Name: STFEEG-Tool: Uno strumento di analisi EEG per immagini motorie e interfacce cervello-computer (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2026-03-10T13:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 36 s
Description: Scopri l'analisi EEG per immagini motorie con STFEEG-Tool, un'interfaccia grafica per l'estrazione e la decodifica spazio-tempo-frequenza. Supporta CSP, SVM e visualizzazione topografica per ricerca neuroingegneristica.

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<ol><li>Guger, C., Ramoser, H., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Real-time+EEG+analysis+with+subject-specific+spatial+patterns+for+a+brain-computer+interface+%28BCI%29%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Rehabil+Eng%22%5BJournal%5D)">Real-time EEG analysis with subject-specific spatial patterns for a brain-computer interface (BCI).</a> IEEE Trans Rehabil Eng. 8 (4), 447-456 (2000).</li>
<li>Chaudhary, U., Birbaumer, N., Ramos-Murguialday, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain-computer+interfaces+for+communication+and+rehabilitation%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Neurol%22%5BJournal%5D)">Brain-computer interfaces for communication and rehabilitation.</a> Nat Rev Neurol. 12 (9), 513-525 (2016).</li>
<li>Khan, M. A., Das, R., Iversen, H. K., Puthusserypady, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Review+on+motor+imagery-based+BCI+systems+for+upper+limb+post-stroke+neurorehabilitation%3A+From+designing+to+application%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Biol+Med%22%5BJournal%5D)">Review on motor imagery-based BCI systems for upper limb post-stroke neurorehabilitation: From designing to application.</a> Comput Biol Med. 123, 103843(2020).</li>
<li>Pfurtscheller, G., Neuper, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Motor+imagery+and+direct+brain-computer+communication%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+IEEE%22%5BJournal%5D)">Motor imagery and direct brain-computer communication.</a> Proc IEEE. 89 (7), 1123-1134 (2001).</li>
<li>Jiang, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Efficient+CSP+algorithm+with+spatio-temporal+filtering+for+motor+imagery+classification%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Neural+Syst+Rehabil+Eng%22%5BJournal%5D)">Efficient CSP algorithm with spatio-temporal filtering for motor imagery classification.</a> IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 28 (4), 1006-1016 (2020).</li>
<li>Samek, W., Kawanabe, M., Müller, K. -R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Divergence-based+framework+for+common+spatial+patterns+algorithms%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Rev+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Divergence-based framework for common spatial patterns algorithms.</a> IEEE Rev Biomed Eng. 7, 50-72 (2013).</li>
<li>Filter bank common spatial pattern (FBCSP) in motor imagery BCI. Ang, K. K., Chin, Z. Y., Zhang, H., Guan, C. Proc IEEE Int Joint Conf Neural Netw. (IJCNN), Hong Kong, , 2390-2397 (2008).</li>
<li>Kumar, S., Sharma, A., Tsunoda, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+improved+discriminative+filter+bank+selection+approach+for+motor+imagery+EEG+signal+classification+using+mutual+information%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">An improved discriminative filter bank selection approach for motor imagery EEG signal classification using mutual information.</a> BMC Bioinformatics. 18 (16), 545(2017).</li>
<li>Zhang, X., She, Q., Chen, Y., Kong, W., Mei, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sub-band+target+alignment+common+spatial+pattern+in+brain-computer+interface%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Methods+Programs+Biomed%22%5BJournal%5D)">Sub-band target alignment common spatial pattern in brain-computer interface.</a> Comput Methods Programs Biomed. 207, 106150(2021).</li>
