トポグラフィー

脳磁図データに主成分分析や独立成分分析を応用する際、 実際に行われるのは１つ１つのチャンネルを１つ１つの座標と見立てたチャンネル座標を 分散に基づく直交座標系なり、独自の定義に基づく斜交座標系に変換します。 そこで変換後の座標軸ともとのチャンネルとの対比関係を示すトポグラフィーが必要となります。
topographyを描かせる機能としてMATLABでは、 Delaunayの三角分割を用意しています。 この方法を用いたtopographyの例を示します。
チャンネルのレイアウトは vv_lout.matを、 チャンネルの座標軸？はFiff2MatFileで変換後に生じるPCA_00xxxxというSSPの変数を 使うこととします。

load('.../vv_lout.mat');
load('.../xxx.mat');
x=vv_mag(:,2);
y=vv_mag(:,3);
% magnetometer
z=PCA_0005(3:3:306);
W=120;
xlin=linspace(min(x),max(x),W);
ylin=linspace(min(y),max(y),W);
[X,Y]=meshgrid(xlin,ylin);
Z=griddata(x,y,z,X,Y,'linear');
figure;h=surf(X,Y,Z);axis off;
set(h,'edgecolor','none');
set(gcf,'renderer','zbuffer');
axis tight;set(gcf,'color',[1,1,1]);
daspect([1,1,0.01]);view([0,90]);
colorbar;

magnetometerの成分のSSPのtopographyです。上が前のセンサーで、下が後ろ、右が右で左が左のセンサーとなります。
gradiometerの場合は・・・便宜的に以下のとおりにします。
% gradiometer
z=(PCA_0001(1:3:306).^2+PCA_0001(2:3:306).^2).^0.5;
Z=griddata(x,y,z,X,Y,'linear');
figure;h=surf(X,Y,Z);axis off;
set(h,'edgecolor','none');
set(gcf,'renderer','zbuffer');
axis tight;set(gcf,'color',[1,1,1]);
daspect([1,1,0.01]);view([0,90]);
colorbar;

縦の傾斜磁場、横の傾斜磁場の二乗和根を使いましたので、 magnetometerの時と異なりマイナスの成分はありません。