Name: STFEEG-Tool: Motor Görüntü Beyin-Bilgisayar Arayüzleri İçin Mekansal-Zamansal Frekanslı EEG Analiz Aracı (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2026-03-10T13:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 36 s
Description: Keşfedin STFEEG-Tool ile motor görüntü EEG verilerinin mekansal-zamansal-frekans analizini. Bu kullanıcı dostu araç, standartlaştırılmış ve yorumlanabilir BCI iş akışları sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<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>Versiyon R2024a</td><td>Sayısal hesaplama, sinyal işleme ve GUI geliştirme için yazılım ortamı.</td></tr><tr><td>Sinyal İşleme Araç Kutusu</td><td>MathWorks</td><td>https://ww2.mathworks.cn/en/products/signal.html</td><td>Dijital filtreleme ve zaman-frekans analizi için araç kutusu</td></tr><tr><td>İstatistik ve Makine Öğrenimi Araç Kutusu</td><td>MathWorks</td><td>https://ww2.mathworks.cn/en/products/statistics.html</td><td>Model eğitimi ve istatistiksel analiz için araç kutusu</td></tr></tbody></table>

stfeeg-tool: motor görüntü beyin-bilgisayar arayüzleri İçin mekansal-zamansal frekanslı eeg analiz aracı

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

STFEEG-Tool: Motor Görüntü Beyin-Bilgisayar Arayüzleri İçin Mekansal-Zamansal Frekanslı EEG Analiz Aracı

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

stfeeg-tool-spatial-temporal-frequency-eeg-analysis-tool-for-motor

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Sinirbilim

Biz invaziv epilepsi izleme gören insanlardan araştırma amaçlı elektrokortikografik sinyalleri toplamak için bir yöntem sunuyoruz. Biz veri toplama, sinyal işleme ve uyaran sunum için BCI2000 yazılım platformu nasıl kullanılacağını göstermektedir. Özellikle, Sigfried, gerçek zamanlı fonksiyonel beyin haritalama için BCI2000 tabanlı bir araç göstermektedir.

Nörobilimsel Araştırma ve Gerçek-zamanlı Fonksiyonel Kortikal Haritalama İnsan elektrokortikografik (ECoG) Sinyaller Kayıt

Biz manyetik rezonans görüntüleme (MRG) tarafından yakalanır anatomik bilgi ile kombine manyeto ve elektroensefalografi (MEG / EEG), işitsel dikkat ile ilişkili kortikal ağ dinamikleri eşlemek için kullanabilirsiniz.

Eşzamanlı MEG / EEG ve Anatomik-kısıtlı Minimum norm Tahminleri Kullanarak Eşleme Kortikal Dinamiği: Bir İşitsel Dikkat Örneği

Bu kağıt fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) ile ortaya aktivasyonlar tarafından yönlendirilen eşzamanlı transkranial manyetik stimülasyon (TMS) sırasında (EEG) veri toplama ve analiz için elektroensefalografi bir yöntem açıklanır. Olaya ilişkin potansiyellerin TMS dışlayıcı kaldırılması ve çıkarma için bir yöntem paradigma tasarım ve deneysel kurulum hususlar gibi tarif edilir.

FMRI-güdümlü Transkranial Manyetik Stimülasyon sırasında kaydedilen EEG Veri Görsel Uyarılmış Potansiyelleri ayıklanıyor

Dik motor görevler sırasında beyin aktivitesini izlemek, hareket bozukluklarının nöral kaynağını araştırırken çok değerlidir. Burada, 4 tip motor görev sırasında kas ve kinematik aktivitenin sürekli izlenmesi ile fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopiyi birleştiren bir protokol gösteriyoruz.

