potenziale evocativo, richiediamo uno stimolo uditivo o un segnale audio che è 1000 Hertz tono che abbiamo usato in un Hertz, in una frequenza di 1 Hertz che significa per un secondo ci sarà un segnale che è stato, un trigger sarà dato dal sistema al sistema di Acquisizione NeuroScan. Quindi, questi trigger sono indicati e i toni che possono essere, questi toni possono essere presentati in qualunque modo possa essere, attraverso le cuffie o gli altoparlanti. Così, in questo esperimento avevamo dato l'AEP attraverso gli altoparlanti e seguito dal, nel sistema di acquisizione NeuroScan stesso, possiamo dare, possiamo assegnare vari parametri. Ad esempio possiamo dare qualunque cosa, se vogliamo 64 canale che di conseguenza quella configurazione possiamo dare o può essere una configurazione a 32 canali o anche se vogliamo solo gli elettrodi frontali possiamo dare solo i 3 elettrodi per la fronte, solo delle fasce anteriori. Così, come che possiamo dare la configurazione può essere dato in quel modo. Allora, poi, ne abbiamo varie altre, come durante l'acquisizione stessa pur dando lo stimolo o dando, pur dando ai trigger ciò che accade a volte, il nostro, non possiamo essere in una posizione stabile a lungo. Così può, possiamo cambiare il nostro, ci sarà un movimento muscolare o ci sbattono gli occhi o ci possono essere diversi tipi di manufatti che possono essere prodotti durante gli esperimenti.

Quindi, quegli artefatti possono essere rifiutati usando la, usando una soglia di tensione da meno 100 a 100 micro Volti perché perlopiù tutte queste lampeggianti degli occhi o qualsiasi altra contrazione muscolare o gli artefatti EMG qualunque, qualunque artefatto sia stato prodotto, non può andare più di 1000, 100 micro Volt. Sarà in quella gamma solo. Perché il nostro segnale EEG è come se si arrivi in pochissimi micro Volt e oltre che gli eventuali artefatti non andranno oltre il meno 100 a 100 micro Volt. Quindi, per questo motivo teniamo la soglia di rifiuto della tensione e rifiuteremo questi, in questa gamma rifiuteremo i segnali, e poi potremo, ci saranno vari altri artefatti di rumore o ci sono manufatti EMG e tutti possono essere rimossi utilizzando il filtro. Così, possiamo avere un filtro di notch o un filtro di bandpass e un filtro bandpass entrambi insieme se si utilizza un ERP corretto. Ora tutto questo EEG, è come i dati continui, ci vorranno circa 2 minutes o 3 minutes minuti dell'esperimento o può essere ancora di più. Per AEP nello specifico ci vorranno circa 2 minutes al massimo, così dopo, ma vogliamo, il nostro interesse è solo quello di ottenere un periodo di tempo particolare, solo da pochi, pochi millisecondi come il primo inizialmente circa 500 o 300 millisecondi lungo quella gamma solo noi richiediamo ERPs. Così, possiamo semplicemente tagliare o tagliare quella parte particolare di, quel particolare processo dove tagliamo corto il periodo di tempo secondo il nostro interesse che si chiama epoche.

Quindi, ti darò solo come sembra questo AEP? Quindi questo è il, come sembra effettivamente l'AEP. Qui questo particolare, questo complesso P1 N1 P2 che è il, che sarà presente in qualsiasi potenziale evocativo o visivo evocativo, in tutto il potenziale evocativo questo particolare complesso, questo complesso N1 P1 P2 questo complesso è chiamato come il complesso tardo, tardivo, quindi LPC diciamo che come, Late Positive Complex. Quindi questo particolare, questo particolare N1 che c'è, ecco il picco più alto che si otterrà nel 100 millisecondo di una registrazione. Quindi questo particolare, se questo è lì possiamo confermare che il nostro auditorio, la corteccia uditiva che c'è, funziona correttamente nel nostro cervello. Così questo particolare, qui questa zona rossa e blu, questa zona colore blu che viene chiamata come corteccia uditiva primaria dove il potenziale evocato si attiverà o genererà, l'AEP, gli AEP sono generati proprio in quella regione. Così, dopo questa acquisizione dati da NeuroScan, otterremo dati continui come ti ho detto che sarà da, spazierà da, per circa 200 milli, 200 seconds o può essere più di questo anche. Quindi, quel particolare dobbiamo elaborarlo ulteriormente utilizzando questo EEG Lab e il Lab ERP. Quindi, vi faccio solo una piccola panoramica di quello che è questo EEG Lab e questo ERP Lab.

