Saltar al contenido principal
LibreTexts Español

7.6: Ejercicio - Interpolar canales incorrectos

  • Page ID
    151570
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    Si aún no tienes cargado el conjunto de datos 1_mmn_preprocessed .set, deberías cargarlo ahora. Este conjunto de datos ya ha sido preprocesado, incluyendo referencias al promedio de P9 y P10 y filtrado paso alto con un corte de media amplitud a 0.1 Hz. Se ha agregado un EventList y se ha ejecutado BINLISTER para asignar eventos a bins. Tenemos solo dos contenedores: Desviante precedido por Estándar (Papelera 1, 200 épocas)) y Estándar Precedido por Estándar (Papelera 2, 585 épocas).

    Ya hemos mirado cuidadosamente el EEG (como se muestra en el video), y ahora necesitamos tomar una decisión sobre si C5 y/o F8 deben ser interpolados. Para ayudar a tomar esta decisión, calculemos la Pyme. Primero, necesitamos epoch el EEG continuo, así que seleccione EEGLAB > ERPLAB > Extraer épocas basadas en binas. Especificar una época de -200 a 800 ms y Pre como línea base.

    Ahora ya estamos listos para computar la Pyme. El SME se calcula automáticamente cuando creamos ERP promediados, pero no necesitamos mirar los promedios en este momento, por lo que debería obtener los valores de SME seleccionando EEGLAB > ERPLAB > Calcular métricas de calidad de datos (sin promediar).

    Estamos cuantificando la amplitud MMN como el voltaje medio de 125 a 225 ms, por lo que queremos obtener los valores de SME para este rango de tiempo. Para ello, seleccione Parámetros de C ustom en la GUI de promediado y haga clic en el botón Establecer opciones de DQ... Aparecerá una nueva ventana. Haga clic en Agregar una fila para agregar una nueva ventana de tiempo. Tendrás que desplazarte hacia abajo para ver la nueva fila. Cambie al nombre de esta fila a ASMe en 125 a 225 y cambie los campos de inicio y finalización de la ventana de tiempo a 125 y 225. Luego haga clic en Guardar para volver a la GUI de promedio principal y luego haga clic en EJECUTAR. Luego aparecerá una tabla con los valores de calidad de los datos. Si observa los valores de ASMe para el Bin 1, la columna situada más a la derecha mostrará los valores para el rango de tiempo de 125-225 ms.

    Verás que los valores de ASMe para Fp1, Fp2 y Veog-bipolar son todos bastante altos en relación con los otros canales. Eso es por el parpadeo, así que puedes ignorar esos canales. (Podría realizar la corrección de artefactos antes de examinar el ASMe para evitar este problema, especialmente si le preocupaba que uno de estos canales se interpolara). De los canales restantes, C5 realmente destaca, con un valor que es mucho mayor que los otros canales.

    La GUI de la tabla de calidad de datos incluye dos herramientas que pueden ayudarle a encontrar valores problemáticos. Primero, la opción Mapa de calor Color colorea cada celda de acuerdo con el valor relativo a las otras celdas. Prueba eso, y verás que sale el canal C5. También aparecen los sitios EOG, Fp1 y Fp2, pero eso es porque no nos hemos deshecho de los parpadeos.

    La segunda forma de identificar canales problemáticos es hacer clic en el botón Valores atípicos. Desactiva la opción Mapa de calor de color y luego activa la opción Valores atípicos. Destacará cualquier celda que esté a más de N desviaciones estándar (SD) del valor medio de ASMe para ese período de tiempo. La configuración predeterminada de N es 2, lo que significa que resaltará los casos que estén más de 2 SD por encima de la media. Pero a la hora de computar la SD, tendría sentido dejar fuera los canales EOG, Fp1 y Fp2, porque son una mala comparación para los otros canales a consecuencia del parpadeo. Por lo tanto, la función Outliers le permite especificar un subconjunto de los canales para computar la SD. Ingresa 3:28 en este cuadro de texto. Ahora verás que el canal C5 está resaltado en la mayoría o en todos los periodos de tiempo. Combinados con el hecho de que C5 fue claramente problemático en nuestra inspección visual de los datos, estos resultados de ASMe proporcionan una buena razón para interpolar este canal.

    ¿Qué pasa con el F8, que también se veía bastante mal en nuestra inspección visual? El ASMe para F8 está dentro del rango de los otros sitios de electrodos frontales. Esto indica que el ruido de alta frecuencia en F8 no está realmente impactando nuestra capacidad para cuantificar la amplitud de la MMN usando el voltaje medio entre 125 y 225 ms. Ese ruido podría ser problemático para otras medidas (por ejemplo, la amplitud máxima), pero no es problemático para los análisis planificados del presente estudio (especialmente dado que el análisis principal se limitará a FCz). Entonces, habría poco valor en la interpolación de este canal dada la forma en que se analizarán los datos.

    En los análisis proporcionados en el artículo ERP CORE (Kappenman et al., 2021), F8 se interpoló porque aún no teníamos la métrica SME y “parecía” ruidosa. Ahora tomaría una decisión diferente. ¡Supongo que puedes enseñarle nuevos trucos a un perro viejo!

    Ahora que hemos decidido interpolar C5 pero no F8, es el momento de implementar la interpolación. Cierre la ventana Visor de calidad de datos y seleccione el dataset continuo original (1_mmn_preprocesado) en el menú Conjuntos de datos. Luego seleccione EEGLAB > ERPLAB > EEG preproceso > Interpolación selectiva de electrodos. Pon 11 en la caja Interpolar Electrodos (porque C5 es el Canal 11). No queremos que nuestros electrodos bipolares EOG sean utilizados para la interpolación, porque no tienen la misma referencia que C5 y estropearían la interpolación, así que pon 32 33 en el cuadro Ignorar electrodos. Seleccione Esférico como Método de Interpolación y haga clic en el botón Interpolar. Nombra el conjunto de datos resultante 1_mmn_preprocessed_interp (y es posible que desee guardarlo en su disco porque lo usaremos en los siguientes ejercicios).

    Ahora mire a través de los datos de EEG usando EEGLAB > Trazar > Datos de canal (scroll). El canal C5 ahora debería verse hermoso, incluso más tarde en la sesión cuando el canal C5 original se veía terrible. ¡Éxito! Sin embargo, tenga en cuenta que el canal C5 ahora contiene voltajes estimados, no voltajes medidos. Pero eso es lo suficientemente bueno para nuestros propósitos actuales, sobre todo dado que los principales análisis se realizarán en un canal diferente.

    Una última nota sobre la interpolación: Si estás usando el promedio entre sitios como referencia, los datos de cualquier canal malo contaminarán todos los canales. Por lo tanto, es posible que desee usar un solo electrodo (o un par de electrodos como P9 y P10) como referencia antes de la interpolación. Luego puede volver a hacer referencia al promedio de todos los sitios después de la interpolación. Un enfoque más complejo pero más robusto es implementado por el ducto PREP (Bigdely-Shamlo et al., 2015).


    This page titled 7.6: Ejercicio - Interpolar canales incorrectos is shared under a CC BY 4.0 license and was authored, remixed, and/or curated by Steven J Luck.