Name: PIPEMAT-RS: 휴지 상태 EEG 전처리를 위한 표준화된 MATLAB 파이프라인의 개발 및 검증 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-06T15:55:00.000+00:00
Duration: 6 min 51 s
Description: 배우세요 PIPEMAT-RS를 활용한 휴지 상태 EEG 전처리 표준화 방법입니다. MATLAB 기반 파이프라인으로 아티팩트 제거와 신호 품질 향상을 통해 뇌전생리학 연구의 재현성을 높이고 뇌졸중, 섬유근육통 등 다양한 임상 연구에 신뢰할 수 있는 바이오마커 분석을 지원합니다.

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<ol><li>Niedermeyer, E., da Silva, F. L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aNiedermeyer%2C+E+%22Electroencephalography%3A+basic+principles%2C+clinical+applications%2C+and+related+fields%22">Electroencephalography: basic principles, clinical applications, and related fields</a>. , Lippincott Williams and Wilkins. Philadelphia, PA. (2004).</li>
<li>Delorme, A., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEGLAB%3A+an+open-source+toolbox+for+analysis+of+single-trial+EEG+dynamics+including+independent+component+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci+Methods%22%5BJournal%5D)">EEGLAB: an open-source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis.</a> J Neurosci Methods. 134 (1), 9-21 (2004).</li>
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<li>Buzsáki, G., Anastassiou, C. A., Koch, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+origin+of+extracellular+fields+and+currents-EEG%2C+ECoG%2C+LFP+and+spikes%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Neurosci%22%5BJournal%5D)">The origin of extracellular fields and currents-EEG, ECoG, LFP and spikes.</a> Nat Rev Neurosci. 13 (6), 407-420 (2012).</li>
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<li>Delorme, A., Miyakoshi, M., Jung, T. P., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Grand+average+ERP-image+plotting+and+statistics%3A+a+method+for+comparing+variability+in+event-related+single-trial+EEG+activities+across+subjects+and+conditions%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci+Methods%22%5BJournal%5D)">Grand average ERP-image plotting and statistics: a method for comparing variability in event-related single-trial EEG activities across subjects and conditions.</a> J Neurosci Methods. 210 (2), 132-145 (2012).</li>
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<li>Luck, S. J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLuck%2C+SJ+%22An+introduction+to+the+event-related+potential+technique%22">An introduction to the event-related potential technique</a>. , MIT Press. (2014).</li>
<li>Cohen, M. X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Where+does+EEG+come+from+and+what+does+it+mean%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Where does EEG come from and what does it mean.</a> Trends Neurosci. 40 (4), 208-218 (2017).</li>
<li>Keil, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Committee+report%3A+publication+guidelines+and+recommendations+for+studies+using+electroencephalography+and+magnetoencephalography%5BTitle%5D)+AND+%22Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">Committee report: publication guidelines and recommendations for studies using electroencephalography and magnetoencephalography.</a> Psychophysiology. 51 (1), 1-21 (2014).</li>
<li>Gramfort, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MEG+and+EEG+data+analysis+with+MNE-Python%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurosci%22%5BJournal%5D)">MEG and EEG data analysis with MNE-Python.</a> Front Neurosci. 7, 7(2013).</li>
<li>Pernet, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Issues+and+recommendations+from+the+OHBM+COBIDAS+MEEG+committee+for+reproducible+EEG+and+MEG+research%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Issues and recommendations from the OHBM COBIDAS MEEG committee for reproducible EEG and MEG research.</a> Nat Neurosci. 23 (12), 1473-1483 (2020).</li>
<li>Oostenveld, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((FieldTrip%3A+open-source+software+for+advanced+analysis+of+MEG%2C+EEG%2C+and+invasive+electrophysiological+data%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Intell+Neurosci%22%5BJournal%5D)">FieldTrip: open-source software for advanced analysis of MEG, EEG, and invasive electrophysiological data.</a> Comput Intell Neurosci. 2011, 156869(2011).</li>
<li>Bailey, N. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Introducing+RELAX%3A+an+automated+preprocessing+pipeline+for+cleaning+EEG+data-Part+1%3A+algorithm+and+application+to+oscillations%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">Introducing RELAX: an automated preprocessing pipeline for cleaning EEG data-Part 1: algorithm and application to oscillations.</a> Clin Neurophysiol. 149, 178-201 (2023).</li>
<li>Pedroni, A., Bahreini, A., Langer, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automagic%3A+standardized+preprocessing+of+big+EEG+data%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Automagic: standardized preprocessing of big EEG data.</a> Neuroimage. 200, 460-473 (2019).</li>
<li>da Cruz, J. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automatic+preprocessing+pipeline+for+EEG+analysis+%28APP%29+based+on+robust+statistics%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">An automatic preprocessing pipeline for EEG analysis (APP) based on robust statistics.</a> Clin Neurophysiol. 129 (7), 1427-1437 (2018).</li>
