神经-新生儿脑电图的特性集

一组标准特性用于新生儿脑电图分析。

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更新2020年8月26日

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神经:新生儿脑电图在Matlab的特性集

Matlab代码来生成一组定量从多通道脑电图记录功能。功能包括振幅措施,光谱措施,基本连通性措施(仅在半球)。也为早产,脑电图(假设胎龄< 32周),将从脉冲生成功能注释(如最大inter-burst间隔)。破裂的注释需要单独的包,也可用github

在Zenodo版本存档:

全部细节的方法是:

O’toole JM和GB Boylan (2017)。使用Matlab神经:定量特性对于新生儿脑电图。ArXiv预印本,ArXiv: 1704.05694

这是可用的https://arxiv.org/abs/1704.05694


需求|使用|定量的特性|文件|测试电脑设置|执照|引用|联系

需求

Matlab (R2013或更新,Mathworks)信号处理工具箱和统计工具。不测试了八度,但应与细微的调整。

使用

在Matlab设置路径,或者使用load_curdir功能:

> >load_curdir;

作为一个例子,生成模拟脑电图和相对光谱功率,计算标准差range-EEG,和大脑对称指数:

%生成EEG-like数据(高斯有色噪声)data_st=gen_test_EEGdata(5*60,64年,1);%定义特性集(或可以定义在neural_parameters.m):feature_set={spectral_relative_power,rEEG_SD,connectivity_BSI};%估计特点:feat_st=generate_all_features(data_st[],feature_set);

看到演示/目录进行进一步的例子。所有参数设置文件neural_parameters.m

定量的特性

特性集包含振幅谱,连接,和破裂注释功能。振幅特性包括range-EEG (d . O ' Reilly et al ., 2012;看到引用),一个明确的选择amplitude-integrated脑电图(aEEG)。所有功能是生成的四个不同的频带(通常0.5 - 4,4 - 7、7 - 13和13-30 Hz),有一些例外。下表描述了详细的功能:

功能名称 描述 神奇动物
spectral_power 绝对光谱功率: 是的
spectral_relative_power 光谱功率:相对总光谱功率(正常) 是的
spectral_flatness 谱熵:维纳(谱平面度的测量) 是的
spectral_entropy 谱熵:香农 是的
spectral_diff 连续短时谱估计的区别 是的
spectral_edge_frequency 截止频率(fc): 95%的光谱包含0.5 - fc赫兹 没有
FD 分形维数 是的
amplitude_total_power 时域信号:总功率 是的
amplitude_SD 时域信号:标准差 是的
amplitude_skew 时域信号:偏态(绝对值) 是的
amplitude_kurtosis 时域信号:峰度 是的
amplitude_env_mean 信封:平均值 是的
amplitude_env_SD 信封:标准差(SD) 是的
connectivity_BSI 大脑对称指数(见Van Putten 2007) 是的
connectivity_corr 信封hemisphere-paired通道之间的相关性(枪兵) 是的
connectivity_coh_mean 一致性:平均值 是的
connectivity_coh_max 一致性:最大值 是的
connectivity_coh_freqmax 一致性:频率的最大值 是的
rEEG_mean 范围脑电图:的意思是 是的
rEEG_median 范围脑电图:中位数 是的
rEEG_lower_margin 范围脑电图:下缘(第五百分位) 是的
rEEG_upper_margin 范围脑电图:上边(95) 是的
rEEG_width 范围脑电图:上边——下缘 是的
rEEG_SD 范围脑电图:标准差 是的
rEEG_CV 脑电图范围:变异系数 是的
rEEG_asymmetry 范围脑电图:测量倾斜的中位数 是的
IBI_length_max 破裂注释:最大(95)inter-burst区间 没有
IBI_length_median 破裂注释:中位数inter-burst区间 没有
IBI_burst_prc 注释:射线百分比 没有
IBI_burst_number 破裂注释:数量的爆发 没有

弗拉维奥-布里亚托利:针对每个频带特性生成(神奇动物)

文件

一些Matlab文件(。m文件)有一个描述和标题的一个例子。读这个头,类型帮助< filename.m >在Matlab。目录结构如下:

