Pybrain MNE 项目教程

Pybrain MNE 项目教程

pybrain_mne Material for Pybrain 2020 MNE-Python workshop 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pybrain_mne

1. 项目介绍

Pybrain MNE 是一个用于 MEG（脑磁图）和 EEG（脑电图）数据分析的 Python 库。该项目旨在帮助研究人员和开发者快速上手使用 MNE-Python 进行脑电和脑磁数据的处理和分析。通过 Pybrain MNE，用户可以学习到如何加载、过滤、处理和可视化 MEG 和 EEG 数据，以及如何进行时间序列分析、时频分析和源定位等高级分析。

2. 项目快速启动

2.1 安装 MNE-Python

首先，确保你已经安装了 Anaconda 或 Miniconda。然后，按照以下步骤安装 MNE-Python：

# 创建一个新的 conda 环境
conda create -n mne python=3.8

# 激活环境
conda activate mne

# 安装 MNE-Python
pip install mne

2.2 下载示例数据

MNE-Python 提供了一些示例数据，你可以通过以下命令下载：

import mne

# 下载示例数据
sample_data_path = mne.datasets.sample.data_path()
print(sample_data_path)

2.3 加载和可视化数据

以下是一个简单的示例，展示如何加载和可视化 MEG 数据：

import mne

# 加载示例数据
raw_path = sample_data_path / 'MEG' / 'sample' / 'sample_audvis_raw.fif'
raw = mne.io.read_raw_fif(raw_path)

# 可视化数据
raw.plot()

3. 应用案例和最佳实践

3.1 数据预处理

在进行数据分析之前，通常需要对数据进行预处理，例如滤波和去伪迹：

# 滤波
raw.filter(l_freq=1, h_freq=40)

# 去伪迹
raw.notch_filter(50)

3.2 事件提取和分段

从数据中提取事件并进行分段是常见的分析步骤：

# 提取事件
events = mne.find_events(raw)

# 创建分段
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id=1, tmin=-0.2, tmax=0.5, baseline=(None, 0))

3.3 时频分析

时频分析是研究脑电信号动态特性的重要方法：

import numpy as np

# 定义频率范围
freqs = np.logspace(*np.log10([1, 40]), num=30)
n_cycles = freqs / 2

# 进行时频分析
power = mne.time_frequency.tfr_morlet(epochs, freqs=freqs, n_cycles=n_cycles, return_itc=False)

4. 典型生态项目

4.1 MNE-BIDS

MNE-BIDS 是一个用于处理 BIDS（Brain Imaging Data Structure）格式的数据的项目。它可以帮助用户将数据转换为 BIDS 格式，并进行相应的分析。

pip install mne-bids

4.2 MNE-Python

MNE-Python 是 Pybrain MNE 的核心库，提供了丰富的功能用于 MEG 和 EEG 数据的处理和分析。

pip install mne

4.3 MNE-Connectivity

MNE-Connectivity 是一个用于分析脑电和脑磁数据连接性的项目，可以帮助用户进行功能连接和结构连接的分析。

pip install mne-connectivity

通过这些生态项目，用户可以构建一个完整的脑电和脑磁数据分析流程，从数据预处理到高级分析，满足各种研究需求。

pybrain_mne Material for Pybrain 2020 MNE-Python workshop 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pybrain_mne