使用MNE库进行脑电数据中的网络分析与连接性研究

MNE（MNE-Python）是一款用于处理和分析脑电（EEG）和脑磁（MEG）数据的Python库。它提供了一系列功能强大的工具，能够帮助研究人员进行脑电数据的预处理、特征提取和网络分析等研究。下面是一个使用MNE库进行网络分析和连接性研究的例子：

首先，我们需要导入相关的库和数据。这里我们使用MNE自带的示例数据，该数据包含有关单个被试的视觉刺激的ERP测量数据。

import mne
from mne import io, read_events
from mne.connectivity import spectral_connectivity

# 读取数据文件和事件标记文件
data_path = mne.datasets.sample.data_path()
raw_fname = data_path + '/MEG/sample/sample_audvis_filt-0-40_raw.fif'
event_fname = data_path + '/MEG/sample/sample_audvis_filt-0-40_raw-eve.fif'

# 设定通道名称
picks = "eeg"

# 读取数据和事件
raw = io.read_raw_fif(raw_fname)
events = read_events(event_fname)

# 设置事件标记的id和时期
event_id = {'Auditory/Left': 1, 'Auditory/Right': 2}
tmin = -0.2
tmax = 0.5

接下来，我们对数据进行预处理，包括滤波、剔除噪声和基线校正等操作。

# 设置参考电极的名称
raw.set_eeg_reference()

# 滤波
raw.filter(1, 30, fir_design='firwin')

# 剔除噪声和基线校正
reject = dict(eeg=100e-6)
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=True,
                    picks=picks, baseline=(None, 0), reject=reject)

然后，我们提取数据的时频特征，这里我们使用Morlet小波变换。

# 获取信号的时频特征
frequencies = np.arange(7, 30, 3)
con, freqs, times, n_epochs, n_tapers = spectral_connectivity(
    epochs, method='wpli2_debiased', mode='multitaper',
    sfreq=raw.info['sfreq'], fmin=frequencies[0], fmax=frequencies[-1],
    faverage=True, mt_adaptive=True, n_jobs=1)

最后，我们可以使用连接性矩阵对脑网络进行分析和可视化。

# 可视化连接性矩阵
fig, axs = plt.subplots(figsize=(8, 8))
plt.imshow(np.log1p(con[:, :, 0]), cmap='viridis', origin='lower')
plt.xlabel('ROIs')
plt.ylabel('ROIs')
plt.title('Connectivity (log scale)')
plt.colorbar(format='%0.1f')

通过对连接性矩阵的分析，我们可以研究脑网络的连接模式，进一步揭示脑功能和认知过程的相关机制。

总结：使用MNE库可以方便地进行脑电数据的网络分析和连接性研究。通过对脑电数据进行预处理和特征提取，可以得到具有时频特征的连接性矩阵，从而揭示脑网络的特点和功能。这对于研究人类大脑的信息处理和认知功能有着重要意义。