├──amplitude_features / #振幅特性├──spectral_features / #光谱特性├──connectivity_features / #半球连接特性├──range_EEG / # range-EEG(类似于aEEG)├──IBI_features / #从破裂特性注释├──预处理/ #加载脑电图从法国电力公司(EDF)文件(包括人工制品去除)└──跑龙套/ #混杂。功能

感兴趣的一些文件:

├──neural_parameters。所有参数m #这里定义├──all_features_list。米#函数的完整列表(不要编辑)└──generate_all_features。米#主要功能:生成特性集脑电图

测试电脑设置

  • 硬件:英特尔酷睿i7 - 8700 k的@ 4.5 ghz;32 gb内存。
  • 操作系统:Ubuntu GNU / Linux x86_64和Linux内核5.3.0-24-generic分布(19.10)
  • 软件:Matlab (R2019a)

执照

版权(c) 2016年,约翰•m•O ' Toole,科克大学版权所有。再分配和使用源代码和二进制形式,有或没有修改,允许提供满足下列条件:分发源代码必须保持上述版权声明,这个列表的条件以及其后的免责声明。以二进制形式重新发布必须保留未经修改的上述版权通知,这个列表的条件以及其后的免责声明提供的文档和/或其他材料分布。科克大学的名称和贡献者的名字可以用来支持或促进产品源自这个软件没有特定的书面许可。下载188bet金宝搏这个软件提供的版权所有者和贡献者”是“和任何明示或默示保证,包括但不限于适销性的隐含保证和健身为特定目的是否认的。没有版权持有人或贡献者概对任何直接、间接、附带、特别,模范,或间接的损害赔偿(包括但不限于替代产品或服务的采购;损失的使用、数据或利润;或业务中断)然而造成任何理论的责任,无论是在合同,严格责任,或侵权行为(包括疏忽或其他)引起的以任何方式使用这个软件,即使建议的这种损害的可能性。

引用

  1. O’toole JM和GB Boylan (2017)。使用Matlab神经:定量特性对于新生儿脑电图。ArXiv预印本,ArXiv:1704.05694

  2. D O ' reilly,马Navakatikyan,菲利普,D格林,& LJ货车;(2012)。峰振幅早产儿新生儿的大脑情况的监测。临床神经生理学,123 (11):2139 - 2153。

  3. MJAM van Putten (2007)。修改后的大脑对称指数。临床神经生理学,118 (11):2362 - 2367。

  4. T Higuchi (1988)。不规则的时间序列方法的基础上,分形理论、自然史D:非线性现象,31:277 - 283。

  5. 乔丹卡茨(1988)。分形和波形分析。计算机在生物学和医学中,18 (3):145 - 156。

  6. AV奥本海姆,RW谢弗。离散时间信号处理。新世纪,恩格尔伍德悬崖,新泽西州07458,1999。

  7. JM O ' Toole, GB Boylan, Vanhatalo, NJ史蒂文森(2016)。评估脑功能成熟度非常和极度早产儿使用脑电图的自动分析。临床神经生理学,127 (8):2910 - 2918

  8. JM O ' Toole, GB Boylan, RO劳埃德,RM高尔丁,Vanhatalo, NJ史蒂文森(2017)。检测脑电图的爆发和极度早产儿使用单一特征的方法。医学工程学和物理学,45卷,42-50,2017页。DOI: 10.1016 / j.medengphy.2017.04.003

  9. O’toole JM和GB杰拉尔丁(2019)。定量早产脑电图分析:需要谨慎使用现代科学技术数据。前沿儿科174DOI: 10.3389 / fped.2019.00174

联系

约翰•m•奥图尔

新生儿大脑研究小组,
婴儿研究中心,
儿科和儿童健康,
2.19房间UCC儿科学术单位,软木大学医院,
科克大学,
爱尔兰

  • 电子邮件:jotoole ucc _dot ie

引用作为

约翰•m•奥图尔(2023)。神经-新生儿脑电图的特性集GitHub (https://github.com/otoolej/qEEG_feature_set/releases/tag/v0.4.4)。检索

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