Quindi questo EEG Lab non è altro che, è un toolbox MATLAB che viene dato dal Swartz Center of Computational Neuroscience. Quindi questi particolari, hanno dato un plugin, plugin a, per elaborare semplicemente l'EEG e gli ERP. Così, EEG Lab è come importare, fondamentalmente EEG e ERP Lab, ci sono due cose diverse ma lavorano sotto la stessa interfaccia utente. Così questo, questo dà, invece di scripting alcune persone avranno difficoltà di scripting per, almeno per un dato possiamo dare un metodo di interfacciamento grafico piuttosto che scripting. Quindi, usando questi EEG Lab stesso possiamo avere un, possiamo fare gli script in base alla funzione che facciamo usando se stessa. Quindi, questo toolbox MATLAB, aiuta, sta avendo questi approcci di interfaccia grafica utente e poi possiamo avere vari formati di dati EEG Lab. Ora EEG Acquisition, può, non deve essere solo in forma di pdf o cnt o vari formati ci sono e questo EEG Lab, sta avendo differenti plugin anche con i quali possiamo importare tutti quei diversi tipi di formati dati EEG e poi possiamo avere vari metodi di tracciamento e possiamo avere il manufatto rimosso e poi possiamo avere un tempo diverso, l'analisi topografica può essere fatta e varie altre, ci sono vari vantaggi, essendo user-friendly anche, è molto utile per, è come un passo fondamentale per l'analisi EEG. E poi ci sono vari altri plugin disponibili come, in ordine. Ad esempio, se vuoi fare qualche altra procedura di preelaborazione o se vuoi fare qualche altro rifiuto di artefatto o vari altri formati in cui possiamo importare, esportare i passi di preelaborazione in modo tale che sia disponibile varie altre estensioni che mostrerò nel, nelle dimostrazioni come per ottenere tutti questi plugin installati e come andare a questo lavoro con questa cassetta degli attrezzi. Quindi questo è solo il primario come, per l'importazione da solo questa particolare cassetta di dati viene utilizzata.

Successivamente avremo questo ERP Lab. Questo particolare ERP Lab, ERP Lab è anche un pacchetto free source MATLAB stesso che aiuta ad analizzare i dati ERP. Quindi, tutta l'EEG è come un dato tutto continuo, quindi qui per esempio questo colore verde, la forma d'onda verde che viene mostrata qui sopra che è tutta l'onda EEG che ci sta. Ma per questo, questo colore rosso qui, che viene chiamato come stimolo, per quello stimolo vogliamo ottenere come risponde il cervello. Quindi, almeno pochi milli, pochi secondi o pochi millisecondi dei dati sono richiesti solo per l'elaborazione del nostro, per ottenere gli ERP. Così abbiamo, possiamo fare quell' epoche per un particolare dominio del tempo da solo. Così per esempio, mi basta richiedere da meno 50 millisecondi a 200 millisecondi per elaborare l'EEG, l'analisi AEP per il potenziale evocativo, vogliamo solo che il complesso di LPC venga visto. Quindi, per questo motivo richiediamo solo un massimo di 200 millisecondi o massimo di 300 millisecondi non più di questo. Quindi, prenderemo una piccola baseline da meno 50, dal trigger non richiediamo solo l'EEG o l'onda ERP dal trigger. Vogliamo solo, solo pochi microsecondi prima che il trigger inizi abbiamo voluto che gli ERP fossero analizzati. Così, che avremo un'idea di come viene dato l'aspetto, come appare l'onda prima del trigger.

