MNE库在Python中的应用:脑电图可视化

MNE是一个用于脑电图（EEG，MEG）数据分析的Python库。它提供了一系列处理函数和可视化工具，以帮助研究人员分析和理解脑电图数据。

MNE库的一大优势是其图形用户界面（GUI），它可以帮助用户以交互方式探索和操纵数据。MNE库还提供了一些常用的数据处理和可视化函数，如滤波、时频分析、事件检测和空间滤波等。

以下是一个使用MNE库的示例，展示如何加载、预处理和可视化EEG数据。

import mne

# 加载EEG数据
raw = mne.io.read_raw_edf('eeg_data.edf', preload=True)

# 设置通道位置信息
montage = mne.channels.make_standard_montage('standard_1005')
raw.set_montage(montage)

# 预处理数据
raw.filter(0.5, 30.0)  # 滤波
raw.set_eeg_reference()  # 设置参考

# 选择特定时间段
start_time = 10  # 开始时间（秒）
end_time = 20  # 结束时间（秒）
raw.crop(start_time, end_time)

# 检测事件
events = mne.find_events(raw)

# 创建事件相关电位（ERP）图
event_id = {'event1': 1, 'event2': 2, 'event3': 3}
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id)
evoked = epochs.average()

# 可视化ERP
evoked.plot()

# 创建时频图
freqs = [8, 12, 16]  # 感兴趣的频率范围
n_cycles = 2  # 周期数，用于计算小波频率
power = mne.time_frequency.tfr_morlet(epochs, freqs, n_cycles)
power.plot()

在上述示例中，我们首先加载了一个EDF格式的EEG数据文件。然后，我们设置了通道位置信息并进行了一些预处理，如滤波和参考设置。接着，我们选择了特定的时间段，并检测了事件。在此基础上，我们创建了事件相关电位（ERP）图和时频图，并可视化了它们。

通过使用MNE库，我们可以快速方便地加载、处理和可视化EEG数据。这使得我们能够更好地理解和分析脑电图数据，为脑科学研究和临床诊断提供了有力工具。