如何使用LabStreamingLayer（LSL）进行超扫描

概述

实验数据流层（LabStreamingLayer, LSL）是一种开源软件框架，专门设计用于实验室环境中的多数据流同步、收集和传输。它能够有效处理实时数据，并实现时间同步、监控与记录。

应用优势

在多模态研究与脑机接口领域，LSL显示出显著的潜力，尤其是在神经科学、心理学和生物医学研究中。

1、实时数据流处理

LSL支持实时数据流传输和处理，还可以与EEG、眼动仪等生物信号数据同步，整合不同设备于单一实验环境，实现实时数据监控。

2、多模态数据同步

脑电数据流可与其他数据流相结合，其他数据流可以包含多种类型的信号。LSL 支持将不同设备的数据流进行高精度时间同步，确保多模态数据能够准确对应到同一时间点。

3、事件标记与实验控制

LSL支持在数据流中嵌入事件标记（markers），便于数据分析时对特定事件进行锁时。LSL的实时性和事件标记功能也可以用于实验控制，实现基于实时数据流的闭环实验。

4、跨平台数据共享

LSL的多设备及应用程序支持能力，使得数据流的整合变得简单，促进了跨实验室的远程数据共享与合作。LSL将实时数据流以XDF文件形式存储，研究者们可以在实验后对数据进行时间序列分析、统计分析或机器学习建模。

5、开放和可扩展的生态系统

由于 LSL 是开源的，研究人员可以根据实验需求进行二次开发和扩展，创造个性化的数据处理模块或实验控制系统。此外，LSL 的开发和维护活跃，有大量社区资源支持，方便研究人员获取技术支持和应用实例。

6、典型应用场景

1）脑机接口（BCI）：在 BCI 研究中，LSL 被广泛用于实时 EEG 数据采集和处理，帮助系统进行实时响应。

2）多模态神经成像研究：如 EEG-fMRI 同步实验，用于研究不同成像技术之间的协同作用和数据整合。

3）虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在 VR 和 AR 环境中，通过 LSL 采集用户的生理数据（如 EEG 和眼动）并实时反馈，实现更为沉浸和交互性强的研究实验。

如何使用Brain Products产品结合LSL技术进行超扫描研究

Brain Products 提供了一系列与 LSL 兼容的设备，它们可以通过 LSL connector与 LabRecorder（独立开源应用程序，用于实验室环境中的多数据流处理） 等 LSL 兼容的应用程序协同工作。

在Brain Products GitHub页面上，已为当前现有的放大器提供了LSL connectors。只要找到放大器，下载对应版本的安装包即可使用。

Step1：所有设备置于同一局域网

Step2：分别运行LSL connector和LabRecorder的计算机

Step3：选择触发器。LSL同时提供软件与硬件传输trigger。可以触发个别标记与全局标记，从而灵活满足不同实验需求

BrainVision LSL Viewer 可用于连接和在线监控 EEG 数据流

在使用LSL进行超扫描实验时的注意事项

1、尽量选择有线网络，减少网络负载。并且，不要在后台运行任何比特率高的数据流。

2、每个被试使用类似的硬件设施。最好让所有被试的采样率保持一致。

3、当使用结合了LSLmarker数据流的脑电数据时，需要考虑硬件在脑电数据流中造成的延迟。具体来说，软件marker会被立即发送，LabRecorder 中的记录不会出现延迟，但Liveamp的数据和trigger信号可能会有延迟。

4、在开始正式实验之前，最好进行测试以保证正式实验顺利进行。

分析数据

时间戳等数据储存于XDF文件

不同来源的数据流进行精确时间对齐和同步处理

查看MoBILAB（EEGLAB 插件）载入包含多个EEG数据流的XDF文件，并将数据导出 BrainVision 标准数据格式

使用BrainVision Analyzer 2 进行数据分析