生理データが、そのまま分析できる状態で届くことはまずありません。2 つの条件を比べる前に、不良チャンネルを見つけ、拍の取りこぼしを補正し、体動を記録し、記録を区間に切り分け、どの試行を残すかを決める必要があります — そして査読者が追えるよう、その選択を一つひとつ書き残さなければなりません。
Neutropic 2.5 には、人間科学のラボで最もよく扱う信号のためのエージェントが 8 つあります。EEG Spectral Analysis、EEG ERP Analysis、ECG HRV Analysis、PPG Pulse Analysis、EDA Analysis、Facial Expression Analysis、Remote PPG (Face Video Heart Rate)、fMRI Analysis です。いずれも生の記録から始まり、レポートと指標表で終わります。各ステップは実行したコードを表示します。
各エージェントが読むものと測るもの
| エージェント | アップロード | 主な指標 |
|---|---|---|
| EEG Spectral Analysis | EDF、BDF、FIF、BrainVision、EEGLAB .set、CSV | 条件ごとの絶対・相対帯域パワー、アルファピーク周波数、前頭アルファ非対称性、シータ/ベータ比、1/f 指数 |
| EEG ERP Analysis | 同じ形式（刺激マーカー付き） | 条件ごとの各成分の平均・ピーク振幅と潜時。総加算平均波形、差分波形、トポグラフィ |
| ECG HRV Analysis | CSV、TSV、XLSX、EDF、BDF、FIF、BrainVision | 補正済みの R 波ピーク。条件ごとの時間領域・周波数領域・非線形 HRV |
| PPG Pulse Analysis | CSV、Empatica E4 の BVP.csv と ACC.csv、EDF | 補正済みの脈波ピークから求めた脈拍数と脈拍数変動（PRV）。加速度計による体動区間の記録 |
| EDA Analysis | CSV、Empatica E4 の EDA.csv、EDF | 緊張性・相動性成分、皮膚コンダクタンス水準と傾き、非特異的 SCR の頻度と振幅、刺激ごとの事象関連 SCR |
| Facial Expression Analysis | 顔動画（MP4、MOV、WEBM など） | 条件ごとの近似的な顔面動作単位（AU）、感情スコア、感情価と覚醒度 — 参加者ごとのベースラインからの変化として |
| Remote PPG (Face Video Heart Rate) | 顔動画（任意で接触式の心拍ファイル） | POS による条件ごとの心拍数（比較用に CHROM）、信号対雑音比、信頼できる区間、参照値があればその誤差 |
| fMRI Analysis | BIDS データセット（ZIP）またはイベントファイル付きの 4-D NIfTI | 画像品質と頭部の動き、動き補正と MNI への位置合わせ、課題賦活（GLM）または安静時結合性、FDR 補正クラスターつきの全脳群マップ、ネットワーク比較 |
複数のファイルは 1 つの ZIP にまとめられます。展開して中のファイルをすべて読みます。アップロードは 1 ファイルあたり 1 GB までです。
どの信号も同じ 4 ステップ
8 つすべてが 1 つのワークフローに従います。
- データ確認と信号品質。 参加者、条件、サンプリングレート、長さを一覧にし、記録ごとに pass / warn / fail を判定します — EEG では平坦・高ノイズ・相関の低いチャンネルと電源ノイズ。ECG では欠落・平坦サンプル、クリッピング、QRS の品質。動画では顔の見え方、大きさ、照明、顔の向き。fMRI では tSNR と DVARS の外れ値。
- 前処理と指標。 フィルタリング、アーチファクト処理、そして信号ごとの指標 — EEG は ICA による眼球成分の除去、ECG と PPG は異所性拍動の補正、EDA は緊張性・相動性の分離、fMRI は動き補正と位置合わせ。
- 比較と図。 参加者 × 条件ごとに区間を平均し、デザインに合う検定（対応あり、反復測定、群間、混合）で条件と群を比較し、効果量と Holm 補正を付けます。参加者が 3 人未満なら検定は行わず記述統計のみです。
- 解釈とレポート。 数値を変えずに結果を解釈し、限界と別の説明を挙げ、レポート（Markdown）と指標表（XLSX）として保存します。
レポートには論文にそのまま使えるメソッドの段落、報告チェックリスト、参考文献が入ります。指標表は参加者 × 条件ごとのワイド形式とロング形式で、SPSS、R、JASP にそのまま取り込めます。
