11. 横河電機のraw SEFデータ

11.1 Subjectの作成

moeという名前で作成します。

11.2 構造データのインポート

以下のデータをインポートしました。

マーカーを使って６か所の基準点を指定し、Saveを押します。

Aseg atlasを右クリックしてLess vertices...を選択し、頂点を15000個に減らします。Matlab’s reducepatchを使います。

大脳半球以外も表示してみました。

11.3 脳磁図データの読み込みと座標合わせ

加算波形でなくxxx.conファイルを読み込みます。

ファイルタイプを横河にしてファイルを選択します。

OKを押します。

Kit channels (224)を右クリックしてDisplay sensors→KIT coilsを選択します。

５～６か所の基準点は表示されていないようです。

横河電機のアプリケーションでBrainstorm用に出力したファイルを読み込みます。はい(Y)を押します。

先ほどとはヘルメットと頭の位置が異なっています。はい(Y)を押します。

SEF_1_n402-exportがBrainstorm用に出力したファイルです。

KIT channels (224)を右クリックしてMRI registration→Edit...を選択し、ヘルメットを消して緑の点が頭皮に合うように軸移動・回転アイコンを選択して右上下ドラッグさせます。よければOKを押します。

11.4 波形の切り出し

MEG波形を表示させます。

Null波形を表示させます。

トリガー様に見える波形を左クリックして赤線にし、右クリックするとトリガーのチャンネル名がわかります。

RecordタブにしてFile→Read events from channel...を選択します。

Event channelsを193とし、Runを押します。

右クリックで名前をL medianとします。

Import in database...を選びます。

L medianを選択してImportを押します。

作成されたL medianをFiles to processにドラッグし、RUNを押してAverage filesを選択し、Runを押します。

作成されたAvg: L_median (404 files)の17 msの時のトポグラフィ（等磁場線図）

111.5 電流源推定

Compute head modelを選択します。

Okを押します。

作成した加算平均波形からNoise covariance→Compute from recordingsを選択します。

OKを押します。

加算平均波形からCompute sourcesを選択します。

Okを押します。

MN: MEG(Constr)からDisplay on cortexを選択して、時間を20msとし、右中心後回にR SIという領域を設定し、Scouts time seriesを選択したところ。

11.6 テンプレート・球面へ投射

MN: MEG (Constr)を右クリックしてDefault anatomy→cortex_15002Vを選択します。

Group_analysisの中のmoe/MN: MEG(Constr)のDisplay on cortexを選択しました。

moeのMN: MEG(Constr)とGroup_analysisのmoe/MN: MEG(Constr)のDisplay on spheresを選択しました。

11.7 Coonnectivity

ScoutをDesikan=Killianyにし、MN: MEG(Constr)をFiles to processにドラッグし、Connectivity→Correlation NxNを選択します。

時間を10～50msとし、scoutsは全部選択し、Afterを選択してRunを押します。

Corr: 68 scouts,max,afterを右クリックしてDisplay as graphを選択し、DisplayタブのIntensity Thresh.を0.99、Distance Filteringを60mmとしてみました。

11.8 センサー単位の事象関連同期・脱同期

エポックごとに切り出した波形、L median (404 files)をFiles to processにドラッグしてTime-frequency (Morlet wavelets)を選択します。

Edit...を押してLinearを選択しOKを押し、Runを押します。

そこそこ時間がかかります。

Avg:Power,1:1:60Hz (MEG)を右クリックして2D Layout (maps)表示しました。

Avg:Power, 1:1:60Hz (MEG)をFiles to processにドラッグし、Event related pertubationを選択します。

Runを押します。

Avg:Power,1:1:60Hz(MEG)|ersdの2D Layout、１センサーの時間周波数マップ表示37.5 msの45Hz時のtopographyを表示させました。

11.9 電流源単位の事象関連同期・脱同期

各エポックの電流源推定を行います。L_medianをクリックしてCompute sourcesを選択し、wMNEで電流源推定を行います。

L median (404 files)をFiles to processにドラッグし、Sourcesを選択します。

Time-frequqncy (Morlet wavelets)を選択し、Use scouts time seriesのチェックは外し、Edit...を押します。

Group in frequency bands (Hz)を選び、OKを押し、Runを押します。

かなり時間がかかります。エポック数に比例して1時間くらい。

作成されたAvg,Power,FreqBandsを右クリックしてDisplay on cortexを選択し、脳表を右クリックして黄色十字を作成し、Source: Time-frequency Shiftを選択し、gamm1帯域で16ms付近をクリックました。センサー雑音なのかどうか、結構いろんなところにlow γ帯域の活動がありました・・・。

Avg,Power,FreqBandsをFiles to processにドラッグし、Event related pertubation (ERS/ERD)を選択します。Baselineは-100.0～-0.5msとしてRunを押します。

Avg,Power,FreqBands|ersdをDisplay on cortex表示し、脳表を右クリックして、その部位の時間周波数マップを表示させ、gamma1帯域、32.5msをクリックしました。