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【2h】

Computational Testing for Automated Preprocessing 2: Practical Demonstration of a System for Scientific Data-Processing Workflow Management for High-Volume EEG

机译：自动化预处理的计算测试2：大批量脑电图科学数据处理工作流管理系统的实际演示

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摘要

Existing tools for the preprocessing of EEG data provide a large choice of methods to suitably prepare and analyse a given dataset. Yet it remains a challenge for the average user to integrate methods for batch processing of the increasingly large datasets of modern research, and compare methods to choose an optimal approach across the many possible parameter configurations. Additionally, many tools still require a high degree of manual decision making for, e.g., the classification of artifacts in channels, epochs or segments. This introduces extra subjectivity, is slow, and is not reproducible. Batching and well-designed automation can help to regularize EEG preprocessing, and thus reduce human effort, subjectivity, and consequent error. The Computational Testing for Automated Preprocessing (CTAP) toolbox facilitates: (i) batch processing that is easy for experts and novices alike; (ii) testing and comparison of preprocessing methods. Here we demonstrate the application of CTAP to high-resolution EEG data in three modes of use. First, a linear processing pipeline with mostly default parameters illustrates ease-of-use for naive users. Second, a branching pipeline illustrates CTAP's support for comparison of competing methods. Third, a pipeline with built-in parameter-sweeping illustrates CTAP's capability to support data-driven method parameterization. CTAP extends the existing functions and data structure from the well-known EEGLAB toolbox, based on Matlab, and produces extensive quality control outputs. CTAP is available under MIT open-source licence from .
机译：现有的用于脑电数据预处理的工具提供了多种方法来适当准备和分析给定的数据集。然而，对于普通用户来说，集成用于批处理现代研究数据集的方法仍然是一个挑战，并比较方法以在许多可能的参数配置中选择最佳方法。另外，许多工具仍然需要高度的手动决策能力，例如，对通道，历元或片段中的伪像进行分类。这引入了额外的主观性，速度慢，并且不可重现。批处理和精心设计的自动化可以帮助规范脑电图预处理，从而减少人工，主观性和随之而来的错误。自动化预处理计算测试（CTAP）工具箱有助于：（i）批处理对于专家和新手来说都很容易； （ii）测试和比较预处理方法。在这里，我们演示了CTAP在三种使用模式下对高分辨率EEG数据的应用。首先，具有大多数默认参数的线性处理管道说明了天真的用户的易用性。其次，分支管道说明了CTAP对比较竞争方法的支持。第三，带有内置参数清除的管道说明了CTAP支持数据驱动方法参数化的能力。 CTAP从著名的基于Matlab的EEGLAB工具箱扩展了现有功能和数据结构，并产生了广泛的质量控制输出。 CTAP可从的MIT开源许可下获得。

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