ICA处理后，如何判断眼电、心电等成分？

大家好！

今天Rose小哥分享一篇关于脑电成分、眼电成分等判断。

当Run ICA结束后，我们一般会判断ICA分量对应的是什么分量，是眨眼成分还是水平眼动成分或是线路噪声成分。

眼电判断的时候，可以结合头皮地形图、ERP图、每个成分功率谱图，以及矫正之后的脑电图是否有差异，进行综合的评估。

[Tips]:在删除伪迹成分时，一般只在自己很确定伪迹主成分的情况下才删除，不然很可能会删除自己想要的成分。

如果跑出来的成分，没有出现明显的伪迹成分，可以多跑几次ICA；或者不分段重新跑一次；再或者再看看原始数据，删除杂乱的成分，重新再跑一次。

这是一步是很需要经验的步骤，若是自己把握不准，可以让有经验的人帮忙看看。

眨眼成分

成分判断： 眨眼成分

判断依据：

1. 在头皮地形图的前端分布；
2. ERP图像中有小方块；
3. 随机分布；
4. 功率谱图中，低频能量高；
5. 成分排序较为靠前，像这个示例中，为IC3

[注意]：颜色的深浅有意义，但是红还是蓝无所谓，大红大蓝都可以的。

眼动成分

成分判断： 眼动成分

判断依据：

1. 在头皮地形图的前端两侧分布，红蓝相对；
2. 在ERP图像中，长条状，红蓝相间；
3. 随机分布；
4. 在功率谱图中低频能量高
5. 分量排序靠前，但一般在眨眼后面，在该示例中为IC5.

头动成分

成分判断： 头动成分

判断依据：

1. 在头皮地形图中分布在周围；
2. 在ERP图像中呈现长条状；
3. 随机分布；
4. 在单个trial里有非常明显(非常长)的飘移。

心电成分

成分判断：心电成分

判断依据：

1.在ERP图像中呈雨点般散落状。

成分判断：工频干扰

判断依据：

1. 头皮地形图显示分布在地线周围；
2. 在ERP图像中单个trail上的分布非常规律；
3. 在功率谱图中，50Hz左右能量最高(有剧烈的峰值)。

ICA判断网站，若是对ICA成分不熟悉，可以看看这个网站的介绍

网址：https://labeling.ucsd.edu/tutorial/labels

参考"行上行下"的内容并进行整理。