EEG分析工具箱

04-20

對於剛走進EEG研究領域的學生來說，不僅要學習腦電相關的生物學意義，更頭疼的是腦電相關的信號處理方法，由於是對於那些非電子和計算機專業的學生，編程是一個非常困難的事情。如果有一套合適的，簡單易用的信號處理工具箱將是一件非常開心的事情。我也是剛剛進去EEG研究領域的新人，通過一年多的學習和總結，整理了一些EEG相關的分析的工具箱，我希望跟大家分享一下，並簡單地介紹一下我使用後的感受，希望對大家今後的學習和研究能有所幫助。

首先就是大名鼎鼎的EEGLAB，由斯沃茨計算神經科學中心開發。這個工具箱我相信接觸過腦電的人可能都用過。因為該工具箱在EEG分析中實在太權威了，而且方便易用。基於MATLAB GUI設計的可互動式界面，支持多種數據格式，可以實現數據顯示，預處理以及ERP分析等。在數據顯示界面可以調節時間軸和幅值軸，同時顯示多通道數據，並能實現數據的手動截取。預處理包括：去基線，濾波器，ICA等方法。EEG分析包括：時域、頻域和時頻域，還有更高級的ERP相關的分析方法，由於本人不做ERP相關的，所以用的不多。EEGLAB還提供和支持很多拓展的工具箱，有的是官方開發的，也有一些是其他腦電研究團隊開發的，但都會發布在EEGLAB的官網上：連接。

還有一個工具箱於EEGLAB齊名，他們兩個直接也相互交流：Fieldtrip。這個工具箱相比於EEGLAB在功能上更加強大，他也是基於MATLAB編寫的腦電分析工具箱，但是它的使用需要具有一定的編程基礎，尤其是MATLAB編程。這個工具箱沒有GUI界面，數據的導入，預處理，後續的分析等，都是通過編程來實現，當然當你熟悉了它的技術文檔和編程方法，你會發現這個工具箱是非常好用的，而且功能很多。

BioSig是BCI分析中常用的工具箱之一，是BCI競賽推薦的工具箱。這個工具箱相對來說比較mini。功能上處理BCI的問題應該是足夠了，當然如果像研究自己的演算法的話，可能就有點困難了。該工具箱提供BCI相關的數據讀取和導入（BCI競賽數據，一些自己採集的數據可能得轉換一下），數據的預處理（去基線，去眼電肌電偽跡等），特徵提取ERD/ERS和CSP等方法，分類器包括LDA和KNN（SVM忘記有沒有了，沒有的話去下載LIBSVM）。這個工具箱與Fieldtrip一樣需要編程實現。

上述的是我使用的比較多的工具箱了，還有就是腦網路分析的工具箱（fieldtrip也能做），專門分析相位同步的：Damoco。可能還有很多工具箱我沒有接觸過，希望大家來補充和交流。

腦電分析工具箱為我們的科研提供了很大的方便，我要十分感覺這些前輩為我們所做的工作，讓我們的科研道路走的更加順利。在使用這些腦電工具箱之前，我們首先需要掌握EEG相關的生理學意義及信號的特徵，同時我們也要掌握自己研究的腦電範式下的特徵，這些都是準確獲取腦電信息的前提，工具箱不是萬能的，我們需要用自己所掌握的知識選擇適當的參數來進行分析，這樣的結果才是可信的，有價值的。以後我還會為大家分享更多更好用的腦電分析工具箱，也希望能夠有知乎大牛提出寶貴的意見，更正我的錯誤。

最後祝大家科研順利！