Brainstorm溯源分析1

继用fieldtrip做溯源屡试屡败后，，，投入Brainstorm的怀抱。。。溯源果然还得是你嗷嗷嗷。。。

so 记录一下 有错误欢迎指正讨论。

一：前期准备和单个被试溯源

1导入Fieldtrip/EEGLAB time-lock后的ERP数据，注意前期数据要在EEGLAB中导入3D elec位置

 

2结构像

头模型模板：

通过MRI数据库选择相应年龄段构建J.E. Richards, C. Sanchez, M. Phillips-Meek, W. Xie A database of age-appropriate average MRI templates Neuroimage, 124 (2016), pp. 1254-1259

http://jerlab.psych.sc.edu/NeurodevelopmentalMRIDatabase

https://jerlab.sc.edu/projects/neurodevelopmental-mri-database/

https://www.nitrc.org/search/type_of_search=group&q=Neurodevelopmental+MRI+Database

删掉default anatomy中默认的ICBM152或者创建新的模板use-template->create new template,导入12岁平均结构像作为默认结构像，定义鼻根、左右耳位置，然后用CAT12（自动下载安装）分割出皮层

可以直接右键输入MRI坐标（12岁模板的坐标）：

NAS:91,188,77

LPA:20,70,80

RPA:159,70,79

AC:91,114,131

PC:91,88,131

IH:91,106,190

3功能

创建被试，选用默认结构像和同样的电极位置数据

导入EEG数据（带有电极位置）

出现电极作为common files

电极与head手动对准，这里以默认64导和ICBM152为例（一般预处理删掉了M1,M2剩下62导，也可能删掉CB1,CB2剩下60导）

对准后的样子（ICBM152-Neurosacn Quik-cap64）：

对准后计算头模型（只需要计算1次，应用到所有被试）

至此，公共的文件准备完毕，包括电极channel和头模型

注：溯源时如果使用MN方法，需要计算噪音协方差矩阵，不关注刺激前成分则通过刺激前baseline计算，也可以直接用no noise modeling(在common files里)（刺激前基线的covariance直接从matlab工作区或者文件导入，是fieldtrip计算的基于single-trial平均后的）

cfg.covariance         = 'yes';

cfg.covariancewindow        = [-0.2,0];

condition1 = ft_timelockanalysis(cfg, data);

溯源时如果使用LCMV(Beamforming)方法需要计算data covariance，可以从matlab工作区或者文件导入fieldtrip计算的基于single-trial平均后的：

 cfg.covariance         = 'yes';

cfg.covariancewindow        = [-0.2,0.8];

condition1 = ft_timelockanalysis(cfg, data);

对ERP溯源：minimum-norm imaging方法

Measure指标：

Current density map 未标准化 单位是pA.m（可以平均，可以进行统计分析，可以进一步标准化）

dSPM 标准化为Z值（平均会降低variance，如果进行了平均, 需要进行Sources > Scale averaged dSPM，scaled dSPM只能用于可视化不能进行任何统计分析）

sLORETA  标准化

偶极子朝向：

完全限制朝向皮层：用的时间较少，用个体结构像时推荐，结果看起来噪音比较多，可以进一步空间平滑（在组平均前）或标准化（有文献即使用template也用了这种限制https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117699）

宽松限制（0.1-0.6）和不限制：用的时间长，用template时推荐，结果比较平滑

4后续统计分析

A关注感兴趣脑区的时间变化，提取脑区时间序列找显著的时间，single trial溯源-平均，（fieldtrip导入平均前的数据有问题得从eeglab导入）

B关注感兴趣脑区的时频变化， single trial溯源-时频分析-平均

C关注某ERP成分如（N1： 90-130ms）的源，通过全脑激活找显著的激活区，single trial平均-溯源）。

D关注某特定频段（1-4Hz）特定时间段(90-130ms)的源， single trial平均-溯源-滤波）。

E 关注特定频段、特定时间、特定脑区，single trial平均-溯源-滤波-定义scout(脑区)

 

注：Brainstorm里对全脑的统计矫正方法有限，可以把source导出为nii格式（absolute value），到SPM/DPABI进行统计检验

 

 

二：多个被试溯源并进行统计分析

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