各ステップは実行したコードを表示
信号分析はパラメータで結果が決まるので、何も隠しません。チャットのステップごとに実行したコードがボックスに残り、クリックすると右側にコードと出力が表示されます。すべての設定はメソッドの節にも書かれます。
イベント表と参加者表
記録中に何が起きていたかは、2 つの小さな表が教えてくれます。
- イベント表（
onset、duration、condition）は記録を条件区間に分けます。participantまたはfile列があれば、行を記録に対応づけます。 - 参加者表（
participant、group）があれば群間比較を行います。
記録から直接イベントを読むエージェントもあります。EEG ERP Analysis はアノテーション、トリガーチャンネル、マーカー列からマーカーを取り出し、イベントコードの意味はタスクに書けば伝わります。fMRI Analysis は BIDS の *_events.tsv と participants.tsv を読み、イベントファイルがなければ安静時のランとして扱います。Facial Expression Analysis は baseline という区間があれば、すべての条件を参加者自身の無表情からの変化として表し、Remote PPG は動画名に合わせた参照心拍ファイルがあればそれと比較します。
Measure the P3 in my oddball EEG and compare targets with standards.
Analyse pulse-rate variability in my wrist PPG recordings and compare the rest and stress conditions.
顔画像を含まない顔動画の分析
2 つの動画エージェントは、参加者の顔が機微なデータである研究のために作られています。Facial Expression Analysis と Remote PPG が描くのは時間経過、AU の変化マップ、スペクトル、条件比較だけで、顔画像は描かず、レポートにも顔画像は入りません。複数人が映る動画では、最も大きく映った顔だけを分析します。
レベル：1 ファイルから研究全体まで
送信の隣でレベルを選びます。どのレベルも同じステップを実行し、上のレベルほど扱える記録と確認が増えます。
| Lite | Pro | Expert | Max Thinking | |
|---|---|---|---|---|
| 1 回で扱う参加者・ファイル | 1 | 60 まで | 120 まで | 300 まで |
| 条件・群の検定 | 記述統計のみ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 感度分析 | — | — | ✓ | ✓ |
エージェントごとの違いもあります。EEG の ICA による眼球成分の除去は Pro から、Facial Expression Analysis は毎秒 2・5・10 フレームを読み、Remote PPG は顔動画を毎秒 10・15・30・60 フレームでサンプリングし Expert から比較用の深層学習脈波モデル（PhysNet）を加え、fMRI は 1・40・80・200 ランまで扱います。
診断ではなく研究のためのツール
これらのエージェントは研究用の分析のためのものです。臨床判断には使えず、レポートもその前提で書かれます。
- 表情の指標は顔の動きとして報告し、参加者が何を感じたかは断定しません。
- EDA は感情価ではなく覚醒として解釈します。
- PRV が HRV に近似するのは安静時だけで、PPG のレポートはその違いを明記します。
- Remote PPG が出すのは平均心拍数とその変化で、HRV ではありません — 動画からは拍動間隔を信頼できる精度で測れないためです。
- fMRI の結果は逆推論をせずに解釈します。
時計アプリが計算済みの心拍数や間隔は生の信号ではないため使いません — 生の PPG（BVP）をアップロードしてください。
はじめる
エージェントギャラリーの抽出・分析でエージェントを開き、タスクを実行を押します。そのエージェントとタスク例が入ったホームが開くので、+ → ファイルをアップロードで記録を添付し、イベント表や参加者表があれば一緒にアップロードして、タスクを編集して送信します。レポートができたら、データ分析エージェントが指標表を引き継いでさらに分析できます。すべてのステップと設定はテンプレートカタログにあります。