<li>Yang, J., Ma, Z., Shen, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multi-time+and+multi-band+CSP+motor+imagery+EEG+feature+classification+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Appl+Sci%22%5BJournal%5D)">Multi-time and multi-band CSP motor imagery EEG feature classification algorithm.</a> Appl Sci. 11 (21), 10294(2021).</li>
<li>Hwang, J., Park, S., Chi, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improving+multi-class+motor+imagery+EEG+classification+using+overlapping+sliding+window+and+deep+learning+model%5BTitle%5D)+AND+%22Electronics%22%5BJournal%5D)">Improving multi-class motor imagery EEG classification using overlapping sliding window and deep learning model.</a> Electronics. 12 (5), 1186(2023).</li>
<li>Liu, G., Tian, L., Zhou, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiscale+time-frequency+method+for+multiclass+motor+imagery+brain+computer+interface%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Biol+Med%22%5BJournal%5D)">Multiscale time-frequency method for multiclass motor imagery brain computer interface.</a> Comput Biol Med. 143, 105299(2022).</li>
<li>Liu, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Feature+selection+for+motor+imagery+EEG+classification+based+on+the+firefly+algorithm+and+learning+automata%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">Feature selection for motor imagery EEG classification based on the firefly algorithm and learning automata.</a> Sensors. 17 (11), 2576(2017).</li>
<li>Kabir, M. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Investigating+feature+selection+techniques+to+enhance+the+performance+of+EEG-based+motor+imagery+tasks+classification%5BTitle%5D)+AND+%22Mathematics%22%5BJournal%5D)">Investigating feature selection techniques to enhance the performance of EEG-based motor imagery tasks classification.</a> Mathematics. 11 (8), 1921(2023).</li>
<li>Wang, A., An, N., Chen, G., Li, L., Alterovitz, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accelerating+wrapper-based+feature+selection+with+k-nearest-neighbor%5BTitle%5D)+AND+%22Knowl+Based+Syst%22%5BJournal%5D)">Accelerating wrapper-based feature selection with k-nearest-neighbor.</a> Knowl Based Syst. 83, 81-91 (2015).</li>
<li>Andrews, S., Tsochantaridis, I., Hofmann, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Support+vector+machines+for+multiple-instance+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Neural+Inf+Process+Syst%22%5BJournal%5D)">Support vector machines for multiple-instance learning.</a> Adv Neural Inf Process Syst. 15, 577-584 (2002).</li>
<li>You, Y., Chen, W., Zhang, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Motor+imagery+EEG+classification+based+on+flexible+analytic+wavelet+transform%5BTitle%5D)+AND+%22Biomed+Signal+Process+Control%22%5BJournal%5D)">Motor imagery EEG classification based on flexible analytic wavelet transform.</a> Biomed Signal Process Control. 62, 102069(2020).</li>
<li>Jin, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Correlation-based+channel+selection+and+regularized+feature+optimization+for+MI-based+BCI%5BTitle%5D)+AND+%22Neural+Netw%22%5BJournal%5D)">Correlation-based channel selection and regularized feature optimization for MI-based BCI.</a> Neural Netw. 118, 262-270 (2019).</li>
<li>Chen, S., Li, N., Kong, X., Huang, D., Zhang, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Electroencephalography-based+motor+imagery+classification+using+multi-scale+feature+fusion+and+adaptive+lasso%5BTitle%5D)+AND+%22Big+Data+and+Cogn+Comput%22%5BJournal%5D)">Electroencephalography-based motor imagery classification using multi-scale feature fusion and adaptive lasso.</a> Big Data and Cogn Comput. 8 (12), 169(2024).</li>
<li>Swartz Center for Computational Neuroscience. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22What+is+EEGLAB%22">What is EEGLAB</a>. , SCCN, University of California San Diego. https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php (2025).</li>
