实地考察:开源软件的高级分析梅格,脑电图,侵入性电生理数据

文摘

本文描述了实地考察,一个开源软件包,我们开发了分析梅格,脑电图和其他电生理数据。软件被实现为一个MATLAB工具箱,包括一套完整的一致的和用户友好的高级功能,让实验神经科学家分析实验数据。它包括算法简单和高级分析、时频分析等使用球,使用偶极子源重建,分布式源和beamformers、连通性分析和非参数统计排列在通道和源级别测试。工具箱的实现允许用户执行复杂的大数据集和结构化分析使用MATLAB命令行和批处理脚本。此外,用户和开发人员可以很容易地扩展功能和实现新算法。模块化设计便于重用在其他软件包。

1。总体概述

实地考察是梅格的分析,MATLAB-toolbox脑电图,和其他电生理数据,这是免费的http://www.ru.nl/neuroimaging/fieldtrip在GNU公共许可证。实地考察的发展开始于2003年的国际Donders认知神经影像中心,今天它仍然是唐德思协会的积极发展,认知和行为的内梅亨大学奈梅亨,荷兰,一起合作研究人员和机构。

MATLAB软件是完全实现,算法的高级技术计算语言和交互式环境开发、数据分析、可视化,可用于所有常用的计算机平台(http://www.mathworks.com)。MATLAB是众所周知的,在神经影像社区使用。尽管MATLAB是相对昂贵,投资很容易得到补偿了它提供了丰富的功能集和灵活性。

实地考察工具箱包含大约108高层和858年有着总共103227行代码的低级功能。非侵入性的主要重点是在分析和入侵电生理数据,包括录音,但理论上任何时间序列数据(例如,大胆或NIRS时间课程)可以分析。工具箱支持读取数据从大量不同的文件格式(表1)。支持功能包括数据预处理算法,与事件相关的字段/响应分析、参数和非参数谱分析,提出和逆源造型、连通性分析,分类、实时数据处理和统计推断。最后,工具箱中包含一个模块允许对等的分布式计算。工具箱的结构模块示意图见图1。

实地考察项目的一个重要目标是提供一个通用平台实验科学家和方法开发人员。实地考察工具箱允许实验科学家获得先进的数据分析算法。对于方法开发人员来说,它促进了他们的算法应用到各种各样的实验数据。

组织实地考察项目促进一个高度动态的发展模式与快速可用性软件更新给用户。这是实现了每天发布的ftp服务器上的最新版本。接下来,文档是完全可用在线维基(http://www.ru.nl/neuroimaging/fieldtrip),促进积极贡献的用户和开发人员的方法。实地考察wiki包含大量的文档促进工具箱的使用,包括教程文档、常见问题的答案和MATLAB代码示例。最后,还有一个有效的电子邮件讨论列表,拥有大约650用户(2010年8月)的状态。

本文的重点是对功能区分从其他(公开)实地考察工具箱在描述这个问题。我们将首先描述实地考察从用户的角度来看,从开发人员的角度描述紧随其后。两部分突出重要特性相关的特定的目标群体。随后,不同模块的具体功能进行了总结。本文以实地考察项目作为一个整体上的一些结论。

2。用户的角度

2.1。没有图形用户界面

实地考察工具箱的一个重要特点是,它没有图形用户界面(GUI)。相反,用户交互与MATLAB的函数直接在命令行或脚本。因此,用户需要卓有成效的一些MATLAB的基本知识,以使用工具箱。虽然这需要从用户的初始投资,它允许非常灵活的组合功能来适应特定的分析的需要。

实地考察工具箱包括高级和低级的功能。高级功能提供一个一致的和易于使用的界面功能的用户,使他们能够在定义良好的分析步骤。底层功能实现的核心功能,但不常见的神经科学研究和使用的设计不提供一个简单的编程结构来实现一个完整的分析数据。低级功能主要是隐藏在普通终端用户在私人目录。

2.2。分析脚本混合和匹配

实际上,用户首先编写一个脚本,分析在混合和匹配的实地考察高级功能根据实验研究的问题。脚本包含一个实地考察函数调用序列,每个执行一个特定的分析管道的一部分。如果需要,用户用自己的代码扩展分析。分析脚本的内容和风格高度取决于用户的专业知识和编程技能。一般生成的脚本可以被认为是(部分)分析协议。脚本可以很容易地用于批处理,允许一个方便的应用程序相同的分析协议多个对象或实验。脚本可以用户之间交换,和之间的学生和他们的管理人员,促进协作和知识转移。