Ecco, questo è questo passo particolare è chiamato epoching e questo è un passo fondamentale per un ERP Lab, ERPs quanto preoccupato. Per questo, vi mostrerò di nuovo come sembra, come fare le varie demo, i passi per AEP con questo particolare EEG Lab e ERP Lab e questi siti che ho citato qui in questo luogo dove possiamo, in questi siti avremo ottenuto tutti quei file zip EEG e ERP Lab che otterremo e potremo scaricarlo e come importarlo in uscita MATLAB che anche io vi darò come demo. (Riferimento Slide Time: 14.01) Sì, quindi questi sono i passi dimostrativi che saranno, che coprirò. Quindi in primo luogo lo farò, quindi come importare i dati allora, come fare il filtraggio, poi come scorrere i dati lungo il, come vedere i dati interi come sembra e poi come creare questo Eventlist, il cervello come tale trovate che questi trigger, è dato dal sistema NeuroScan. Ma poi quello che succede è che volevamo, vogliamo solo, non possiamo solo prendere i trigger in quanto tali, dobbiamo assegnare un nome diverso per quello. Quindi come fare e tutto è il passo successivo. Così come epocare i dati, come ho detto che volevamo essere in questo particolare frame temporale. Così, in questo come prendere quell' epoche e come respingere tutti gli artefatti. Come vi ho detto ci saranno vari manufatti di cecità o congestione dei muscoli o quando ci spostiamo avanti o non possiamo essere ancora per un po' a prendere dati o mentre acquisendo dati come, non possiamo, non possiamo, solo per il 2 minutes non possiamo essere fermi così. Quindi, ci sarà movimento nella nostra testa o ci sarà qualche movimento muscolare, occhi blindati o qualsiasi cosa, in modo che possa essere rifiutato usando questi rifiuti artefatti in EEG Lab e ERP Lab, e poi abbiamo altre sfilate come filtro passpass.

Quindi, questo è l'ordine sequenziale in cui dobbiamo fare qualsiasi analisi EEG o ERP e poi finalmente possiamo ottenere i dati. E un'altra cosa importante di questi ERP è che quasi sempre tutto l'ERP, tutte le potenzialità evocate che sarà sotto forma di negativo come sempre come ho mostrato nella figura, ci sarà sempre, dovrebbe esserlo, sarà sempre in maniera negativa. Non sarà, di più, qualche P300 ad esempio, quelli e tutti saranno in positivo, positivi possiamo ottenere in modo positivo, ma altrimenti, quasi tutti, tutte le potenzialità saranno negative solo. Quindi comincerò solo con la dimostrazione di come si guarda nell'effettiva elaborazione live come si fa. Ci passerò solo attraverso quello.

Ecco quindi i diversi riferimenti che possono essere utili per questa particolare presentazione. Come abbiamo i diversi ERP e come sono le sue caratteristiche e come si fa a guardare e come è stato iniziato a lavorare, come hanno iniziato a lavorare, tutto è stato spiegato in questo articolo, nella prima carta e i prossimi due sono il, solo un paper di base su EEG Lab e ERP Lab, come il software è entrato nella foto e come hanno fatto tutti i passi che lo riguardano. Così, che è stato dato in queste due carte. Così, il prossimo vi darò una breve, breve dimostrazione di come fare l'analisi AEP e poi seguita da, darò l'altro prossimo, come questo AEP alcuni altri vari ERP ci sono, come i P300, MMN VEPs, così insieme darò le loro presentazioni e seguito anche dalle sue dimostrazioni. Quindi, grazie e comincerò con la

Ciao a tutti. Quindi, inizierò con l'auditorium evocando le potenzialità di analisi e elaborazione dei dati utilizzando MATLAB con EEGLAB e ERPLAB. Quindi, quello che faremo è, per prima cosa possiamo ottenere questi EEGLAB e ERPLAB come, possiamo ottenerlo nel sito web, così possiamo scaricarlo. E la cosa più importante di questo è l'ERPLABs che deve essere copiata all'interno. Deve essere copiato in modo tale da essere inserito all'interno dei plugin di, i plugin di EEGLAB e quindi, qui abbiamo gli ERPLABs incollati all'interno dei plugin della cartella EEGLAB. Dopodiché, la prossima cosa che dobbiamo fare è impostare il percorso all'interno di questo MATLAB. Così, qui andiamo dentro questa opzione chiamata come percorso impostato, e lì aggiungiamo questo, aggiungete con sottocartelle i EEGLABs, questa particolare cartella la apriremo appena, in modo che tutti i plugin insieme alle funzioni tutte le funzioni popup, tutto il diverso tutto verrà aggiunto in questo e poi lo salviamo e chiudiamo. Quindi, questo è un passo importante prima di iniziare con questo EEGLAP e ERPLAB. Poi, poi se ti basta dopo, dopo aver risparmiato e risparmiato se hai appena messo EEGLAB come quello e lo farà, comincerà a correre, come se inizia a funzionare.