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<li>Winkler, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((On+the+influence+of+high-pass+filtering+on+ICA-based+artifact+reduction+in+EEG-ERP%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Int+Conf+IEEE+Eng+Med+Biol+Soc%22%5BJournal%5D)">On the influence of high-pass filtering on ICA-based artifact reduction in EEG-ERP.</a> Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2015, 4101-4105 (2015).</li>
<li>Gramfort, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Time-frequency+mixed-norm+estimates%3A+sparse+M%2FEEG+imaging+with+non-stationary+source+activations%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Time-frequency mixed-norm estimates: sparse M/EEG imaging with non-stationary source activations.</a> Neuroimage. 70, 410-422 (2013).</li>
<li>Delorme, A., Sejnowski, T., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Enhanced+detection+of+artifacts+in+EEG+data+using+higher-order+statistics+and+independent+component+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Enhanced detection of artifacts in EEG data using higher-order statistics and independent component analysis.</a> Neuroimage. 34 (4), 1443-1449 (2007).</li>
<li>Marques, L. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Resting-state+EEG+as+biomarker+of+maladaptive+motor+function+and+depressive+profile+in+stroke+patients%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+EEG+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Resting-state EEG as biomarker of maladaptive motor function and depressive profile in stroke patients.</a> Clin EEG Neurosci. 55 (4), 496-507 (2024).</li>
<li>Lacerda, G. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+neural+signature+for+brain+compensation+in+stroke+with+EEG+and+TMS%3A+insights+from+the+DEFINE+cohort+study%5BTitle%5D)+AND+%22Neurophysiol+Clin%22%5BJournal%5D)">A neural signature for brain compensation in stroke with EEG and TMS: insights from the DEFINE cohort study.</a> Neurophysiol Clin. 54 (5), 102985(2024).</li>
<li>Camargo, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+and+compensatory+neural+signatures+in+fibromyalgia%3A+an+analysis+of+resting-state+and+stimulus-evoked+EEG+oscillations%5BTitle%5D)+AND+%22Biomedicines%22%5BJournal%5D)">Adaptive and compensatory neural signatures in fibromyalgia: an analysis of resting-state and stimulus-evoked EEG oscillations.</a> Biomedicines. 12 (7), 1428(2024).</li>
<li>Barbosa, S. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Resting-state+electroencephalography+delta+and+theta+bands+as+compensatory+oscillations+in+chronic+neuropathic+pain%3A+a+secondary+data+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Netw+Modul%22%5BJournal%5D)">Resting-state electroencephalography delta and theta bands as compensatory oscillations in chronic neuropathic pain: a secondary data analysis.</a> Brain Netw Modul. 3 (2), 52-60 (2024).</li>
<li>Simis, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Deficit+of+inhibition+as+a+marker+of+neuroplasticity+%28DEFINE+study%29+in+rehabilitation%3A+a+longitudinal+cohort+study+protocol%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurol%22%5BJournal%5D)">Deficit of inhibition as a marker of neuroplasticity (DEFINE study) in rehabilitation: a longitudinal cohort study protocol.</a> Front Neurol. 12, 695406(2021).</li>
<li>Pion-Tonachini, L., Kreutz-Delgado, K., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ICLabel%3A+an+automated+electroencephalographic+independent+component+classifier%2C+dataset%2C+and+website%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">ICLabel: an automated electroencephalographic independent component classifier, dataset, and website.</a> Neuroimage. 198, 181-197 (2019).</li>
<li>Jaramillo-Jimenez, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reproducible+python+workflow+for+multi-site+resting-state+EEG+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Alzheimer%27s+Dement%22%5BJournal%5D)">Reproducible python workflow for multi-site resting-state EEG analysis.</a> Alzheimer's Dement. 19, e076353(2023).</li>
<li>Levin, A. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BEAPP%3A+the+batch+electroencephalography+automated+processing+platform%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurosci%22%5BJournal%5D)">BEAPP: the batch electroencephalography automated processing platform.</a> Front Neurosci. 12, 513(2018).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>매틀랩&nbsp;</td><td>MathWorks</td><td>R2020a 이상</td><td>PIPEMAT-RS 스크립트를 실행하는 데 필요합니다.</td></tr><tr><td>EEG 기록 시스템</td><td>Brain Products</td><td>https://www.brainproducts.com/</td> <td>데이터 수집에 사용되는 EEG 수집 시스템. 다른 브랜드&nbsp; BioSemi / ANT Neuro(또는 이에 상응하는 것)&nbsp를 포함합니다.</td></tr><tr><td>EEGLAB 도구 상자</td><td>Swartz Center for Computational Neuroscience</td><td>N/A</td><td>EEG 분석을 위한 오픈 소스 MATLAB 도구 상자.</td></tr><tr><td>전극(Ag/AgCl)</td><td>뇌 제품&nbsp;</td><td>https://www.brainproducts.com/solutions/r-net/</td> <td>EEG 데이터 수집에 사용됩니다. 다른 브랜드&nbsp; BioSemi / ANT Neuro(또는 이에 상응하는 것)&nbsp를 포함합니다.</td></tr><tr><td>ICLabel 플러그인</td><td>Swartz 전산 신경과학 센터</td><td>N/A</td><td>EEG를 위한 자동화된 아티팩트 분류 도구.</td></tr><tr><td>PIPEMAT-RS 스크립트</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>표준화된 EEG 전처리를 위한 사용자 정의 MATLAB 스크립트입니다.</td></tr><tr><td>신호 증폭기</td><td>두뇌 제품&nbsp;</td><td>https://www.brainproducts.com/solutions/#amplifiers</td><td>처리를 위해 EEG 신호를 증폭합니다. 다른 브랜드&nbsp; BioSemi / ANT Neuro(또는 이에 상응하는 것)&nbsp를 포함합니다.</td></tr><tr><td>표준 64채널 EEG 캡</td><td>뇌 제품&nbsp;</td><td>https://www.brainproducts.com/solutions/#electrodes-caps</td><td>EEG 기록용 전극 캡. 다른 브랜드&nbsp; BioSemi / ANT Neuro(또는 이에 상응하는 것)&nbsp를 포함합니다.</td></tr></tbody></table>

