🔥虚無との戦い

🧠脳波解析

5 min read

🧠脳波/EEG x 📈信号処理

前処理

リサンプリング/帯域・ノッチ/ベースライン

フィルタリング

0.5–40Hzのバンドパス、50/60Hzノッチ → 雑音や電源ノイズ除去

リサンプリング

処理を軽くする（例：256Hz → 128Hz）

アーチファクト除去

まばたき、筋肉活動、動作ノイズを除く. 閾値処理やICA

特徴量抽出

  • バンドパワー/バンド比
    • θ/β 比：集中 vs 注意散漫の指標に使われる
    • α/β 比：リラックス度の目安
  • 相対パワー: 各バンド / 総パワー
  • STFT/ウェーブレット
  • 1/f/（log-logでPSDを線形回帰）
    • 値が変化すると「脳の活動モード」が変わっている可能性
  • エントロピー（信号の複雑さ）
    • サンプルエントロピーなど簡易に計算可能
  • 事象関連電位 (ERP) | EEG-Analysis

4次元情報量

  • 時間
  • パワー
  • 周波数
  • 位相

解析手法

ERP解析，周波数解析，時間周波数解析，位相の解析，同期ネットワークの解析

時系列解析（Time-domain）

「瞬間的な脳の反応」や「瞑想導入時の変化」が分かる。

生波形プロット：瞑想中にα波が安定して出ているかなどの直感的確認

ERP（事象関連電位）：特定刺激（鐘の音、ガイド音声）に同期した応答を見る

時間周波数解析

「瞑想のプロセス全体でのダイナミクス」が分かる。瞑想の「導入→深まり→終了」で周波数バランスがどう変化するかを見る

  • スペクトログラム
  • STFT（短時間フーリエ変換）
  • ウェーブレット変換

周波数解析（Frequency-domain）

「どの周波数帯が優勢になっているか」で瞑想の深さや質を推定できる。

  • 🔍PSD解析
  • 相対パワー：全体に対する各バンド比率（人による差を補正できる）

接続性・同期性（Connectivity）

  • コヒーレンス解析：脳部位間の波の同期度
  • 位相同期（Phase Locking Value）

→ 瞑想中は前頭部と後頭部のα同期が高まるなどの報告がある

複雑性・非線形解析（Complexity / Nonlinear）

  • エントロピー指標（Shannon, Sample Entropy, Multiscale Entropy）
  • フラクタル次元、1/fスペクトル傾き
    • 瞑想状態は「脳波の揺らぎや複雑性」が変化するという研究も

「脳活動の規則性 vs 複雑性」を評価できる。

応用

  • 可視化
  • 睡眠ステージ推定
  • BCI分類
  • ニューロフィードバック
  • 機械学習分類: 「瞑想 vs 安静」や「熟練者 vs 初心者」をSVMやCNNで分類
  • 状態推定 HMM（隠れマルコフモデル）で「瞑想状態の遷移」をモデル化

Tools

  • EEGLab: MATLAB

MNE-Python

脳波解析のためのPythonライブラリ.

Open-source Python package for exploring, visualizing, and analyzing human neurophysiological data: MEG, EEG, sEEG, ECoG, NIRS, and more.

Topics

脳波オープンデータ

瞑想解析

睡眠睡眠

🔗References

MOOCs

Data analysis

📚Analyzing Neural Time Series Data - Mike X Cohen

鉄板書籍だか15000円…

グラフビュー

バックリンク

Recents