Quindi, dovrebbe iniziare a venire così e otterrete un'interfaccia grafica utente. Poi ci sono come ho detto, ci sono vari plugin che ci sono per questo particolare software. Sono come poter avere varie funzioni di importazione, per l'importazione dei diversi tipi di file EG. Quindi, qui in questo file possiamo avere queste estensioni EG, gestire estensioni EG. Quindi, in questo, possiamo avere varie opzioni come possiamo dare i diversi plugin, possiamo scaricare e possiamo conservarlo all'interno della nostra cartella plugin di EEGLAB. Così, per ora, abbiamo voluto i sistemi di scansione neuro EG, formato import, così che è stato dato qui sopra. Quindi, qui possiamo solo importare direttamente il file CNT utilizzando questa GUI. Quindi, clicchiamo solo su quello, e possiamo avere il, quindi prendo i miei dati AEP in questo. Quindi, questo è un file cnt, è un file di dati continuo che è stato ottenuto dal sistema di scansione neuro. Così, possiamo solo aprirlo direttamente. Se apri ti chiederà come, che è il numero di bit che vuoi e tutto. Quindi, basta andare con tutti i parametri predefiniti che è stato dato. Così, darà un'auto individua se stessa, così possiamo chiamarlo comunque tu vuoi. Quindi, possiamo solo, scriverlo come AEP e poi, quindi se hai un nome diverso, molti soggetti che hai o hai un altro qualsiasi ID o qualcosa del genere, puoi semplicemente incollare in quel modo stesso.

Così, otterrete i dati impostati in questo. Lo faremo, ora abbiamo importato i dati all'interno di questo EEGLAB. Così, qui sotto possiamo vedere che le epoche sono solo una perché non abbiamo diviso il nostro EG in epoche, abbiamo solo tutta la serie EG di dati che c'è stato. Ecco, ecco gli eventi, questi sono il numero di eventi che c'è. Gli eventi non sono altro che i trigger che abbiamo dato. Come ad esempio, ora nel caso di AEP abbiamo i trigger audio che è stato dato. Così, possiamo visionare quei trigger anche, ve lo mostrerò solo più tardi. Così, qui abbiamo l'inizio e l'ora di fine, come prima inizia, inizia dal 0 al 27 seconds. Ecco allora questa, questa è una durata totale dell'esperimento che abbiamo condotto e poi i dati dimensione tutto. Quindi, abbiamo, possiamo dare questo, esternamente possiamo dare le località di canale o a volte qui lo stesso EEGLAB avrà tutte queste località di canale lì all'interno del file stesso. Ad esempio, in, sistemi Enobio o Open BCI e tutto quello che possiamo dare, dobbiamo fare manualmente tutti gli, importando i dati o gli eventi in base alla dimensione del canale, al numero di canale, ecc. o al numero di colonne, così. Quindi, andrò solo con questo file cnt per ora. Quindi, il prossimo vi mostrerò solo come sono i tracciati.

Così, qui in questa sessione di trama, abbiamo i dati di scorrimento del canale in questo set, in questo luogo possiamo vedere come il diverso che questi sono i 64 canali che vengono registrati e poi è, possiamo cambiare l'accesso come questo è per 5 seconds like. Così, possiamo fare il, fare tale modo che vogliamo 30 seconds per essere visto. Quindi, qui se vedete, qui abbiamo tutti i trigger, questi sono i trigger questo, queste linee rosse che c'è, quelle sono i trigger e vedono qui, possiamo avere tanti artefatti e tutti possono essere visti. Quindi, possiamo anche rifiutare manualmente tutto questo solo selezionando così, altrimenti possiamo farlo solo usando l'analisi EEGLAB come i protocolli di rifiuto degli artefatti. Qui possiamo cambiare l'ampiezza o come possiamo renderla, comunque, più piccola, più grande vorrete e qui possiamo scorrere i dati da sinistra a destra come possiamo semplicemente muoverci su di noi e vedere come appaiono i dati. Quindi, questo è solo per vedere e devi pensare, devi controllare, quello che devi controllare soprattutto è il, che, qual è il numero di trigger qui sopra. Quindi, ce ne sono due, qui c'è, questo 2 è il nostro trigger come l'AEP scatena questo il 2 è il nostro numero, il numero di trigger che abbiamo registrato qui sopra.

