使用MNE库在Python中绘制脑电图头皮电位分布图

MNE是一个功能强大的Python库，用于处理和可视化脑电图（EEG）数据。它提供了许多函数和方法，可用于读取和预处理EEG数据，对数据进行频谱分析，以及绘制脑电图的头皮电位分布图。下面是一个简单的例子，使用MNE库在Python中绘制脑电图头皮电位分布图。

首先，我们需要安装MNE库。在命令行中输入以下命令：

pip install mne

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import mne
import os.path as op
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要读取EEG数据文件。MNE支持多种不同的EEG数据文件格式，如edf、bdf、fif等。这里我们使用一个示例数据集，该数据集包含有关以下方面的信息：坐标（x，y，z），电压值和面的编号。

data_path = mne.datasets.sample.data_path()
raw_fname = op.join(data_path, 'MEG', 'sample', 'sample_audvis_raw.fif')
raw = mne.io.read_raw_fif(raw_fname, preload=True)

读取数据后，我们可以使用下面的代码来绘制头皮电位分布图：

# 创建蒙太奇对象
montage = mne.channels.make_standard_montage('easycap-M1')

# 应用蒙太奇
raw.set_montage(montage)

# 使用MNE自带的电极位置文件
layout = mne.channels.read_layout('EEG1005')

# 预处理数据
events = mne.find_events(raw)
raw.pick_types(meg=False, eeg=True, eog=True, stim=True)
raw.filter(0.5, 30)
raw.set_eeg_reference(projection=True)

# 创建并应用事件
event_id = {'Auditory/Left': 1, 'Auditory/Right': 2, 'Visual/Left': 3, 'Visual/Right': 4}
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin=-0.2, tmax=0.5, proj=True, picks=('eeg', 'eog'))

# 取      个事件的平均数据
evoked = epochs['Auditory/Left'].average()

# 绘制头皮电位分布图
evoked.plot_topomap(times=[0.1], ch_type='eeg', show_names=True, colorbar=True, size=6, layout=layout)

在上面的代码中，我们首先创建一个蒙太奇对象，然后将其应用到原始数据上，以指定电极的几何位置。然后，我们使用MNE自带的电极位置文件来创建一个布局对象。接下来，我们对原始数据进行预处理，包括找到事件，选择EEG通道，滤波处理和设置参考电极。然后，我们创建并应用事件，以获取某个特定事件的平均数据。最后，我们使用plot_topomap函数来绘制指定时间点的头皮电位分布图。

这样，我们就可以使用MNE库在Python中绘制脑电图头皮电位分布图了。希望这个例子对你有所帮助！