python绘制脑电地形图

2024-07-16 19:12| 来源: 网络整理| 查看: 265

Python绘制脑电地形图 1. 简介

在本教程中，我将向你介绍如何使用Python绘制脑电地形图。脑电地形图是一种用于可视化脑电波形数据在头皮上的分布的图形。它可以帮助我们观察脑电信号在头部不同位置的分布情况，从而更好地理解脑电信号的特征。

2. 整体流程

下面是绘制脑电地形图的整体流程，我们可以使用一个表格来展示每个步骤所需的操作。

步骤操作步骤1 数据预处理步骤2 计算头皮电位分布步骤3 绘制脑电地形图 3. 代码实现步骤1：数据预处理

在绘制脑电地形图之前，我们需要先对脑电波形数据进行预处理。预处理包括去除噪声、滤波、均衡化等操作。这里我们使用mne库来进行数据预处理。

import mne # 读取脑电数据文件 raw = mne.io.read_raw_edf('eeg_data.edf') # 添加参考电极 raw.set_eeg_reference() # 降噪 raw.filter(1, 40) # 使用1Hz到40Hz的带通滤波器 # 均衡化 raw.set_montage('standard_1020') 步骤2：计算头皮电位分布

在绘制脑电地形图之前，我们需要先计算头皮电位分布。头皮电位分布是脑电波形在头部表面的电压分布情况。这里我们使用mne库来计算头皮电位分布。

import numpy as np # 选择感兴趣的电极 picks = mne.pick_channels(raw.ch_names, ['FP1', 'FP2', 'F3', 'F4', 'C3', 'C4', 'P3', 'P4', 'O1', 'O2']) # 提取感兴趣电极的数据 data = raw.get_data(picks=picks) # 计算头皮电位分布 montage = raw.get_montage() pos = montage.get_positions() pos_2d = np.array([pos[ch_name][:2] for ch_name in montage.ch_names[picks]]) 步骤3：绘制脑电地形图

在计算头皮电位分布之后，我们可以使用绘图库来绘制脑电地形图。这里我们使用matplotlib库来进行绘制。

import matplotlib.pyplot as plt # 绘制头皮电位分布 fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(pos_2d[:, 0], pos_2d[:, 1], c=data.mean(axis=1), cmap='coolwarm') # 添加参考点 for ch_name, (x, y) in zip(montage.ch_names[picks], pos_2d): ax.annotate(ch_name, (x, y), fontsize=8, ha='center') # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-1, 1]) ax.set_ylim([-1, 1]) # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar() cbar.set_label('Amplitude') # 显示图形 plt.show() 4. 示例

下面是一个完整的示例，展示了如何使用以上代码来绘制脑电地形图。

import mne import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 步骤1：数据预处理 raw = mne.io.read_raw_edf('eeg_data.edf') raw.set_eeg_reference() raw.filter(1, 40) raw.set_montage('standard_1020') # 步骤2：计算头皮电位分布 picks = mne.pick_channels(raw.ch_names, ['FP1', 'FP2', 'F3', 'F4', 'C3', 'C4', 'P3', 'P4', 'O1', 'O2']) data = raw

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