Quindi, il passo successivo è come la preelaborazione iniziale. Prima di fare qualsiasi analisi, abbiamo solo voluto che il filtro fosse fatto, solo un piccolo filtro chiamato come filtro notch, ci limiteremo, ci sono vari filtri come il filtro FIR o i filtri IIR. Prenderemo questo filtro notch qui e di solito per noi ci prenderemo un 50 hertz di un filtro notch e poi lo applicheremo semplicemente. Così qui, mentre ci si fa da solo ci sarà, in questa finestra di comando ci sarà come è stata fatta la lavorazione, quanto è stato fatto, è tutto mostrato e questi sono i comandi equivalenti che otteniamo e questo è il, stesso dà quello che il nome dati che devi essere, il nome data che vuoi, ci darà o puoi cambiare in base al tuo desiderio. Ecco quindi che questi sono l'equivalente, questa è la finestra di comando equivalente. Così, noi dopo faremo tutti questi passi, possiamo solo copiare tutti questi e metterli nei nostri script, possiamo fare gli script basati su quello. Quindi, lavorerò solo con questa GUI per ora. Ecco, qui, possiamo dare queste località di canale, quindi per questo andiamo solo a questa modifica, e qui abbiamo la location del canale. In questo percorso di canale è tutto il default, è tutto come i dati del canale 64 è come tutto il default che è stato presente. Quindi, possiamo solo andare con esso. E poi, qui abbiamo i diversi elettrodi e le sue posizioni e tutto, è stato dato e per questo, per 64 minuti, 69 canali come sembra e tutto è possibile guardare e poi questo è tutto il default appena messo. Così si otterrà, le location del canale saranno fide. Così qui abbiamo tutte le località di canale fatte.

Ora il prossimo che dobbiamo fare è la lista eventi. Allora, che cos' è questa lista eventi. Ora, il sistema questo MATLAB non sa, come se quello che è, qual è il nome dell'evento, come fa, come dovrebbe guardare e tutto ciò che non sa. Quindi, per noi sappiamo che ok che, i trigger che arrivano come 2 sono i nostri, sono gli eventi per noi, ma poi il sistema dovrebbe essere dato, dobbiamo dare l'input a quel sistema, che ok questo 2 è per i trigger. Quindi, andiamo solo al protocollo avanzato. Quindi qui, dobbiamo, questo è il nome dell'evento. Ecco, ecco, questo, questo due è il nome evento che avevamo dato in quello c'è nel file dei dati in continuo e basta chiamarlo come, sarà 1000 hertz e poi assegniamo un numero chiamato come questo cestino. In base a questo numero di vassoio solo che saremo in grado di fare, saremo in grado di fare le operazioni del bidone o possiamo, possiamo visualizzare qualunque forma d'onda o ERPs che richiediamo in base a questo numero di vassoio e questi input verranno riportati qui. Quindi, noi solo, e scriviamo di conseguenza. Quindi, in base a cosa, quali trigger basati su, come per AEP è solo 1 trigger, quindi possiamo dare una sola riga come questa. Quindi, possiamo solo aggiornare, aggiornare la linea. Quindi, ecco come viene aggiornato e puoi solo salvarlo anche, in seguito su puoi usare lo stesso evento in meno. Quindi, basta salvarlo e poi possiamo applicarlo.

Quindi, quello che succede è, tutti questi allora tutti i numeri che sono stati nominati come 2, ora diventerà il cestino 1s o sarà chiamato in quel modo. Ecco, ecco come, ecco perché stiamo facendo questo passo particolare e possiamo solo, questo è chiamato come elenco eventi, creando la lista eventi, questo particolare passo è chiamato come creare la lista eventi. Ora, il prossimo, quello che dopo quello che dobbiamo fare è l'epoche. Ora, come ho detto è come dal 0 al 257 seconds è stato dato tutto il dato. Ma richiedo per un determinato trigger voglio un pre, pre - stimolo che voglio circa 50 microsecondi, millisecondi e dopo, voglio circa 200 millisecondi del genere. Quindi, possiamo solo, possiamo semplicemente decidere la nostra cornice temporale di quanto lontano vogliamo tutto questo e che si chiama epoche. Così, qui possiamo creare le epoche, possiamo estrarre le epoche a base di vassoio, così è così che appare e poi, quindi teniamo sempre una correzione pre - baseline, perché abbiamo voluto sapere come i dati appaiono prima che arrivi il trigger in modo da avere un'idea di come sembra e come la correzione di base è stata fatta e quindi, quindi ci prendiamo, per ora in questo AEP ci basta richiedere da meno 50 a 200 millisecondi. Quindi, lo faccio solo in questo lasso di tempo o possiamo cambiarlo anche se volete 30, 300 o farne 250. Così, così, possiamo cambiare comunque vogliamo e poi eseguirlo. Quindi, esegue tutti i dati, quindi crea la lista eventi. Ecco, ecco come crea l'evento l'estratto le epoche. Così, dopo epoche come appare il dato.

