ما هو STUDY ومتى تحتاجه

لماذا أحتاج هذه الخطوة؟

لذلك يثق الـ STUDY بأن ملفاتك متشابهة في كل ما يهم. إذا اختلف المعدل أو نافذة الإيبوك أو أسماء الأحداث بين مشارك وآخر، تتعطل الدوال أو تخرج نتيجة خاطئة بصمت. هذا الدرس يعلّمك الفحص قبل الإنشاء.

كيف أطبّقها في EEGLAB؟

عن البيانات (D6): تجربة Go-nogo لـ 14 مشاركاً (Delorme وآخرون). تظهر صورة لمدة 20 ms، ويرفع المشارك إصبعه عن زر بأسرع ما يمكن إذا كان فيها حيوان، ويبقيه إذا لم يكن. نسخة EEGLAB الجاهزة كـ STUDY معالجة ومقطّعة مسبقاً، وفيها لكل مشارك ملف لصور الحيوانات (animal) وملف للصور الأخرى (distractor). الخام في OpenNeuro بصيغة BIDS، ونستخدمه في درس الإنشاء من BIDS.

لماذا لا نكمل على D1؟ لأن D1 تسجيل لمشارك واحد، والـ STUDY تحتاج عدة مشاركين.

أولاً: نزّل البيانات وافتح المجلد

1. شغّل سكربت “نقطة البداية”. ينزّل animal_study.zip من صفحة بيانات EEGLAB ويفك ضغطه مرة واحدة، ويطبع مكان المجلد.
2. افتح المجلد في مستعرض الملفات. فيه ملف animal.study الجاهز، ومجلد لكل مشارك باسم رمزه، من cba إلى wpa. في كل مجلد داتاستان، مثل sphanimal.set و sphdistractor.set. بيانات كل داتاست في ملف .dat بجانبه (صيغة EEGLAB الأقدم؛ و cba وحده بياناته داخل .set). وسترى أيضاً ملفات مثل sphanimal.daterp و sphanimal.icaerp: مقاييس محسوبة مسبقاً بـ EEGLAB 6 سنة 2007. لا نستعملها، ويشرح درس الحساب المسبق السبب.
3. لا تفتح animal.study الآن. نحن نفحص الملفات قبل أي STUDY.

ثانياً: افحص ملفاً من مشارك

1. افتح File › ثم Load existing dataset واختر animal_study/cba/cbaanimal.set، ملف الشرط animal لأول مشارك.
2. اقرأ النافذة الرئيسية، وسجّل هذه القيم في ورقة: Channels per frame، Frames per epoch، Epochs، Sampling rate (Hz)، Epoch start (sec)، Epoch end (sec)، Reference، Channel locations، ICA weights.

ثالثاً: افحص ملفاً من مشارك آخر وقارن

1. افتح animal_study/wpa/wpaanimal.set، ملف الشرط animal لآخر مشارك، بنفس الطريقة.
2. قارن القيم بالورقة. كل القيم يجب أن تتطابق إلا Epochs، لأن عدد المحاولات الباقية بعد الرفض يختلف طبيعياً بين الناس. في هذه النسخة ستقرأ 32 قناة، و 750 نقطة في الإيبوك، و 250 Hz، وإيبوكاً من -1 إلى 1.996 ثانية.
3. السكربت أدناه يقارن نفس الملفين، بنفس القيم مع أسماء القنوات وأنواع الأحداث ونتائج ICLabel وثنائيات القطب، وهي أشياء لا تظهر في النافذة الرئيسية.

رابعاً: STUDY أم ALLEEG؟

كيف أكتبها بالكود؟

% studyDir comes from the starting point script
files = dir(fullfile(studyDir, '*', '*.set'));
fprintf('%d dataset files under %s\n', numel(files), studyDir);

% Header only (no data) of the animal file of the first and the last participant
animalFiles = files(contains({files.name}, 'animal'));
A = pop_loadset('filename', animalFiles(1).name,   'filepath', animalFiles(1).folder,   'loadmode', 'info');
B = pop_loadset('filename', animalFiles(end).name, 'filepath', animalFiles(end).folder, 'loadmode', 'info');