pipemat-rs: 휴지 상태 eeg 전처리를 위한 표준화된 matlab 파이프라인의 개발 및 검증

PIPEMAT-RS: Development and Validation of a Standardized MATLAB Pipeline for Resting-State EEG Preprocessing

EEG 전처리 파이프라인의 검증은 의미 있는 신경생리학적 데이터를 추출하는 데 사용되는 방법의 신뢰성과 효율성을 보장하는 데 필수적입니다. 이 프로세스에는 발표된 연구의 경험적 증거, 통계적 평가 및 해당 분야에서 확립된 벤치마크와의 비교가 포함됩니다.
PIPEMAT-RS의 견고성과 유용성은 다양한 신경 및 정신 질환에 걸쳐 발표된 여러 연구에서 성공적으로 적용됨으로써 입증되었습니다. 예를 들어, 뇌졸중 환자의 EEG 바이오마커 조사에서 부적응 운동 기능, 우울 프로필 및 특정 EEG 마커 간에 유의미한 상관관계가 발견되어 신호 품질을 향상시키고 의미 있는 데이터 분석을 촉진하는 데 있어 전처리 단계의 효과를 검증했습니다32. 마찬가지로, 뇌졸중 환자의 뇌 보상의 신경 서명을 분석한 결과, 뇌졸중 후 뇌의 적응 메커니즘에 대한 중요한 통찰력이 드러났으며, 이는 복잡한 데이터 세트를 처리하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성하는 PIPEMAT-...

PIPEMAT-RS: 휴지 상태 EEG 전처리를 위한 표준화된 MATLAB 파이프라인의 개발 및 검증

Electroencephalography (EEG) is a crucial tool in neuroscience research and clinical applications, but raw EEG data often contain noise and artifacts that ...

pipemat-rs-development-validation-standardized-matlab-pipeline-for

Research

연구

JoVE Journal

Neuroscience

신경과학

EEG 뮤 리듬의 평가는 뇌의 활동을 조사하기위한 독특한 방법을 제공하고 행동으로 기반의 분석과 결합 될 때, 임상 인구에서, 이러한 모방으로, 사회인지의 측면을 해명하기위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.

일반 및 비정형 개발에 EEG 뮤 리듬

이 비디오는 비침습적 조건에서 국소 간질의 특정 전임상 모델을 사용하여 진정된 쥐에서 고해상도 EEG의 준비, 기록 및 소스 분석 절차를 소개합니다.