2.3。一个典型的实地考察函数调用

高级实地考察功能有一个良好定义的函数调用接口。输入一个特定的实地考察MATLAB函数由一个或多个结构:一个配置结构,选择后跟一个或多个数据结构。输入配置结构包含的选项或参数指定数据将被如何处理的功能和/或详细算法将如何表现。输入数据结构通常是实地考察的输出功能,被称为早些时候在分析管道(见下文)。

2.4。配置结构

参数在配置结构的规范遵循用户的角度来看:渠道例如表示标签和物理量表达在国际标准单位(例如,赫兹的频率)。配置参数存储在字段,表达的意义人类可读名称。如果可能的话,默认值将分配给参数尚未指定的最终用户。

2.5。实地考察的输出函数

实地考察的输出函数是一个MATLAB包含处理过的数据结构。这个数据结构还包括配置字段是用于内部的计算功能,允许用户检查的细节分析,例如,使用默认的配置设置。一些实地考察功能不产生输出数据,而是一个图展示数据。少量的实地考察函数生成没有数据,也没有数据,但扩展输入配置结构。

2.6。数据结构的定义

实地考察利用一系列定义良好的数据结构设计为吝啬的,然而完成。它们包含的数字表示的数据结合必要的信息来解释这个数值数据。有某些类型的数据的不同表示的数据结构。例如,分段sensor-level时域数据存储在一个数据类型“原始”的结构。这数据类型包含一个单元阵列结构的“审判”,在每个单元格都包含一个渠道×时间点矩阵,一个单元阵列的“标签”,指的是每个通道的标签,和一个单元阵列“时间”,在每个单元格包含1×时间点向量,为每个样品提供时间信息在每一个试验(图2(一个))。图2 (b)显示了一个示例数据类型结构的“频率”。

2.7。分析脚本Protocollike一步一步的分析

如前所述,分析脚本通常包含一个实地考察函数调用序列。每个分析步骤通常是由一个单一的高层考察函数。为了说明这一点,下面的段落和图3描述分析管道,显示之间的一对一的映射概念分析步骤,和高层考察功能。图4给出相应的分析脚本的印象。

2.7.1。定义数据段的兴趣

典型的分析始于阅读和分段的数据(实验条件表示为试验数据结构。对于简单的实验设计,分段的数据可以通过使用一个标准的函数。对于复杂的实验设计,用户可以提供他或她自己的函数序列解码的触发器。特定于实地考察是创建和分析可变长度的片段。一个能想到的分段数据的反相实验设计的实现刺激演示软件。的定义的边界由ft_definetrial生成相关的数据段。

2.7.2。识别和消除工件

一旦数据已确定的有趣的片段,一个可能想确定工件的数据会影响分析结果的质量。随后,用户可以从数据中删除受影响的部分,或把工件从数据通过应用一个线性投影。

函数ft_rejectartifact允许定义良好的工件的半自动检测如眨眼、肌肉收缩、梅格乌贼跳跃。用最少的用户交互识别工件通过阈值处理后的数据数据增加灵敏度接具体工件的特点。例如,梅格鱿鱼跳跃很容易检测到应用中值滤波后的数据。另外,用户可以使用ft_databrowser函数,允许他们浏览的数据和手动识别数据段包含工件(图5)。

项目工件空间地形特征,如眨眼或心脏活动,ft_componentanalysis函数可以使用。这实现了各种各样的盲源分离方法,如独立分量分析(ICA),基于代码与EEGLAB工具箱(1]),主成分分析(PCA)。

2.7.3。从磁盘读取数据和应用过滤器

ft_preprocessing函数是用来读有趣的部分数据从磁盘到MATLAB工作区和应用各种处理措施等原始数据过滤,rereferencing和基线校正。ft_preprocessing的输入是一个单独的配置结构,指定文件名的原始数据文件,以及感兴趣的领域的定义。此外,配置包含指令的各种可选的处理步骤。

第2.7.4。与事件相关电位分析

MATLAB工作区中的分段数据后,下一步可能是特定实验条件的平均水平试验获取使用函数ft_timelockanalysis与事件相关的字段(小块土地)。图7给出了可视化的一些示例小块土地。