Motorlu Görevler sırasında Eşzamanlı Kinematik ve EMG İzleme ile Duyusal ve Motor Beyin Bölgeleri Fonksiyonel Yakın Kızılötesi Spektroskopisi

Dinlenme durumu fonksiyonel bağlantı MRG, kortikal gelişim malformasyonlarına bağlı epilepsi de dahil olmak üzere çok çeşitli nöropsikiyatrik bozuklukları olan hastalarda anormallikler tanımlamıştır. Transkraniyal Manyetik Stimülasyon, EEG ile kombinasyon halinde, epilepsili hastaların anormal bağlantıya sahip bölgelerde kortikal hipereksitabiliteye sahip olduğunu gösterebilir.

Epilepsi Hastalarında Beyin uyarılabilmenin Bağlantı ile ilgili değerlendirmek için bir Multimodal imaging- ve Uyarım tabanlı Yöntemi

Görüntüleme yöntemi, Imaging kronolojik zamanmekansal fMRI kýsýtlanmýþ EEG kaynağı olarak bilinen yöntemi bir EEG-fMRI multimodal burada açıklanmıştır. Koşullu olarak aktif fMRI alt haritalar veya sabıkası EEG kaynak yerelleştirme kayma özgüllük geliştirir ve hatalı sonuçlar sınırlar bir şekilde gösterecek, sunulan yöntemi kullanır.

Eşzamanlı EEG ve fonksiyonel MRI kayıt ve entegrasyon analiz dinamik Kortikal faaliyet görüntüleme için

Bu çalışmanın amacı, inme sonrası üst ekstremite motor disfonksiyonu için motor görüntüleme beyin-bilgisayar arayüzünün (MI-BCI) standart klinik çalışması için önemli bir referans sağlamaktır.

İnme Sonrası Üst Ekstremite Motor Disfonksiyonunun Rehabilitasyonunda Motor İmgeleme Beyin-Bilgisayar Arayüzü

Manyetoensefalografi (MEG) ve yüksek yoğunluklu elektroensefalografi (HD-EEG), doğrulayıcı ve tamamlayıcı bilgiler vermelerine rağmen nadiren aynı anda kaydedilir. Burada, ilaca dirençli epilepsili çocuklarda epileptojenik ve anlamlı beyin alanlarını lokalize etmeyi amaçlayan eşzamanlı MEG ve HD-EEG'nin kaydedilmesi için deney düzeneğini ve bu verileri analiz etme metodolojisini gösteriyoruz.

İlaca Dirençli Epilepsili Çocukların Precerrahi Değerlendirmesinde Elektromanyetik Kaynak Görüntüleme

Sanal gerçeklik ortamındaki motor görüntüleri, beyin-bilgisayar arayüz sistemlerinde geniş uygulamalara sahiptir. Bu el yazması, daldırmayı ve vücut sahipliği duygusunu geliştirmek için sanal gerçeklik ortamında katılımcı tarafından hayal edilen hareketleri gerçekleştiren katılımcılara benzeyen kişiselleştirilmiş dijital avatarların kullanımını özetlemektedir.

Sanal gerçeklik özellikli bir beyin-bilgisayar arayüzü ortamında somutlaştırılmış dijital ikizler aracılığıyla motor görüntü performansı

Çoklu manyetik rezonans görüntüleme (MRG) veri modaliteleri ile bilgilendirilen, kortikal ağların elektroensefalografi (TMS-EEG) haritalaması ile birlikte kişiselleştirilmiş transkraniyal manyetik stimülasyon için yeni bir protokol.

Gerçek Zamanlı Kortikal Ağ Haritalaması için Nörogörüntüleme Kılavuzluğunda TMS-EEG

Keşfedin STFEEG-Tool ile motor görüntü EEG verilerinin mekansal-zamansal-frekans analizini. Bu kullanıcı dostu araç, standartlaştırılmış ve yorumlanabilir BCI iş akışları sağlar.

STFEEG-Tool: Motor Görüntü Beyin-Bilgisayar Arayüzleri İçin Mekansal-Zamansal Frekanslı EEG Analiz Aracı

Daha fazla video keşfet