EEG源定位常用工具包或软件

1. 工具包总结

工具包	逆算法	连通性分析	是否收费
Brainstorm	Dipole modeling, Beamformer, sLORETA, dSPM	无	免费
Cartool	MN, LORETA, LAURA, Epifocus	无	免费
EEGLAB	Dipole modeling	有	免费
Fieldtrip	Dipole modeling, Beamformer, MNE	有	免费
LORETA	LORETA, sLORETA, eLORETA	有	免费
MNE-Python	MNE, dSPM, sLORETA, eLORETA	有	免费
RECOR	Bayesain, eLORETA	无	免费
NUTMEG	Beamformer	有	免费
SPM	dSPM	有	免费
BESA	Dipole modeling, Rap-MUSIC, LORETA, sLORETA, LAURA, SSLOFO	有	收费
Brainvison analyzer	LORETA	有	收费
BrainVoyager	Beamformer, MNE, LORETA, LAURA	有	收费
Magstim	MNE, LORETA, sLORETA, LAURA	有	收费
CURRY	Dipole modeling, MUSIC, Beamformer, MNE, sLORETA, eLORETA, SWARM	有	收费

2. 部分常用软件介绍

2.1 Brainstorm

Brainstorm 是一个协作的开源应用程序，由美国南加州大学（University of Southern California）、Cleveland Clinic Neurological Institute、法国Centre Nationa de la Recherche Scientifique (CNRS, France) for the Cognitive Neuroscience & Brain Imaging Laboratory及加拿大麦吉尔大学（McGill University）等多个研究机构共同开发。专门用于分析大脑MEG、EEG、fNIRS、ECoG、深度电极和多单元电生理学。对于医生和研究人员而言，主要优势在于其丰富直观的图形界面，不需要任何编程知识。但无源码，无法灵活调用函数。Brainstorm的特色是拥有较为现代化的GUI界面，特色主要是分布式溯源。

2.2 EEGLAB

ERPLAB工具包是由Steven J Luck团队研发的专门针对ERP分析的工具包。EEGLAB 是一个交互式 Matlab 工具箱，用于处理连续和事件相关的 EEG、MEG 和其他电生理数据。EEGLAB 提供GUI界面，包含广泛的教程和帮助窗口，以及一个命令历史功能，可简化用户从基于 GUI 的数据探索到构建和运行批处理或自定义数据分析脚本的过渡。对于有编程基础的 Matlab 用户，EEGLAB 提供了一个结构化的编程环境，用于存储、访问、测量、操作和可视化与事件相关的 EEG 数据。对于有创意的研究程序员和方法开发人员，EEGLAB 提供了一个可扩展的开源平台。EEGLAB的特色是独立成分分析（ICA）、时频分析（TFA）以及基于ICA的偶极子成像。

2.3 Fieldtrip

FieldTrip 由荷兰Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour开发，是用于 MEG、EEG 和 iEEG 分析的 MATLAB 软件工具箱。它提供预处理和高级分析方法，例如时频分析、使用偶极子的源重建、分布式源和波束形成器以及非参数统计测试。FieldTrip没有GUI界面，其所有使用均需要通过自行编程调用其中函数来实现，需要有较高的MATLAB编程基础。FieldTrip的特色是分布式源成像。

2.4 LORETA

LORETA/sLORETA/eLORETA软件是由瑞士苏黎世大学医院的Roberto D. Pascual-Marqui等研究者研发而成，用于EEG、MEG信号的分析。LORETA/sLORETA/eLORETA提供GUI界面，最主要的功能是进行基于LORETA技术的EEG和MEG信号的溯源分析，以及计算源空间上的功能连接。

2.5 MNE-Python

MNE-Python 是更通用的学术软件包 MNE（Gramfort 等人开发）的子项目，其目标是实现并提供一组算法，允许用户组装完整的数据分析管道，涵盖了大部分阶段/EEG 数据处理。它是用于探索、可视化和分析人类神经生理数据的开源 Python 包，主要包括MEG、EEG、sEEG、ECoG、NIRS 等。虽然 MNE-Python 旨在与 Python 社区中的软件包集成，但它还与 MNE 套件（MNE-MATLAB等）的其他组件（其他 M/EEG 分析工具）无缝连接。该工具包具有许多可视化处理步骤和最终输出结果的可视化功能，但GUI界面有限，需要用户具有Python经验。其特点是除了基础的处理步骤及源成像外，还具有使用ICA去噪、非参数集群级统计、解码-MVPA-监督学习、功能连通性分析、波束成形源定位以及非线性你方法等功能。

2.6 RECOR

静息态皮层节律 (RECOR)是由中国电子科技大学徐磊等人开发的一共静息态EEG源分析工具箱，用于估计八个大型大脑网络中 EEG 节律的功率。RECOR 包括两个步骤来计算每个大脑网络中 EEG 节律的功率。首先，使用基于网络的源成像来估计 EEG 节律的皮层源，使用参数经验贝叶斯将八个大规模脑网络用作脑电图源重建的协方差先验。第二步是在给定的大规模大脑网络的所有顶点上平均基于网络的源成像的解决方案。RECOR 不是估计每个节律的准时 EEG 源模式，而是专注于 EEG 源的大规模分布，并计算每个网络的平均电流密度。

2.6 SPM

SPM（Statistical Parametric Mapping）工具包是由英国及伦敦大学的Friston等人开发的基于Matlab平台的开源工具包，功能非常强大。SPM除了能够处理fMRI数据外，还可以处理多种神经影像数据，包括PET,SPECT, EEG/ MEG。SPM除了包括常规的EEG/MEG预处理和分析功能，主要具有以下3个主要的特点：可以利用一般线性模型对计算得到的地形图、时频分析、和3D溯源结果进行统计分析，并可以用随机场理论进行多重比较矫正；贝叶斯EEG/MEG溯源分析；动态因果模型应用于EEG/MEG的分析。