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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。

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