<li>Zander, T. O. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aZander%2C+TO+%22BCILAB+Documentation%22">BCILAB Documentation</a>. , Available at:Â https://github.com/sccn/BCILAB/wiki/BCILAB-documentation (2020).</li>
<li>Tarara, P., Przybył, I., Schöning, J., Gunia, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Motor+imagery-based+brain-computer+interfaces%3A+An+exploration+of+multiclass+motor+imagery-based+control+for+Emotiv+EPOC+X%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neuroinform%22%5BJournal%5D)">Motor imagery-based brain-computer interfaces: An exploration of multiclass motor imagery-based control for Emotiv EPOC X.</a> Front Neuroinform. 19, 1625279(2025).</li>
<li>Singh, G., Chharia, A., Upadhyay, R., Kumar, V., Longo, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pynoetic%3A+A+modular+Python+framework+for+no-code+development+of+EEG+brain-computer+interfaces%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Pynoetic: A modular Python framework for no-code development of EEG brain-computer interfaces.</a> PLoS ONE. 20 (1), e0327791(2025).</li>
<li>Liu, G., Zhang, R., Tian, L., Zhou, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fine-grained+spatial-frequency-time+framework+for+motor+imagery+brain-computer+interface%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+J+Biomed+Health+Inform%22%5BJournal%5D)">Fine-grained spatial-frequency-time framework for motor imagery brain-computer interface.</a> IEEE J Biomed Health Inform. 29, 4121-4133 (2025).</li>
<li>Allison, B. Z., Dunne, S., Leeb, R., Millán, J. D. R., Nijholt, A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aAllison%2C+BZ+%22Towards+Practical+Brain-Computer+Interfaces%3A+Bridging+the+Gap+from+Research+to+Real-World+Applications%22">Towards Practical Brain-Computer Interfaces: Bridging the Gap from Research to Real-World Applications</a>. , Springer. Berlin. (2012).</li>
<li>Ang, K. K., Chin, Z. Y., Wang, C., Guan, C., Zhang, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Filter+bank+common+spatial+pattern+algorithm+on+BCI+competition+IV+datasets+2a+and+2b%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Filter bank common spatial pattern algorithm on BCI competition IV datasets 2a and 2b.</a> Front Neurosci. 6, 39(2012).</li>
<li>Dornhege, G., Blankertz, B., Curio, G., Muller, K. -R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Boosting+bit+rates+in+noninvasive+EEG+single-trial+classifications+by+feature+combination+and+multiclass+paradigms%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Boosting bit rates in noninvasive EEG single-trial classifications by feature combination and multiclass paradigms.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 51 (6), 993-1002 (2004).</li>
<li>Das, R. K., Martin, A., Zurales, T., Dowling, D., Khan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+survey+on+EEG+data+analysis+software%5BTitle%5D)+AND+%22Sci%22%5BJournal%5D)">A survey on EEG data analysis software.</a> Sci. 5 (2), 23(2023).</li>
<li>Omar, L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22VT2%3A+A+Python+Pipeline+for+EEG+Processing+%5BMaster%27s+%5D%22">VT2: A Python Pipeline for EEG Processing [Master's thesis]</a>. , ZHAW - Zurich University of Applied Sciences. Available at:Â https://www.zhaw.ch/storage/engineering/institute-zentren/cai/studentische_arbeiten/Spring_2024/VT2_MSE_24_PyThon_pipeline_lone.pdf (2024).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks</td><td><forte>Versione R2024a</forte></td><td>Ambiente software per calcolo numerico, elaborazione del segnale e sviluppo di interfacce grafiche.</td></tr><tr><td>Cassetta degli attrezzi per l'elaborazione del segnale</td><td>MathWorks</td><td>https://ww2.mathworks.cn/en/products/signal.html</td><td>Cassetta degli attrezzi per filtraggio digitale e analisi tempo-frequenza</td></tr><tr><td>Cassetta degli attrezzi per statistica e machine learning</td><td>MathWorks</td><td>https://ww2.mathworks.cn/en/products/statistics.html</td><td>Cassetta degli attrezzi per l'addestramento dei modelli e l'analisi statistica</td></tr></tbody></table>

