如何使用LabStreamingLayer（LSL）進行超掃描

概述

實驗數據流層（LabStreamingLayer, LSL）是一種開源軟件框架，專門設計用于實驗室環境中的多數據流同步、收集和傳輸。它能夠有效處理實時數據，并實現時間同步、監控與記錄。

應用優勢

在多模態研究與腦機接口領域，LSL顯示出顯著的潛力，尤其是在神經科學、心理學和生物醫學研究中。

1、實時數據流處理

LSL支持實時數據流傳輸和處理，還可以與EEG、眼動儀等生物信號數據同步，整合不同設備于單一實驗環境，實現實時數據監控。

2、多模態數據同步

腦電數據流可與其他數據流相結合，其他數據流可以包含多種類型的信號。LSL 支持將不同設備的數據流進行高精度時間同步，確保多模態數據能夠準確對應到同一時間點。

3、事件標記與實驗控制

LSL支持在數據流中嵌入事件標記（markers），便于數據分析時對特定事件進行鎖時。LSL的實時性和事件標記功能也可以用于實驗控制，實現基于實時數據流的閉環實驗。

4、跨平臺數據共享

LSL的多設備及應用程序支持能力，使得數據流的整合變得簡單，促進了跨實驗室的遠程數據共享與合作。LSL將實時數據流以XDF文件形式存儲，研究者們可以在實驗后對數據進行時間序列分析、統計分析或機器學習建模。

5、開放和可擴展的生態系統

由于 LSL 是開源的，研究人員可以根據實驗需求進行二次開發和擴展，創造個性化的數據處理模塊或實驗控制系統。此外，LSL 的開發和維護活躍，有大量社區資源支持，方便研究人員獲取技術支持和應用實例。

6、典型應用場景

1）腦機接口（BCI）：在 BCI 研究中，LSL 被廣泛用于實時 EEG 數據采集和處理，幫助系統進行實時響應。

2）多模態神經成像研究：如 EEG-fMRI 同步實驗，用于研究不同成像技術之間的協同作用和數據整合。

3）虛擬現實（VR）和增強現實（AR）：在 VR 和 AR 環境中，通過 LSL 采集用戶的生理數據（如 EEG 和眼動）并實時反饋，實現更為沉浸和交互性強的研究實驗。

如何使用Brain Products產品結合LSL技術進行超掃描研究

Brain Products 提供了一系列與 LSL 兼容的設備，它們可以通過 LSL connector與 LabRecorder（獨立開源應用程序，用于實驗室環境中的多數據流處理） 等 LSL 兼容的應用程序協同工作。

在Brain Products GitHub頁面上，已為當前現有的放大器提供了LSL connectors。只要找到放大器，下載對應版本的安裝包即可使用。

Step1：所有設備置于同一局域網

Step2：分別運行LSL connector和LabRecorder的計算機

Step3：選擇觸發器。LSL同時提供軟件與硬件傳輸trigger?？梢杂|發個別標記與全局標記，從而靈活滿足不同實驗需求

BrainVision LSL Viewer 可用于連接和在線監控 EEG 數據流

在使用LSL進行超掃描實驗時的注意事項

1、盡量選擇有線網絡，減少網絡負載。并且，不要在后臺運行任何比特率高的數據流。

2、每個被試使用類似的硬件設施。最好讓所有被試的采樣率保持一致。

3、當使用結合了LSLmarker數據流的腦電數據時，需要考慮硬件在腦電數據流中造成的延遲。具體來說，軟件marker會被立即發送，LabRecorder 中的記錄不會出現延遲，但Liveamp的數據和trigger信號可能會有延遲。

4、在開始正式實驗之前，最好進行測試以保證正式實驗順利進行。

分析數據

時間戳等數據儲存于XDF文件

不同來源的數據流進行精確時間對齊和同步處理

查看MoBILAB（EEGLAB 插件）載入包含多個EEG數據流的XDF文件，并將數據導出 BrainVision 標準數據格式

使用BrainVision Analyzer 2 進行數據分析