고해상도 뇌파 기록을 사용하여 초점 간질의 전임상 쥐 모델에서 뇌 원본 영상

이 문서에서는 설명 합니다 프로토콜 기본 electroencephalography (뇌 파) 미세 분석 및 오메가 복잡도 분석, 두 참조 무료 뇌 파 측정은 매우 귀중 한 뇌 장애의 신경 메커니즘을 탐구 하 고.

미세 및 휴식 상태 Electroencephalography의 오메가 복잡도 분석

본 프로토콜은 저용량 디졸루란을 사용하여 낮은 용량의 이소플루란을 사용하여 쥐로부터 안정적인 휴식 상태 기능성 자기 공명 영상(rs-fMRI) 데이터를 낮은 용량 덱스메데토미딘과 결합하여 얻는 방법을 설명합니다.

쥐에서 휴식 상태 기능 자기 공명 이미징 데이터 획득

소뇌 회색 물질 형태 측정을 검사하기 위해 표준화 된 파이프 라인이 제시됩니다. 이 파이프라인은 최적화되고 자동화된 소뇌 파셀레이션을 위한 고해상도의 최첨단 접근 방식과 체적 정량화를 위한 소뇌의 복셀 기반 등록을 결합합니다.

구조적 자기 공명 영상을 사용하여 인간의 소뇌 회색 물질 Morphometry를 검사하기위한 표준화 된 파이프 라인

여기에서 우리는 깨어 있는 마우스에서 소교세포 역학과 신경 활동의 동시 이미징을 위해 아데노 관련 바이러스 주입과 두개골 창 이식을 결합한 프로토콜을 설명합니다.

깨어 있는 생쥐의 소교세포 역학 및 신경 활동의 동시 이미징

BrainBeats 도구 상자는 EEG 및 심혈관(ECG/PPG) 신호를 공동으로 분석하도록 설계된 오픈 소스 EEGLAB 플러그인입니다. 여기에는 HEP(Heartbeat-evoked Potentials) 평가, 기능 기반 분석 및 EEG 신호에서 심장 아티팩트 추출이 포함됩니다. 이 프로토콜은 두 개의 렌즈(HEP 및 기능)를 통해 뇌-심장 상호 작용을 연구하는 데 도움이 되어 재현성과 접근성을 향상시킵니다.

EEG 및 심혈관 신호를 공동으로 분석하기 위한 오픈 소스 EEGLAB 플러그인인 BrainBeats

여기에 제시된 비디오 분석 파이프라인은 MRI 환경 내 행동 모니터링의 문제를 극복하여 외부 신호에 대한 지시되지 않은 행동 반응을 감지할 수 있도록 합니다. 이 분석은 유발된 내부 상태 변화와 뇌 전반의 활동에 대한 보다 포괄적인 이해를 촉진할 것입니다.

전뇌 영상 중 모성 행동 반응 프로파일링(Profiling Maternal Behavior Responses During Whole-Brain Imaging

다중 자기 공명 영상(MRI) 데이터 양식에 의해 정보를 얻은 대뇌파 네트워크의 뇌파검사(TMS-EEG) 매핑과 결합된 맞춤형 경두개 자기 자극을 위한 새로운 프로토콜입니다.

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본 연구는 운동 영상 EEG 디코딩을 위한 시공간-시간-주파수 EEG 분석 도구(STFEEG)를 구현하기 위한 표준화되고 재현 가능한 프로토콜을 제시하며, 구성 가능한 시공간 주파수 분할, 공통 공간 패턴(CSP) 기반 특징 추출, 다중 분류 알고리즘 및 시각화 기능을 포함합니다.

STFEEG-도구: 운동 영상 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 시공간-시간-주파수 EEG 분석 도구

이 프로토콜은 물리학 기반 신경 시뮬레이션을 통해 신경치료의 전기생리학적 바이오마커를 해석하고 신경회로에 미치는 영향을 밝혀내는 방법을 보여주며, 신경치료 개발에 기전적으로 기반을 갖춘 접근법을 제공합니다.

인간 신피질 신경해석기를 이용한 뇌파 신경치료 효과의 신경 메커니즘 규명 프로토콜

배우세요 PIPEMAT-RS를 활용한 휴지 상태 EEG 전처리 표준화 방법입니다. MATLAB 기반 파이프라인으로 아티팩트 제거와 신호 품질 향상을 통해 뇌전생리학 연구의 재현성을 높이고 뇌졸중, 섬유근육통 등 다양한 임상 연구에 신뢰할 수 있는 바이오마커 분석을 지원합니다.

PIPEMAT-RS: 휴지 상태 EEG 전처리를 위한 표준화된 MATLAB 파이프라인의 개발 및 검증

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