Quindi, se mi basta scorrere questi dati ora, questo particolare dataset per questo dataset. Quindi qui vediamo, questo, questi sono questi, questi sono i valori dei bin, questi sono i bidoni che, a cui è stato assegnato questo. Ecco, ecco, questi sono tutti i manufatti che si sarebbero registrati. Quindi, quello che vedremo è, vi mostrerò solo come un aspetto epocale, quindi farò solo, mostrerò solo un'epoch come fa a guardare. Quindi qui che noi, se vediamo questo è l'innesco, da questo trigger voglio solo, così sarà, sarà per tutto questo, per tutti i trigger, mostrerà così, ma poi lo vogliamo da meno 50 a 250. Così, l'avevo appena fatto estraendo le epoche. Allora, ecco come sembra, ecco come si presenta l'uno, solo un aspetto epocale. Così, analogamente, ci sono quasi 120 eventi che ci saranno, quindi ci saranno 120 epoche che verranno create in questo modo. Per questo, più lontano, se si fa qualche rifiuto artefatto e tutto quello che alcune di queste epoche e tutte saranno ridotte, sarà, sarà rimosso a causa dei manufatti il presente. Quindi, quelli ora tutti questi ERP e tutto il suo arriva in così microvolt in quella gamma che arriva. Quindi, basta un'epoca se ci si visualizza, se si vuole vedere come un'epoch o una, come la forma ondulata di un'epoch sembra che sarà molto, molto meno. Quindi, per questo motivo solo quanti dei nostri eventi ci sono, noi medi tutti insieme che e poi otteniamo. Ecco perché abbiamo qualsiasi esperimento se si fa anche, non facciamo solo per un solo trigger, per un solo tono che non facciamo, facciamo per alcuni soldi 120 trigger o 150 trigger o a volte anche 1000 trigger. Quindi, dipende dall'esperimento in quanto tale.

Quindi, il prossimo, farò solo il rifiuto del manufatto. Quindi, il rilevamento di artefatto prima di tutto useremo questa tensione di soglia, soglia questo è il metodo di rifiuto dell'artefatto più utilizzato che hanno utilizzato. Ora, quello che dobbiamo fare è in questo ci sono così tanti canali, in questo, voglio solo questi 64 canali da soli ad attraversare il rifiuto certificato. Gli altri canali se si prendono, si tradurrà in tutti gli eventi da respingere. Quindi, ecco perché prendo solo fino agli anni ' 64, i canali scatenanti soprattutto e questo EMG, i canali EKG e tutto quello che non dovreste selezionare per il rifiuto di artefatto perché lo farà, rifiuterà l'intero set di dati come tutti i dati che richiederemo sarà tutto spento, intendo dire che rifiuterà tutti quelli. Quindi, prendiamo solo i primi 64 canali e qui abbiamo il periodo temporale da 200, quindi sarà da 2, meno 52 a 250 second. E poi i limiti di tensione, come vi ho detto sempre il rifiuto del manufatto ci vorrà solo da meno 50 meno, meno 100 a più 100 microvolt. Quindi, questo è, questo particolare possiamo cambiare di conseguenza a quello che si pensa, non il limite di tensione dovrebbe essere. Quindi, perlopiù saranno meno 100 a 100 soli. Poi noi solo, facciamo il rifiuto del manufatto.

