Difference between revisions of "MEG:prétraitement MEG"

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(Prétraitement des données MEG)
 
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Le prétraitement des données va permettre de les mettre en forme pour les analyses de plus haut niveau qui seront effectées (étude des décours temporels, distribution cartographique, localisation des sources, statistique...).
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Dans notre laboratoire on utilise le plus souvent la boite à outils matlab [http://www.fieldtriptoolbox.org/ fieldtrip], l'application matlab [http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/ Brainstorm], et le logiciel [[AnyWave]] qui, bien que ne possèdant encore pas les fonctionalités des logiciels précédents, permet une relecture rapide et efficace, l'élimination des mauvais canaux et l'identification et rejet des artefacts. Après netoyage les données MEG peuvent ensuite être traitées de façon classique dans fieldtrip par exemple.
  
 
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Différents outils sont disponibles pour le prétraitement des données MEG (et électrophysiologiques en général)
  
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[http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/EventMarkers#Adding_events  Marquage de segments artefactés avec Brainstorm]
 
[http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/EventMarkers#Adding_events  Marquage de segments artefactés avec Brainstorm]
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[[AnyWave:InsertMarkers|identifier un artefact avec Anywave]]

Latest revision as of 19:19, 7 February 2017

Le prétraitement des données va permettre de les mettre en forme pour les analyses de plus haut niveau qui seront effectées (étude des décours temporels, distribution cartographique, localisation des sources, statistique...).

Le ou les logiciels de prétraitement intègrent les fonctions suivantes :

- Visualisation

- Montage

- Filtrage

- Rejet des artefacts

Dans notre laboratoire on utilise le plus souvent la boite à outils matlab fieldtrip, l'application matlab Brainstorm, et le logiciel AnyWave qui, bien que ne possèdant encore pas les fonctionalités des logiciels précédents, permet une relecture rapide et efficace, l'élimination des mauvais canaux et l'identification et rejet des artefacts. Après netoyage les données MEG peuvent ensuite être traitées de façon classique dans fieldtrip par exemple.

Prétraitement des données MEG

Sur les enregistrements MEG, nous pouvons rencontrer spécifiquement divers types d'artefacts (sur données filtrées à 1 Hz):

  • des sauts de SQUID (SQUID jump)

SquidJump.png

  • Capteur MEG plat

FlatSensor.png

  • exemples de capteurs MEG bruités

CapteurBruit1.png

CapteurBruit2.png

Différents outils sont disponibles pour le prétraitement des données MEG (et électrophysiologiques en général)

Rejet d'artéfact avec Fieldtrip

Marquage de segments artefactés avec Brainstorm

identifier un artefact avec Anywave