論文の概要: Best Practices in EEG Analysis: Preprocessing, Modeling, and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.36609v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 03:26:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-30 21:28:47.150461
• Title: Best Practices in EEG Analysis: Preprocessing, Modeling, and Machine Learning
• Title（参考訳）: 脳波分析のベストプラクティス:前処理、モデリング、機械学習
• Abstract要約: 脳波(EEG)分析は、前処理、統計モデリング、機械学習において慎重に選択する必要がある。 脳波信号は、人工物、体積伝導、低信号対雑音比、かなりの物体間変動に非常に敏感である。 この章は、現代の脳波分析の実践的で方法論的なガイドを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2969376289420482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) analysis requires careful choices in preprocessing, statistical modeling, and machine learning because EEG signals are highly susceptible to artifacts, volume conduction, low signal-to-noise ratio, and substantial inter-subject variability. This chapter provides a practical and methodological guide to modern EEG analysis, spanning EEG preprocessing, artifact removal, filtering, bad-channel detection and interpolation, re-referencing, independent component analysis (ICA), and preprocessing of simultaneous EEG-fMRI recordings. We review major approaches for computational EEG analysis, including event-related potentials (ERPs), time-frequency analysis, functional and effective connectivity, source localization, multivariate decoding, permutation testing, and multiple-comparison correction. We then examine machine-learning methods for EEG, from feature-based classifiers to deep learning and emerging EEG foundation models, with emphasis on cross-subject generalization, limited-data regimes, data leakage, evaluation metrics, and fair benchmarking. Reproducibility is treated as a core requirement throughout, including transparent preprocessing, BIDS-EEG data organization, standardized derivatives, preservation of raw data, and FAIR data practices. The chapter is intended as a practical reference for researchers developing reliable, interpretable, and reproducible EEG analysis and machine-learning pipelines.
• Abstract（参考訳）: 脳波分析(EEG)解析は、前処理、統計モデリング、機械学習において慎重に選択する必要がある。 この章は、脳波前処理、アーティファクト除去、フィルタリング、悪いチャネル検出と補間、再参照、独立成分分析(ICA)、同時脳波-fMRI記録の前処理など、現代の脳波分析の実践的および方法論的なガイドを提供する。 本稿では、事象関連電位(ERP)、時間周波数分析、機能的および効果的な接続性、ソースローカライゼーション、多変量復号化、置換テスト、多重比較補正などの計算脳波解析に対する主要なアプローチについて概説する。 次に,機能ベース分類器から深層学習,新しい脳波基礎モデルに至るまで,脳波の機械学習手法を検討する。 再現性は、透過的な前処理、BIDS-EEGデータ編成、標準化されたデリバティブ、生データの保存、FAIRデータプラクティスなど、中核的な要件として扱われる。 この章は、信頼できる、解釈可能な、再現可能な脳波分析と機械学習パイプラインを開発する研究者のための実践的なリファレンスとして意図されている。

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