Così, qui se vedete, vedi questo, qui il rosso colorato questo rosso ha colorato questo dei canali selezionati qui che sono chiamati, sono quelli rifiutati. Qui questi rossi - colorati, sono le categorie respinte. Quindi, possiamo solo controllare quanti di loro vengono rifiutati, quanti vengono accettati, possiamo verificare nella finestra di comando. Qui sopra abbiamo selezionato così tanti canali, in questo canale quasi 150, 125 di loro vengono accolti. Come mezzi, il che significa che in quella particolare gamma di tensione, per questi particolari canali, questi tanti, quindi questi 125 eventi o i trigger sono o queste tante epoche vengono accolte e 18 di esse vengono rifiutate. Così, di solito questo sarà, sarà come un 80 - 20% come questo solo sarà. Perché ci saranno un sacco di manufatti come, come ho accennato. Allora poi quello che succede è, se tu, come ti ho detto, se fai quel trigger di canali, se scegli allora, allora tutta l'insieme di tutti i trigger verrà rifiutato. Per esempio, questa intera durata di 143 epoche arriverebbe nella fascia respinta. Quindi questo non dovrebbe accadere, per questo motivo non prendiamo i trigger e i canali EMG, EKG e tutti. Così finita qui, dobbiamo, possiamo solo, vi mostrerò solo come sembra. Quindi, prenderò solo 20 epoche, oltre questa 20 epoche, vedere tutte queste piccole cose colorate e tutte sono state nella fascia di rigetto. Così, si vede che in questa regione ci sono molti rumori.

Quindi, ecco perché è nel rifiuto, possiamo respingere tutti questi canali. Quindi, farò solo un segno di aggiornamento. Quindi, quello che fa è che si aggiorna, ci vorrà, questi canali sono quelli che devono essere rifiutati. Così, possiamo andare a questi strumenti, e poi possiamo solo selezionare questa ispeziona, rifiutare i dati per occhio e poi possiamo solo segnare questo canale di rifiuto e così, quello che succede è tutti questi canali come ho dimostrato che tutti i canali colorati gialli, tutto verrà rifiutato. Quindi qui, se faccio solo questo rifiuto, ci si chiederà di nuovo e possiamo semplicemente rifiutarlo. Quindi, se si vede qui sopra, si veda oltre quel 125, oltre 143 eventi, solo il 18 di loro è stato respinto. Quindi, tutte quelle 18 prove vengono rifiutate come se mostrasse e poi creerà un nuovo set di dati e lo salviamo solo in questo formato. Così, ecco come è stato fatto il rifiuto del manufatto. Successivamente, quello che faremo è di nuovo fare il filtraggio. Così prima, perché anche dopo che non abbiamo fatto alcun filtro durante l'acquisizione dei dati, abbiamo fatto alcune opzioni di filtraggio, ma anche durante l'elaborazione dei dati è necessario fare tutti i passi di filtraggio dei dati. Quindi, faremo i dati utilizzando questo filtro Butterworth. Quindi, di solito prendiamo da 1 a 30, di solito, questa è la gamma in cui facciamo il filtraggio dei bandani. Se volete, possiamo modificare l'ordine del, del fitter o possiamo modificare il limite superiore o il limite inferiore come può essere meno 4,1 o può essere più di 30 anche. Quindi, dipende da quello che, che tipo di epoche state prendendo o che tipo di AEP o EAP, come qualunque, qualunque ERP che prendiamo, dipende da questo. Quindi, lo applichiamo solo.

Così, come si applica, si avrà il filtraggio effettuato. Così, dopo questi filtri, ora abbiamo totalmente 125 epoche ci sono, ora queste 25 epoche, voglio essere sconvolta tutti insieme e ottenere gli ERP. Ora, ognuna di queste epoche temporali dobbiamo insieme, mediamente insieme e ottenere una particolare forma d'onda, che si chiama come, cioè questo passo di medie. Così, qui facciamo questa media computa, i DRP medi ERP. Quindi, quando lo facciamo, facciamo per questo settimo dataset, in modo che il nostro settimo dataset avrà 125 epoch, quindi quelli che possiamo fare e possono fare qualsiasi analisi dello spettro o se volete conoscere i FFT dello spettro totale e tutti etc, possiamo fare e questo particolare, questa particolare opzione dovrebbe essere selezionata perché non vogliamo che nessuna delle epoche rifiutate sia media. Così, questo pezzetto particolare escluderà tutte le epoche che sono state rifiutate dal rifiuto del manufatto.