2.7.5。时频分解

选择与事件相关的领域的分析,实验问题可以保证数据在频域分析。从时域转换到频域是通过ft_freqanalysis。

2.7.6。源重建

重建底层神经元活动的位置和强度可以用ft_sourceanalysis或ft_dipolefitting。后者的功能实现了一种非线性优化算法符合指定数量的偶极子的数据(2]。ft_sourceanalysis函数实现分布式源模型,如最低标准估计(外资企业)3],beamformers时域和频域数据(4,5]。源的空间可以被定义为一个三维网格,或可以基于三角测量皮质表。是没有功能的实地考察为皮质网格的创建,因为优秀的和免费的工具箱等FreeSurfer [6已经存在。分布式源数据和beamformer地图以及统计将派生从这些地图可以方便地使用ft_sourceplot可视化结合解剖信息函数(图6)。功能数据可以统计阈值和绘制的解剖学、使用不透明度映射。三维容积数据可以呈现在一个模板或个人皮质网(图6 (b))。

2.7.7。统计推断

通常一个特定分析流的最后一步是评估统计学意义的观察实验效果,在一个主题或学科之间的水平。此时的分析,数据可以表示在时域、频域、时频域。此外,数据可以是代表在源系统上的传感器或水平。独立的数据表示,实地考察使用相同的底层代码来评估意义使用参数或非参数算法(7为统计推断)。

2.8。处理的数据

实地考察的一个重要概念是数据在终端用户的手中。数据流经不同的实地考察函数和转换。每次转换后的数据对应于一个变量,也就是说,在MATLAB工作区中一个数据结构,用户可以选择将它保存到磁盘。数据作为输入一个特定的实地考察函数不包括在它的输出。用户必须显式地管理数据,也就是说,把有意义的变量名和变量保存到磁盘作为一个MATLAB垫文件,特别是中间分析结果需要被重提。除了节省工作空间变量垫文件,分析结果可以导出许多non-MATLAB外部软件支持的文件格式。例如,Sensor-level电生理数据可以被保存在法国电力公司和BrainVision分析仪格式,源重建体积数据可以保存在NIfTI格式。

尽管数据在不同层次的分析并不保存在一个结构中,历史的分析仍然存在在任何阶段。每个考察函数的输出数据结构包含一个嵌套的配置字段。这个领域不仅把参数用于生成数据在目前的水平,但也包含用于处理数据的参数之前的水平。通过这种方式,信息处理的历史存在各级分析管道。

2.9。批处理

对于大多数从许多学科认知实验数据是必需的。最近的技术发展使录音有更多的渠道,导致更大的数据集。因此,尽管计算能力的进步,梅格/脑电图数据的分析仍然是计算要求和需要大量的时间。分析和大量的实验对象,批处理方便,常常需要系统地探索分析的结果给出一组特定的参数。

使用批处理的首选方法之一在实地考察分析开始建设一个脚本包含一个主题的完整分析管道。在执行这个脚本,用户扩展了MATLAB中的脚本编辑器并使用复制和粘贴执行的脚本。一旦用户满意的序列分析步骤和参数设置,该脚本可以被转换成批量分析。这可以由单一脚本分解成单独的组件,实现每个导致一个中间结果,用户想要检查和/或保存到磁盘。通过添加一个for循环在每个这些组件,整个分析管道可以很容易地执行所有科目。参数特定于单个对象可以放在另一个科目的脚本,这是评估在批处理组件的脚本。整个批处理可以很容易地重新评估,具有不同的参数设置。

2.10。可视化分析结果

MATLAB包含各种高品质和多功能绘图工具和可视化(中间)分析结果往往是可能使用这些标准MATLAB绘图功能。重要的是,数据的数字表示法是方便的在实地考察数据结构。然而,复杂的分析结果和一些数据的多维性质表征有时禁止容易可视化或探索。为此实地考察包含几个高级绘图功能为通道和源数据表示。例如ft_multiplorTFR允许用户可视化时空谱数据和三维交互式地探索所有通过的渠道和选择时间和/或频率轴。

绘制的图形输出功能的例子所示的数字6和7。Sensor-level插值可以可视化的数据在二维投影传感器的位置,例如,要看具体的小块土地的空间分布组件(图7(一)),或时频表示的特定振动组件(总和生育率)的数据。另一种方法来可视化sensor-level数据绘制完整的小块土地或总和生育率在每个传感器位置(数字7 (c)和7 (d))或情节平均小块土地或总和生育率通道(图的一个子集7 (b))。Source-reconstructed可以可视化数据结合使用ft_sourceplot解剖信息函数使用正交MRI片或3 d表面呈现的皮质表(图6)。与探索相关数据交互选项,允许用户选择用鼠标感兴趣的时间,频率,和/或空间。最后,ft_databrowser(图5)可用于交互式地探索时域sensor-level数据,同时允许视觉引导规范的构件。

