LAN toolbox

Last update / última actualización


>> disp(lanversion)
                     1.9.5
>> disp(lanversion('d'))
                     18.08.2020


Description

Laboratory of Analysis in Neurosciences (LAN) is a Matlab toolbox for neuroscientist data (EEG and reaction time for the time being). The aim of this project is to create a shared lenguage among different algorithms and software in the field (e.g. Fieldtrip, Eeglab, Chronux, Brainstorm, etc), in order to facilitate the implementation of experimental analysis by the users. The project is still in development phase. In the current version seven different modules have been implemented:

  1. The first (basic module) includes essential system functions.
  2. The segmentation module includes tools to import data and segmentation.
  3. The pre-processing module detects gross artifacts and interpolates channels. It has a GUI for visual exploration.
  4. ERP module includes non-parametric statistics, cluster-based permutation, and a GUI to explore the data.
  5. Time-frequency module includes all classics time-frequency methods (Fourier windows, Hilbert, Multi-taper, Wavelets), non-parametric statistic, and a GUI to explore the data.
  6. Network module includes basic functions of synchrony and network analysis (in developing)
  7. The statistical module includes the basic functions used in ERP and frequency analysis.
  8. Finally, the module of models and reaction-time is being implemented to perform more complex analysis between behavioral and electroencephalographic data (this module requires R software )

last version LAN toolbox




Capítulo 1

Introducción

: Laboratorio de Análisis en Neurociencia, es un toolbox para MATLAB, para el análisis de datos neurocientíficos (EEG y tiempos de reacción por el momento), cuyo propósito es establecer un lenguaje común entre procedimientos y algoritmos de otros softwares del área (como Fieldtrip, Eeglab, Cronux, Brainstorm etc) que posibilite el desarrollo de análisis experimentales para el usuario medio del área.


1.1 Instalación

se puede obtener en nuestra pagina web: http://neuroCICS.udd.cl/lantoolbox, donde se dispone de una versión revisada y la versión actual de los desarrolladores. Para instalarlo solo hay que descargarlo y dejar la carpeta en el path de Matlab. Se puede solicitar una revisión o mandar errores o BUG a pbilleke@udd.cl.

1.2 Estructura del toolbox / Manual

El primer capítulo de este manual (Capítulo 2) muestra como se estructuran los datos en el sistema. Existen principalmente datos individuales (Sujetos para el análisis electroencefalográfico) y grupales (Grupo de sujetos). Se especifican los campos necesario y optativos para cada uno. Luego (Capítulo 3) se presentan ejemplos de como utilizar el toolbox para diferentes procesamientos. En el capítulo 5 se presentan los módulos que componen el Toolbox. En la versión actual se han implementado siete módulos. El primer módulo (Módulo básico) incluye funciones esenciales del sistema. El módulo de segmentación incluye herramientas de importación de datos y segmentación. El módulo de pre-procesamiento incluye funciones para realizar detección de artefactos, interpolas canales y una visualización (GUI) de datos segmentados. El módulo de ERP, incluye estadísticas no-paramétrica y corrección basada clusters. El modulo de tiempo-frecuencia, incluye varios métodos de análisis (Fourier por ventanas, Hilberts y la implementación de Fieldtrip para multitaper y wavelet), estadística no paramétrica y una interfaz gráfica para la exploración de los resultados. En proceso de implementación están los análisis de fase y sincronía. El modulo de estadística, incluye las funciones básicas usadas en el modulo ERP y tiempo-frecuencias. Por último el modulo de modelos y tiempos


de reacción esta en fase de implementación para realización de análisis más complejos entre los datos conductuales y electroficiológicos (incluye hasta el momento realización de modelos mixtos usando R ). Finalmente, se desarrolla un capitulo teórico (Capítulo 6) que respalda algunos de los algoritmos implementados.


1  load chanlocs_40neuroscan_nuamp(40) % importar chanlocs con la posicion de los electrodos
2  LAN = [] ;
3  LAN{1} = eeg2eeglab2lan('CON_1.eeg'); % Condicion uno
4  LAN{1}.name = 'S01'; % ID del sujeto
5  LAN{1}.cond = 'CON1'; % Nombre de la condicion
6  LAN{1}.group = 'CASO'; % Nombre del grupo
7  LAN{1}.chanlocs = chanlocs; % posicion de los electrodos
8  LAN{2} = eeg2eeglab2lan('CON_2.eeg'); % Condicion dos
9  LAN{2}.name = 'S01'; % ID del sujeto
10  LAN{2}.cond = 'CON2'; % Nombre de la condicion
11  LAN{2}.group = 'CASO'; % Nombre del grupo
12  LAN{2}.chanlocs = chanlocs; % posicion de los electrodos