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tutorial:preprocessing
の粗訳です。

前処理は、データセットからの個々のトライアルを同定し、フィルタリングをし、アーティファクトを除去することを含むいくつかの手順に関わります。このセクションでは、トリガ信号を用いて、どのようにトライアルを同定するかをカバーしています。ひとつのトライアルを決定する基準は、様々な方法によってなされます。
より高いの柔軟性はあなたの決めたトライアルの機能を要求しますが、与えられたトリガー信号によってそれは単純に行われます(?)。

The data set

データセットの記述は、Introductionを参照してください。

Trial definition

FieldTripのDEFINETRIAL機能を使うことで、前処理のために読むであろうデータの断片を定義できます。トライアルは、それらの開始と、データファイルにおけるサンプルの終わりによって定義され、各々のトライアルはそのトライアルのt=0点(普通、刺激-トリガの点です)によって決められたオフセットを持ちます。
FIC条件のためのトライアル定義をするために:


cfg = [];
cfg.dataset = 'Subject01.ds';
cfg.trialdef.eventtype = 'backpanel trigger';
cfg.trialdef.eventvalue = 3; % FICのための刺激トリガの値
cfg.trialdef.prestim = 1;
cfg.trialdef.poststim = 2;

cfg = definetrial(cfg);


このようにコマンドを書きます。

cfg.trlの結果には、rawデータの開始に関係する開始、トリガオフセットおよび各々のトライアルの終わりが定義されています。

Preprocessing

DEFINETRIALの出力は、PREPROCESSINGに利用できます。



cfg.channel = {'MEG' 'EOG'};%MEGのチャンネル数と、EOGに使ったチャンネル番号を入れる?

dataFIC = preprocessing(cfg);
save PreprocData dataFIC %前処理の結果を、dataFICというファイル名で保存する


前処理(PREPROCESSING)の出力は、次のフィールドのdataFIC構造です。



dataFIC =

cfg: [1x1 struct]
hdr: [1x1 struct]
label: {152x1 cell}
trial: {1x87 cell}
time: {1x87 cell}
fsample: 300
grad: [1x1 struct]


もっとも重要なフィールドは、個々のトライアルを含むdataFIC.trialと各々のトライアルの時間ベクトルを含むdataFIC.timeです。一つのチャンネル(130ch)における一つのトライアルデータ(Trial 1)を視覚化したのが、次の図です。



trial1 = dataFIC.trial{1};%dataFICに含まれる、trialという変数の1つ目の行列データを、trial1という名前の変数に代入する
plot(dataFIC.time{1}, trial1(130,:)) %dataFICに含まれる、timeという変数の1つ目をx軸に、さっき設定したtrial1(には、全てのチャンネルのデータが格納されている)の130行目(行がchに対応している)のはじめから終わりまで(:というのは、1:endと同義)をy軸にして、図を描いてね、という命令


図は本家を参照してください。

今日はここまで。
ようするに、cfgの中に、被験者データを入れる→それを、「前処理(preprocessingファンクション)」してセーブ
しろ、ということですね。そうすると、その中に入っているデータを使えるみたいです。
これの具体的なやり方は、後で実際にやってみないとわからないかなー、という感じですね。

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