% Side-by-side check of what must match before a STUDY
show = @(label, a, b) fprintf('%-20s %-14s %-14s\n', label, num2str(a), num2str(b));
fprintf('%-20s %-14s %-14s\n', 'Property', animalFiles(1).name, animalFiles(end).name);
show('Sampling rate (Hz)', A.srate,  B.srate);
show('Channels',           A.nbchan, B.nbchan);
show('Points per epoch',   A.pnts,   B.pnts);
show('Epoch start (s)',    A.xmin,   B.xmin);
show('Epoch end (s)',      A.xmax,   B.xmax);
show('Epochs',             A.trials, B.trials);
show('ICA weights',        ~isempty(A.icaweights), ~isempty(B.icaweights));
show('ICA components',     size(A.icaweights, 1), size(B.icaweights, 1));
show('ICLabel results',    isfield(A.etc, 'ic_classification'), isfield(B.etc, 'ic_classification'));
show('Dipoles',            isfield(A.dipfit, 'model'), isfield(B.dipfit, 'model'));
fprintf('Same channel labels in the same order: %d\n', ...
    isequal({A.chanlocs.labels}, {B.chanlocs.labels}));

% Event types and their counts in each file
eeg_eventtypes(A);
eeg_eventtypes(B);

أي قيمة أختار؟

هذه قائمة الفحص قبل أي STUDY. “يجب” تعني أن الدوال تتعطل أو تخطئ إذا اختلفت.

كيف أتأكد أنها نجحت؟

• السكربت يطبع عدد الملفات في المجلد، وهو 28 إذا كان لكل مشارك من الـ 14 ملفان.
• كل الأسطر متطابقة بين الملفين إلا Epochs و ICA components، وسطر أسماء القنوات يطبع 1. عند cba 29 مكوّناً وعند wpa 31: عدد المكوّنات قد يختلف بين المشاركين، والتجميع لا يحتاج أن يتطابق.
• eeg_eventtypes يطبع نفس أنواع الأحداث في ملفي animal، وهي Animal و rt، ولو اختلفت أعدادها. ملف distractor فيه Distractor فقط، لأن محاولات no-go بلا استجابة.
• تعرف الجواب عن سؤال: هل في الملفات أوزان ICA وثنائيات قطب؟ هنا أوزان ICA وثنائيات القطب من المؤلفين موجودة (1 في السطرين)، ونتائج ICLabel غير موجودة (0). درس التجميع يُبقي ICA وثنائيات القطب، ويشغّل ICLabel.

ما الأخطاء التي يقع فيها كثيرون؟

• إنشاء STUDY قبل الفحص. الـ STUDY تُنشأ بلا خطأ حتى لو اختلفت الملفات، والمشكلة تظهر بعد ساعة عند الحساب المسبق.
• الاعتماد على الاسم فقط. ملفان اسمهما clean قد يكونان بفلترين مختلفين. افتح EEG.history أو سجل الأوامر إذا شككت.
• خلط بيانات مرشّحة بغير مرشّحة. مشارك عولج قبل سنة بإعدادات قديمة يبقى مختلفاً حتى لو تطابق كل ما في النافذة الرئيسية.
• نسيان أن ICLabel يعمل لكل ملف. إذا شغّلته لبعض المشاركين فقط، يحذف الحساب المسبق مكوّنات من بعضهم ويترك الباقي.
• بيانات بتردد كهرباء مختلف. D6 سُجّلت في فرنسا، فالكهرباء هناك 50 Hz. بياناتك في السعودية 60 Hz. هذا لا يهم داخل STUDY واحدة إذا عولجت كل ملفاتها بنفس الخطوات، لكنه يهم إذا دمجت بيانات من مختبرين.

كيف أكتبها في ورقتي؟

قالب: عدّل البيانات والإعدادات والإصدارات لتطابق ما نفّذته.

Before group analysis, the datasets of all [14] participants were checked for identical sampling rate, epoch limits, channel labels and event types (EEGLAB 2026.1).

للتوسّع

• EEGLAB Tutorial: https://eeglab.org/tutorials/10_Group_analysis/multiple_subject_proccessing_overview.html (10. Group analysis > a. Multiple subject processing overview)
• EEGLAB Tutorial: https://eeglab.org/tutorials/10_Group_analysis/study_creation.html (10. Group analysis > b. STUDY creation)
• From raw data to group level analysis in EEGLAB: https://www.youtube.com/watch?v=-jL3PuHD3aY (الفيديو كاملاً)
• Go-nogo categorization and detection task (OpenNeuro ds002680): https://openneuro.org/datasets/ds002680 (README; dataset_description.json)