Name: STFEEG-ツール:運動画像脳-コンピュータインターフェースのための空間・時間・周波数EEG解析ツール (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2026-03-10T13:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 36 s
Description: 学ぶSTFEEG-ツールによる運動画像脳波データの空間・時間・周波数解析手法。GUIベースのツールボックスで、再現性のある解釈可能なMI-EEGデコーディングワークフローを実現し、神経リハビリテーション応用を支援します。

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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>マスワークス</td><td>バージョンR2024a</td><td>数値計算、信号処理、GUI開発のためのソフトウェア環境。</td></tr><tr><td>信号処理ツールボックス</td><td>マスワークス</td><td>https://ww2.mathworks.cn/en/products/signal.html</td><td>デジタルフィルタリングおよび時間周波数解析のためのツールボックス</td></tr><tr><td>統計と機械学習ツールボックス</td><td>マスワークス</td><td>https://ww2.mathworks.cn/en/products/statistics.html</td><td>モデルトレーニングおよび統計解析のためのツールボックス</td></tr></tbody></table>

stfeeg-ツール:運動画像脳-コンピュータインターフェースのための空間・時間・周波数eeg解析ツール

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

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Motor imagery-brain-computer interfaces (MI-BCIs) have demonstrated significant potential for neurorehabilitation and cognitive neuroscience. However, a ...

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

神経科学

我々は侵襲的なてんかんの監視を受けているヒトから研究目的electrocorticographic信号を収集するための手法を提案する。我々は、データ収集、信号処理と刺激プレゼンテーションのためBCI2000ソフトウェアプラットフォームを使用する方法を示します。具体的には、SIGFRIED、リアルタイム脳機能マッピングのためのBCI2000ベースのツールを示しています。...

神経科学の研究とリアルタイム機能皮質マッピングのためのヒトElectrocorticographic（ECOG）信号を記録

我々は、磁気共鳴画像法（MRI）によって捕捉解剖学的情報と組み合わせ磁気と脳波（MEG /...

同時MEG / EEGおよび解剖学的に制約のある最小ノルム推定値を使用してマッピング皮質ダイナミクス：聴覚注意の例

本稿では、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を用いて明らかにした活性化によって案内同時経頭蓋磁気刺激（TMS）中に（EEG）データを収集し、脳波を分析するための方法が記載されている。事象関連電位のTMSアーチファクト除去や抽出のための方法は、パラダイムの設計と実験で説明しただけでなく、配慮されている。...

fMRIのガイド下経頭蓋磁気刺激中に記録された脳波データからの視覚誘発電位を抽出する

直立運動課題中の脳活動を監視することは、運動障害の神経源を調査する際に大きな価値があります。ここでは、機能的な近赤外分光法と、4種類の運動課題における筋肉および運動学的活動の継続的なモニタリングを組み合わせたプロトコルを実演します。...

運動課題中に同時キネマとEMGの監視と感覚運動の脳領域の機能的近赤外分光法

マルチモーダルImaging-とてんかんの患者で接続関連の脳の興奮性を評価するの刺激に基づく方法

イメージング法、イメージング法、時空間的な fMRI に制約のある脳波ソースとして知られている脳波 fMRI マルチ モーダルを次に紹介します。提案手法では、条件付きでアクティブな fMRI...

同時脳波と機能的 MRI 皮質活動の動的イメージングのための統合解析

この研究の目的は、脳卒中後の上肢運動機能障害に対する運動イメージブレインコンピューターインターフェース(MI-BCI)の標準的な臨床操作のための重要な参照を提供することです。...

脳卒中後の上肢運動機能障害のリハビリテーションにおける運動イメージブレイン・コンピュータ・インターフェース

脳磁図法(MEG)と高密度脳波法(HD-EEG)が同時に記録されることはめったにありませんが、確認的で補完的な情報が得られます。ここでは、MEGとHD-EEGを同時に記録するための実験設定と、薬剤耐性てんかんの小児のてんかん原性および雄弁な脳領域の局在化を目指したこれらのデータの解析方法を紹介します。...

薬剤耐性てんかん小児の術前評価における電磁源イメージング

バーチャルリアリティ環境での運動イメージは、ブレイン・コンピュータ・インターフェース・システムにおいて幅広い用途があります。この原稿では、参加者が想像した動きをバーチャルリアリティ環境で行うのに似たパーソナライズされたデジタルアバターを使用して、没入感と身体の所有権を高める方法について概説しています。...

バーチャルリアリティ対応のブレインコンピュータインターフェース環境における具現化されたデジタルツインによる運動イメージ性能

皮質ネットワークの脳波記録(TMS-EEG)マッピングと組み合わせたパーソナライズされた経頭蓋磁気刺激のための新しいプロトコルで、複数の磁気共鳴画像法(MRI)データモダリティによって通知されます。...

リアルタイム皮質ネットワークマッピングのためのニューロイメージングガイド下TMS-EEG

学ぶSTFEEG-ツールによる運動画像脳波データの空間・時間・周波数解析手法。GUIベースのツールボックスで、再現性のある解釈可能なMI-EEGデコーディングワークフローを実現し、神経リハビリテーション応用を支援します。

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