BRANL Proでは、Wavelet Coherence, Multi Duration, 機能を追加しました。
BRANL Pro
Wavelet Coherence機能
Wavelet Coherence(Wavelet Transform Coherence)は、２種類の信号データの相関関係を解析します。HyperScanningの解析にも適しています。
ハイパースキャニング（Hyperscanning）とは、複数の人間の脳活動を同時に計測して、それらの相互作用を研究する手法です。脳波（EEG）、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）、機能的近赤外線分光法（fNIRS）などの脳計測手法を用いて、コミュニケーションや共感の可視化などを目指しています。
GLM解析の前提となりますデータの白色化については、Pre-Whitening機能で達成できます。
Wavelet coherence and cross-spectrum
例１：１被験者に異なるタスクの測定を行い、両者の相関について調べています。
対象データは20ファイルまでロード出来ます。相関を見たいファイルを2択選定し、任意の時間領域の相関を直ちに視覚化出来ます。
例２：二人の被験者に同一タスクの測定を行い、両者の相関について調べています（下記文献参照願います）。
Wavelet Coherenceより、心拍の1.2[Hz]付近での相関、及び0.13[Hz]付近での相関が発見できます。
“Compare Time-Frequency Content in Signals with Wavelet Coherence, MATLAB”
Cui,X., et al “NIRS-Based Hyperscanning Reveals Increased Interpersonal Coherence in Superior Frontal Cortex during Cooperation”, Nueroimage. Vol.59,Number 3,2012
Multi Duration機能
異なる継続時間のタスクを、最大8種類まで考慮出来ます。
下図の例は、説明用のサンプルです。この例では、同一タスクを2回行い、異なる継続時間のタスクの種類は8種類です。
GLM手法としてfir-IIを使用しています。
GLM手法としてgmf-IIを採用しています。
BRANL Pro : 脳機能信号解析ツール
BRANLはGLM手法でfNIRS測定データのデータ前処理、統計解析を行います。
GLM手法の為、データを論理的に解明します。データは様々な要因の成分が含まれ、その要因毎にデータを分割し、脳の賦活成分を抽出します。
- [データ前処理] Digital Filter (LP,HP,BP,BS), Wavelet Denoise, tPCA, Pre-Whitening
- [統計処理] GLM(4手法)
- [対応測定チャネル] 2(HOT-2000/NeU),10(WOT),16,17,37,38,48,57
- [対応機種] OEG,ETG.HOT/WOT, LABNIRS, Foire, Artinis, etc.,
- [出力例] β-value, p-value, t-alue, statisitcs, task related component view, ROC-AUC(option)
データ前処理、統計解析ツール
Wavelet Coherence(Wavelet Transform Coherence)は、２種類の信号データの相関関係を解析します。例えば、Hyperscanningの解析にも適しています。
ハイパースキャニング（Hyperscanning）とは、複数の人間の脳活動を同時に計測して、それらの相互作用を研究する手法です。脳波（EEG）、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）、機能的近赤外線分光法（fNIRS）などの脳計測手法を用いて、コミュニケーションや共感の可視化などを目指しています。
解析手法として、Morlet waveletを用いています。