Présentation avancement du projet

07 Apr 2021

Participants:

Aurore Bussalb (Unlicensed)

Laurent HUGUEVILLE

GEORGE Nathalie

Lydia Yahia Cherif (Unlicensed)

christophe.gitton

Support de présentation

Point abordés

• GitHub

  • utilisation de mon compte GitHub perso, il serait préférable d’utiliser le Gitlab de l’ICM

  • voir avec Franco et Soichi si possible de donner un lien Gitlab pour une App

  • sinon lier le dépôts Gitlab au dépôt GitHub de Brainlife

• app-temporal-filtering

  • enlever le resampling (faire une app à part pour ça)

  • doit pouvoir s’appliquer aussi bien sur des données continues qu'épochées (de préférence ce doit être transparent pour l’utilisateur, si pas possible lui demander quel genre de données il donne en entrée)

  • pouvoir appliquer plusieurs fois cette app (effectuer un notch après un passe-bas par exemple…)

• Rapport html

  • mettre les informations liées au fichier traité en haut du rapport

  • rappeler les paramètres de configuration (listés dans le config.json, ne pas forcément tous les préciser)

  • pour rapport de l’app-bad-channels: faire un spectre pour les flat channels + good channels et un autre pour les noisy channels + good et un spectre avec seulement les bons canaux

  • Afficher les spectres avant après à droite et à gauche respectivement pour plus de lisibilité

  • peut-être ne pas garder les représentations dans le domaine temporel

• app-create-events

  • créer une application qui créé des événements, son output serait la matrice d'évènements

  • cette matrice serait stockée dans un .tsv (à ajouter au datatype meg/fif)

• app-make-epochs

  • à partir des events crées par app-create-events

  • ou à partir des events déjà présents dans le fichier

• app-apply-ICA

  • doit pouvoir s’appliquer aussi bien à des données continues que discontinues

• app-channel-types

  • sélectionne les types de canaux (magnétomètres, gradiomètres, EEG….)

  • renomme les canaux si besoin (à partir d’un montage par ex), en utilisant des regexp

  • pratique quand on a besoin d’homogénéiser des datasets

• format des données

  • à l’issue de certaines apps, les données pourraient être ré-écrites dans plusieurs formats (par exemple après le resampling)

• Passer à l’EEG

  • certaines apps sont compatibles avec l’EEG (comme apply-ICA, app-temporal-filtering, …)

• Calcul SNR

  • à creuser

  • calculer un SNR pour gradiomètres et un autre pour magnétomètres