如何识别ICA成分

查看ICA成分

在计算完ICA之后，有几种方法可以查看ICA成分。

1. Tools >> reject data using ICA >> reject component by map
   点击这里会画出所有ICA成分的缩略图，可以有一个全局观。在这里大致观察后如果觉得哪个成分有问题，可以点击查看大图

   
   
   all component
   
   
   点击地形图上方的数字来查看该成分的具体信息
   IC1

2. Plot >> component properties
   点击这里之后输入要查看的ICA成分，我这里输入的是1到54。之后eeglab会把这54个成分的具体信息都画出来。

   
   
   plot ICA

---

识别ICA成分

画出具体信息之后，我们首先要认识一下这张图上各个地方代表什么。首先以这个成分为例。

IC53

• 左上角是这个成分的地形图，红色代表正值，蓝色代表负值，其实颜色是红是蓝没有意义，深浅才有意义，颜色越深代表数值越大。而绿色代表0值。
• 因此左上角这张图表示这第53个成分主要集中在左上角的某个电极点处。
• 如果某个成分集中在某个电极点，而其他地方都是绿色的话，则这个成分很有可能是一个坏成分。但还需要结合其他的一些指标来判断。
• 右上角的坐标图，横轴代表时间，纵轴代表trials数，蓝色的曲线表示80几个trials的平均，而上方的密密麻麻的颜色图则可以看成是80几个横条图形的组成，每一条代表一个trial，同样，颜色与深浅代表这个trial在某个时间的活动强度。可以看出这个成分的活动并没有什么规律。
• 下方的红线代表这个成分的功率能量图，可以看出，它在10Hz左右的频段能量是比较低，而20Hz之前升高，然后又降低。这是一个比较反常的能量图表示。
• 正常的能量图应该是低频段的能量较高，随着频段的升高，能量逐渐降低，或者是变化不大。
• 而10Hz左右也是一个主要频段，陡然降低是很反常的表现。
• 因此，结合以上几点，我们判断这个成分为一个伪迹成分。

---

• 而这个成分，能量分布在好几个电极点上，能量也是逐渐降低的，因此我们认为它是一个正常的成分。

---

• 而这两个成分，也可以通过上述标准来拒绝掉。

---

• 而这个成分，虽然下方的能量图看起来问题不大，但是通过右上角可以看出，能量主要集中在某几个trial。因此我们可以推测，这个成分是左上角这个电极点在某几个trials里坏掉了。

---

• 而这个成分，虽然后方有一个电极点有较深的红色，但是其他地方也均匀分布着能量，所以不认为这是一个坏的成分

---

• 虽然这个成分能量也集中在左下方电极点处，并且其他地方的能量基本为0。但是从右上方的图可以看出，能量均匀地出现在每一个trial的某个时间段处。因此，这很有可能是在左后方出现的一个ERP成分

  
  
  
  

• 同样，根据右上角的图可以看出，这两个也是明显的ERP成分

---

• 这个能量左右相对，虽然是左边强一点而右边弱一点，且低频能量高，很有可能是眼瞟成分。

  
  
• 而这个能量集中在正前方，且低频能量高，成分排序成分最靠前，是一个很明显的眼动成分。

判断标准

其实ICA成分的判断是没有标准的，全靠个人经验和标准，有的人比较宽松，有的人则比较严格。以上这些判断方法仅供参考。
如果不确定这个成分是不是伪迹，可以先保留着。或者多做几次ICA来判断，或者分别做一次剔除和一次未剔除的结果来比较看看。

相关链接

EEGLAB脑电数据预处理-操作篇
脑电数据预处理-原理篇