EEG-handledningar
Elektroencefalografi (EEG) är en icke-invasiv hjärnavbildningsteknik som mäter elektrisk aktivitet i hjärnbarken med hjälp av små elektroder placerade på skalpens yta. När EEG-data tidsmässigt kopplas till en specifik händelse eller stimuli (t.ex. ett ord, ett ljud eller en bild) får vi fram så kallade event-related potentials (ERPs). Vi analyserar tidpunkten, amplituden och andra egenskaper hos olika ERP-komponenter som indikatorer på olika neurokognitiva processer.
I. Capping och datainsamling
I denna grupphandledning får deltagarna en kort översikt över systemet och möjlighet att öva på att sätta på EEG-mössan och spela in EEG-data.
Efter en kort introduktion till EEG kommer vi att arbeta i EEG-labbet där deltagarna får samla in EEG-data. Detta innefattar följande steg: sätta på en elektrodmössa på en deltagares huvud, applicera gel i elektroderna, optimera anslutningen genom att sänka impedansnivåerna, köra ett experiment i PsychoPy och samla in data, granska och diskutera den kontinuerliga EEG-signalen under datainsamlingen, samt para den inspelade filen. Deltagarna kommer att turas om att agera som testpersoner. Vi börjar med att gå igenom grunderna i EEG-metodik och hur den kan användas inom forskning.
Ingen tidigare kunskap om EEG krävs.
En heldag krävs för grupper med fler än tre deltagare. Vid en heldagsworkshop delas deltagarna upp i två grupper. Workshopen ställs in om färre än två deltagare anmäler sig.
II. Databearbetning och plottning
I denna grupphandledning kommer deltagarna att arbeta med ett befintligt dataset och gå igenom de olika stegen som ingår i bearbetning av EEG-data och plottning av ERPs.
Efter en kort introduktion till EEG kommer vi att arbeta med ett tidigare insamlat dataset och gå igenom stegen för att bearbeta rå EEG-data och omvandla den till ERP-vågor. Vi kommer använda två olika protokoll för att bearbeta EEG data: ett manuellt protokoll med hjälp av EEGLAB, ett automatiserat protokoll med MATLAB- och Python-skript. Kursen täcker inte statistisk analys av EEG-data, men en kort översikt kan inkluderas om tiden tillåter.
Förkunskapskrav:
- Deltagarna förväntas ha genomfört EEG-handledning I eller ha en grundläggande förståelse för EEG-metodik och hur EEG-data samlas in.
- Grundläggande kunskaper i MATLAB och Python är fördelaktigt men inte nödvändigt.
- Deltagarna ska ha egna datorer med MATLAB, Python och EEGLAB installerade. Instruktioner för installation skickas ut före mötet.
För information och ansökan, kontakta sara.farshchihumlab.luse