MNE库应用：EEG脑电图频谱拓扑图在Python中的可视化

MNE是一个用于处理和分析脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）和其他神经成像模态的Python库。它提供了一组功能强大的工具，使您能够加载、预处理和分析脑电图数据。

EEG脑电图频谱拓扑图是一种将EEG信号频谱在头表上可视化的方法。它可以帮助我们理解大脑活动在不同频率上的分布，并在研究脑电图数据时提供有价值的信息。

在Python中使用MNE库进行EEG脑电图频谱拓扑图的可视化非常简单。下面是一个使用MNE库绘制EEG频谱拓扑图的例子：

import mne
from mne.datasets import sample

# 加载示例数据
data_path = sample.data_path()
raw_fname = data_path + '/MEG/sample/sample_audvis_raw.fif'
raw = mne.io.read_raw_fif(raw_fname, preload=True)

# 设置Montage（头表）
montage = mne.channels.make_standard_montage('standard_1005')

# 应用头表到原始数据
raw.set_montage(montage)

# 应用标准的降噪滤波器
raw.filter(1, 30, fir_design='firwin')

# 创建事件
events = mne.find_events(raw, stim_channel='STI 014')

# 创建Epochs
event_id = {'auditory/left': 1, 'auditory/right': 2, 'visual/left': 3, 'visual/right': 4}
tmin, tmax = -0.2, 0.5
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=True, baseline=(None, 0), preload=True)

# 计算频谱
freqs = [8, 13, 18, 23]
n_cycles = 2.0
power = mne.time_frequency.compute_epochs_psd(epochs, fmin=min(freqs), fmax=max(freqs), n_cycles=n_cycles)

# 创建拓扑图
fig, axis = plt.subplots()
mne.viz.plot_topomap(power[0].mean(0), pos=epochs.info, axes=axis, show=True, contours=4)

上述代码中，我们首先加载示例的脑电图数据，并应用了一个标准的头表。然后，我们使用标准降噪滤波器对原始数据进行滤波处理。

接下来，我们创建了事件和Epochs对象，并选择感兴趣的频率范围。然后，我们计算了Epochs对象的频谱。最后，我们使用mne.viz.plot_topomap函数绘制了频谱拓扑图。

该函数将频率范围内的每个电极上的功率数据绘制在相应的位置上，并使用颜色编码来表示功率强度。您可以使用参数来自定义拓扑图的外观，例如添加等高线或更改颜色映射。

通过使用MNE库的这个简单例子，我们可以很容易地实现EEG脑电图频谱拓扑图的可视化。这种可视化技术为我们深入研究脑电图数据提供了一个强大的工具。