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STFEEG-Tool: A Spatial-Temporal-Frequency EEG Analysis Tool for Motor Imagery Brain-Computer Interfaces

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Vi presentiamo un metodo per raccogliere i segnali electrocorticographic a fini di ricerca da esseri umani che sono sottoposti a monitoraggio invasivo epilessia. Mostriamo come utilizzare il BCI2000 piattaforma software per la raccolta dati, elaborazione del segnale e la presentazione dello stimolo. In particolare, abbiamo dimostrato Sigfried, uno strumento basato su BCI2000 in tempo reale la mappatura funzionale del cervello.

Registrazione umani Electrocorticographic (ECOG) Segnali per la ricerca neuroscientifica e in tempo reale la mappatura funzionale corticale

Usiamo magneto-e di elettroencefalografia (MEG / EEG), combinata con informazioni anatomiche catturato dalla risonanza magnetica per immagini (MRI), per mappare le dinamiche della rete corticale associata con attenzione uditiva.

Mappatura Dynamics corticali tramite MEG / EEG simultanee e anatomica vincolata minima norma-Stime: un esempio Attenzione Auditory

Questo documento descrive un metodo per la raccolta e l'analisi dei dati elettroencefalografia (EEG) durante la concomitante stimolazione magnetica transcranica (TMS), guidato da attivazioni rivelati con la risonanza magnetica funzionale (fMRI). Un metodo per la rimozione manufatto TMS e l'estrazione dei potenziali evento correlati è descritto come pure considerazioni nella progettazione paradigma e setup sperimentale.

Estrazione Potenziali visivi evocati da EEG dati registrati durante fMRI-guidata Stimolazione Magnetica Transcranica

Il monitoraggio dell'attività cerebrale durante i compiti motori in posizione eretta è di grande valore quando si indaga la fonte neurale dei disturbi del movimento. Qui, dimostriamo un protocollo che combina la spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso con il monitoraggio continuo dell'attività muscolare e cinematica durante 4 tipi di compiti motori.

Vicino funzionale Infrared Spectroscopy delle regioni sensoriali e motorie cerebrali con simultanea cinematica e EMG monitoraggio durante compiti motori

La risonanza magnetica di connettività funzionale in stato di riposo ha identificato anomalie in pazienti con un'ampia gamma di disturbi neuropsichiatrici, inclusa l'epilessia dovuta a malformazioni dello sviluppo corticale. La stimolazione magnetica transcranica in combinazione con l'EEG può dimostrare che i pazienti con epilessia hanno ipereccitabilità corticale nelle regioni con connettività anormale.

Un multimodale Imaging- e stimolazione a base di metodo di valutazione relativi alla connettività del cervello eccitabilità pazienti con epilessia

Un EEG-fMRI multimodal imaging metodo, conosciuto come la fonte del EEG di fMRI-vincolata spatiotemporal, metodo, di formazione immagine è descritta qui. Il metodo presentato impiega in modo condizionale-attivo fMRI sottomappe, o priori, per guidare la localizzazione delle sorgenti EEG in un modo che migliora la specificità spaziali e limita risultati errati.

Simultanee EEG e risonanza magnetica funzionale registrazione e analisi di integrazione per l'attività corticale dinamica Imaging

Lo scopo di questo studio è fornire un importante riferimento per il funzionamento clinico standard dell'interfaccia cervello-computer (MI-BCI) per la disfunzione motoria degli arti superiori dopo l'ictus.

Interfaccia cervello-computer nella riabilitazione della disfunzione motoria dell'arto superiore dopo l'ictus

La magnetoencefalografia (MEG) e l'elettroencefalografia ad alta densità (HD-EEG) sono raramente registrate contemporaneamente, sebbene forniscano informazioni di conferma e complementari. Qui, illustriamo il setup sperimentale per la registrazione simultanea di MEG e HD-EEG e la metodologia per l'analisi di questi dati con l'obiettivo di localizzare le aree cerebrali epilettogene ed eloquenti nei bambini con epilessia resistente ai farmaci.

Imaging della sorgente elettromagnetica nella valutazione prechirurgica di bambini con epilessia resistente ai farmaci

L'immaginazione motoria in un ambiente di realtà virtuale ha ampie applicazioni nei sistemi di interfaccia cervello-computer. Questo manoscritto delinea l'uso di avatar digitali personalizzati che assomigliano ai partecipanti che eseguono movimenti immaginati dal partecipante in un ambiente di realtà virtuale per migliorare l'immersione e il senso di proprietà del corpo.

Prestazioni delle immagini motorie attraverso gemelli digitali incorporati in un ambiente di interfaccia cervello-computer abilitato alla realtà virtuale

Un nuovo protocollo per la stimolazione magnetica transcranica personalizzata in combinazione con la mappatura elettroencefalografica (TMS-EEG) delle reti corticali, informata da modalità di dati di risonanza magnetica multipla (MRI).

TMS-EEG guidato da neuroimaging per la mappatura della rete corticale in tempo reale

Scopri l'analisi EEG per immagini motorie con STFEEG-Tool, un'interfaccia grafica per l'estrazione e la decodifica spazio-tempo-frequenza. Supporta CSP, SVM e visualizzazione topografica per ricerca neuroingegneristica.

STFEEG-Tool: Uno strumento di analisi EEG per immagini motorie e interfacce cervello-computer

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