MEGデータを二乗平均平方根（root mean square)で見る理由

検索フレーズに、【MEG root mean square】というのがあったので、ちょっと書いてみます。（MEG　信号　出力　C/T/F(斜線は検索よけ）、というのもあったけど、Neuromagを使ってるんで、ちょっとわからないんです。ごめんなさい。Field tripの記事にひっかかるようですので、あとで消しときます）

前に書いたかもしれませんが、まとめとして再度書きます。

○そもそもroot mean squareって何？
→そのまんま、二乗（square)したデータを平均（mean)し、平方根（root)を取ります。RMSと書くこともあります。
もともとは、電気信号の評価に用いるデータのようです。

○なんのためにroot mean squareを使うか？
MEGデータは、通常、

頭の
左前-マイナス　右前-プラス
左後-プラス　右後－マイナス

という形で記録されます。（デュワーの傾きとか、頭の位置によってズレるので、目安ですが）

なので、左半球と右半球の活動比較をしたいので、左側のチャンネルデータを加算平均したもの vs 右側のチャンネルデータを加算平均したもの　で検定を掛けようとしても、加算平均の結果が左がプラスなら右がマイナス、となってしまい、うまくないわけです。というか、前と後ろを足す場合は、もともと「加算平均」がうまくいかないわけです。
これを解消するために、root mean squareという方法を使うのが、まあ一般的なんじゃないかと思います。
こんな感じで使われています）

つまり、2乗してしまえば、全波形が正の方向に向くので、それを平均してしまえばよい、ということですね。
二群の、あるいは左右半球（や頭部の前後）でのある波形の強度（パワー値）の比較をしたい、ということであれば有用な方法だと思います。

問題は、全部が正の方向に向いてしまう、ということで、たとえば、MMNパラダイムを使ったとして、標準刺激に対するP2はプラス側で30fT、逸脱刺激に対するMMNはマイナス側で-30fT、というときは、これはどっちもroot squareは30ですよね。この場合は、なんらかのリクツをつけて、どっちかの半球を正負逆転して比較するとか、
そういう手を使わなくてはなりません。

別の方法もあるかもしれませんが、今のところはちょっとわかりません。
何か、「こういう手もあるよ！」というのがあれば、ぜひお知らせください。