3所示。开发人员的角度来看

与其他软件的GUI提供了最终用户的核心结构,因此,开发人员必须坚持的GUI结构,实地考察是专门针对一个工具箱,而不是一个应用程序。工具箱中的函数实现的水平,让他们(批)中使用脚本,但同时从其他基于matlab软件调用。

工作在一个高调的科学设置要求实验科学家跟上最新的方法论的发展。因此,用户和开发者之间的区别往往是不太清楚。如前所述,实地考察项目旨在提供一个通用平台为最终用户和开发者的方法,但也试图对研究人员有用。

实地考察开始开发的背景下,一个年轻的和快速增长的神经影像中心。因此,研究人员一直在推动改善和扩展功能。这导致了发展模式是迄今为止仍在使用。特点是不断演进的代码而不是定点释放。用户每天依靠最新的发布版本。开发人员照顾大在确保连续性提供向后兼容性的很多,但小步骤的代码库。这是通过实地考察的分离与一个稳定的高级功能函数调用接口和定义良好的数据结构,和底层函数,可以很容易地修改和扩展来满足不断变化的需求。

3.1。贡献代码,实地考察

一般来说,方法开发人员可能希望实地考察贡献代码,因为它提供了一个独特的机会去创新分析方法应用于各种各样的真实的实验数据。此外,新方法导致的用户社区的反馈,从而导致洞察自己的方法。

方法的开发人员很容易添加一个新的高层次的功能,因为吝啬的数据表示,因为一对一的分析步骤和单一的实地考察函数之间的关系。通过利用现有的实地考察数据结构作为函数的输入,以及剩余接近另一个数据结构作为函数的输出格式,方法开发人员不需要关心具体的数据格式和后续处理和分析结果的可视化。单独的功能相结合,实地考察用户可能的组合的指数增加的功能。

3.2。使用实地考察代码在其他地方

在过去的两年里已经模块化的代码明确一些低级的分层组织的功能。有一个明确的结构模块简化了代码的维护。此外,它促进了合作与方法开发人员和其他软件的开发者。每个模块包含中级和低级函数相关的特定类型的计算,例如,转发模块中包含的函数计算的字段,和阅读fileio模块中包含的函数的各种文件格式的原始数据。中级的函数调用接口模块功能键值与指定的行为,而不是一个配置结构。相比,使用一个单一的配置结构与高层考察的参数功能,键值代表更广泛使用的编程风格。

模块化设计便于重用在其他软件的源代码。例如,SPM8和实地考察共享相同的fileio模块,这显然是有利于最终用户和开发人员的代码,代码不需要写两次,SPM和实地考察用户可以访问一组全面的数据格式。除了共享fileio,向前preproc模块,SPM使用实地考察各种梅格和脑电图分析算法,而实地考察使用SPM为处理解剖MRI数据空间正常化和分割的目的。除了积极与SPM开发者合作,实地考察股票代码与其他非商业性和商业软件如EEGLAB、白沙、BCI2000等。

4所示。相关具体细节不同的模块

以下部分提供了一些额外的细节与不同的功能模块,没有详尽的目标。

4.1。Fileio

fileio模块实现一个一致的接口从许多电生理传感器水平数据采集系统通过将数据集的信息标题信息,事件(比如触发器)和实际记录信号。中级阅读功能执行文件格式检测和自动选择适当的低层次的阅读功能。这个模块支持的不同的文件格式如表所示1。

4.2。Preproc

preproc模块包含时域滤波的算法,rereferencing,基线校正,消除长期趋势,其他功能通常与原始数据的预处理。

4.3。规范

非参数(基于傅里叶变换)和参数光谱分析方法在规范模块实现。它包含算法估算振荡组件使用的电力和/或阶段(时间)频率分解,小波和多窗口(8]。

4.4。连接

这个模块提供的功能来计算二元和多元连接。最初,实地考察从代码写入分析传感器和梅格源代码级别的一致性。过去几年见证了增加学习兴趣连接,导致出现的专门为这个目的设计的开源工具箱(9]。实地考察连接模块侧重于连接在频域的分析。各种连接指标可用,如相干、锁相值(10),虚部的一致性11),相位斜率指数(12),部分直接相干(13),直接传递函数(14],Geweke格兰杰因果关系的扩展频域(15]。

