This paper analyzed EEG signals over source-based (ROI) direction and the SVM classifier is applied to measure the accuracy of the proposed ROI. This work combined preprocessing, segmentation, Source Imaging, ROI analysis, feature extraction, and classification.

m/eeg-fmri融合的首次应用使用感兴趣区域(roi)方法研究了视觉对象处理期间的时空处理级联。在受试者观看一组92幅日常物品图像时，用meg和fmri记录大脑反应（图2a）。

ROIconnect is a freely available open-source plugin to EEGLAB for EEG data analysis. It allows you to perform linear and nonlinear functional connectivity analysis between regions of interest (ROIs) on source level.

2025年2月11日 · 功能性近红外光谱 (fNIRS)和脑电图 (EEG)的结合可以更全面地揭示与大脑活动相关的信息，同时也能充分利用这两种模态的非侵入性、低成本和便携性等优势。 在这两种模态中，fNIRS依赖于对后向散射光的差分测量，能够敏感地检测氧合血红蛋白 (HbO)和脱氧血红蛋白 (HbR)的变化。 另一方面，EEG捕捉的是来自同步突触后电位的头皮脑电活动。 前者具有高空间分辨率，但对头皮相关的 (脑外)血红蛋白波动非常敏感；而后者能够以毫秒级的时间精度 (1ms) …

使用基于大脑结构的解剖学图谱来定义固定的空间感兴趣区（ROI）是定义脑节点的常用方法之一。 这种方法适用于脑结构成像数据。 然而，选定的ROI不一定符合大脑的功能边界。 因此，在使用 功能磁共振成像 （fMRI）数据构建脑网络时，已经开发了更多定义节点的方法， 例如采用 独立成分分析 （ICA）将整个脑fMRI分解为独立的空间成分（ICA节点）。 简单地说，固定（包括ROI、voxels）和数据驱动（如ICA）方法都被广泛地用于利用fMRI数据定义脑网络研究中的 …

EEG信号源重建是脑电信号分析中相当重要的一环，这步可以将脑电信号从电极水平转为脑区ROI，重建后的数据分析思路大概如下图所示，在我看来，源空间的数据分析会比电极空间更有意思：参考文献：Electroencephalography Source Connectivity （IEEE …

ROI是指在图像中预先定义的特定区域或区域集合。 研究人员选择感兴趣的区域，并计算该区域的特征，如体积、形状或信号强度等。 将原始图像映射至预先规划好的模板上，选择模板上的区域，这个区域就是你研究的重点。 在脑影像分析中，为了更精确地研究这些区域的结构、功能或连接，常常使用到一些预先定义好的模板，比如由 Montreal Neurological Institute (MNI)机构提供的 AAL90 （Anatomical Automatic Labeling）模板，他包含90个大脑脑区以及26个小脑脑区、以 …

2024年12月29日 · 本文详细介绍了脑电roi分析的主要步骤，包括eeg基础概念、感兴趣区域（roi）定义、数据采集与预处理、特征提取与分析、统计检验与结果解释，并提供了常见问题的解决方案。

2025年1月10日 · ROI（Region of Interest，感兴趣区域）是指在数据分析中，研究者特别关注的特定区域。 在脑电分析中，ROI通常指代大脑的某个功能区域或电极覆盖的特定区域。

2023年10月26日 · ROIconnect is a freely available open-source plugin to EEGLAB for EEG data analysis. It allows you to perform linear and nonlinear functional connectivity analysis between regions of interest (ROIs) on source level.