4.5。向前

这个模块中包含的函数来计算字段,即提出问题的解决方案。各种算法实现,包括对梅格单球(16),重叠的领域(17),和一个球函数近似真实的几何图形的18]。脑电图,单个和多个同心球模型和边界元法(BEM)是可用的19,20.]。

4.6。逆

不同的源重建算法可用于估计神经活动的位置和强度,包括偶极装置基于非线性优化,2)扫描方法,如最小方差beamformers在时间和频率域(4,5),和线性估计的分布式源模型(3]。

4.7。多元

多元模块包含一个广泛的机器学习算法的分类,如线性判别分析、支持向量机、贝叶斯网络、高斯混合模型和groupwise逻辑回归(21]。分类算法可以用于离线单试验分析,并对在线脑机接口(BCI)应用程序。

4.8。策划

这个模块包含中级功能,促进复杂数据的可视化等多通道时频分解重构或来源。

4.9。实时

虽然MATLAB本身基本上是单线程的应用程序,提供了一种解释编程环境,它非常适合快速应用程序开发和足够快的多通道脑电图和梅格数据的实时分析。实时的核心功能模块提供的实地考察缓冲区,多线程网络透明的TCP服务器允许采集客户端流数据在小块,同时允许在MATLAB的分析数据。这个模块允许用户建立BCI系统。

4.10。同行

有效地使用可用的计算资源加快往往耗时的电生理数据的分析。同行模块拥有零配置,动态调整对等网络,允许在多个用户之间共享计算资源。它允许用户分配多个并行计算工作在多个运行在一台计算机MATLAB会话,或者很容易,运行在不同的计算机网络。

5。结束语

实地考察软件的特性,它有别于其他免费和商用脑电图/梅格分析软件,它允许分析实验设计的试验持续时间不同,使用多窗口光谱分析的详细实现,使用非参数统计推断置换重建beamformer方法测试和来源。有一个积极参与的用户通过电子邮件讨论列表和在线wiki文档系统。

实地考察的开放源码开发模型已被证明是非常有效的,一方面形成了一个巨大的、久经考验的MATLAB函数,另一方面导致实验神经科学的巨大贡献。后者是为通过使用大量的出版物中,实地考察(> 100)和高影响因子的出版物,其中在科学、自然、神经元,当代生物学,PNAS上,《神经科学杂志》上。实地考察项目的开放性质导致了一个社区的活跃用户和开发者之间的科学思想交换。

除了考察本身的影响实验神经科学,同样重要的是开源模式对科学研究的贡献。之间有一个健康的竞争不同的脑电图/梅格软件包,从而不断推动改善方法,提高软件的可用性。开源开发模式非常适合于提供所需的信息的科学方法获得可再生的发现。共享源代码推动神经科学领域的方法和实验神经科学。

当我们开始我们的旅程来创建、使用、分析和分享新想法的电生理数据,我们还没有意识到实地考察的全部潜力。回顾短,但强烈的历史项目,最有益的是产生的科学和个人成就与所有伟大的研究人员通过这个项目,我们需要知道。

确认

自2003年成立以来,实地考察项目开发了一个不断变化,但干劲十足的团队。多年来许多人都以这样或那样的方式,从代码开发,编写文档,回答问题电子邮件讨论列表,提供资金,报告bug的代码和生成的想法进一步改进。没有人的帮助中心Donders认知神经成像,和所有外部人大胆试一试,实地考察就不会变成今天这个样子。作者明确地想感谢亚历山大•Gramfort安娜Todorovic,安德烈·巴斯托斯,罗本Stolk, Arnaud Delorme,基督教Hesse克里斯蒂Micheli,丹尼斯·Pasveer加文•帕特森Geerten克雷默,Guido诺尔特Guillaume Flandin, Hanneke冯·迪,英格丽Nieuwenhuis,约瑟夫·迪恩Jens Schwarzbach马塞尔·范·Gerven Mark Lalancette马库斯·鲍尔,马库斯·西格尔,马丁•Vinck迈克尔•Wibral Nienke Hoogenboom,内森•薇Ole Jensen罗默van der Meij,桑德拉·范·Aalderen-Smeets Saskia Haegens, Stefan Klanke斯蒂芬•惠特马什Thilo Womelsdorf, Sander-Thommes岁蒂姆•Engelkes抄件Snijders,汤姆·霍尔德弗拉基米尔•Litvak和我们忘了提及的所有其他人。作者欣然承认BrainGain智能组合项目的支持荷兰经济部和荷兰教育部,文化和科学。

引用

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