Python处理脑电--Epochs数据可视化_python ica eeg

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本案例主要介绍epoched数据的可视化。  

这里介绍的所有函数基本上都是高级matplotlib函数，所有方法均返回matplotlib图形实例的句柄。

mne.Epochs.plot()提供了一个交互式浏览器，当与关键字block = True结合使用时，允许手动拒绝。这将阻止脚本执行，直到关闭浏览器窗口。

# 加载工具包
import os.path as op
import mne
import matplotlib.pyplot as plt

加载数据

"""
加载数据，如果本地无该数据,
则从网络中下载
"""
data_path = op.join(mne.datasets.sample.data_path(), 'MEG', 'sample')
 
 
raw = mne.io.read_raw_fif(
    op.join(data_path, 'sample_audvis_filt-0-40_raw.fif'), preload=True)
# 设置event ID
event_id = {'auditory/left': 1, 'auditory/right': 2, 'visual/left': 3,
            'visual/right': 4, 'smiley': 5, 'button': 32}
events = mne.find_events(raw)
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id=event_id, tmin=-0.2, tmax=.5,
                    preload=True)
del raw

# 绘制epochs
epochs.plot(block=True)
plt.show()

顶部的数字表示epoch的事件id。底部的数字是各个epoch的运行编号。

因为这里没有进行人为的伪影校正或剔除，所以有一些epoch数据被眨眼和扫视污染。例如，epoch 1似乎被眨眼污染了(滚动到底部查看EOG通道)。单击浏览器窗口的顶部可以将这个epoch标记为剔除。单击时，epoch应该变为红色。这意味着当浏览器窗口关闭时，它将被删除。

通过将events关键字传递给epochs绘图，可以在epoched数据上绘制事件标记。这些事件被绘制为竖线，它们遵循与mvc.viz.plot_events()相同的着色方案。由于颜色相同，事件绘图仪也可以作为epochs绘图仪事件的图例。也可以通过event_colors关键字传递自己的颜色。在这里，我们可以绘制看到笑脸和按下按钮之间的反应时间(事件32)。

在传递事件时，默认情况下，底部的epoch编号是关闭的，以避免重叠。你可以通过设置对话框通过按o键重新打开它。

# 绘制 events
events = mne.pick_events(events, include=[5, 32])
mne.viz.plot_events(events)

# 绘制smiley的epochs
epochs['smiley'].plot(events=events)
plt.show()

为了一眼就可以看到所有的epoch，可以使用函数mne.epoch.plot_image()将各个通道绘制为图像。 它可以显示信号在所有时间点上的振幅，加上激活的平均(诱发响应)。 

显式地将交互式colorbar设置为on(默认情况下也是on，以使用除topo绘图以外的colorbar来绘制函数)。在交互模式下，可以通过鼠标滚动和上下箭头键来缩放和改变颜色图。也可以用鼠标左右拖动颜色栏。按下空格键则会重置比例。

epochs.plot_image(278, 
                  cmap='interactive',
                  sigma=1., 
                  vmin=-250, vmax=250)

319 matching events found
No baseline correction applied
Not setting metadata
0 projection items activated
0 bad epochs dropped

这里还可以通过计算全局场功率(或其他聚合方法)来概述所有通道。但是，以这种方式组合多个通道类型(例如MEG和EEG)是不明智的，因此，如果未指定特定的通道选择，默认情况下plot_image()方法将为每个通道类型生成单独的图形。

epochs.plot_image(combine='gfp', sigma=2., cmap="YlGnBu_r")

这里还可以使用一些函数来绘制按通道排列成通道阵列形状的信息。

图像绘制时默认情况下使用自动缩放，但是有噪声的通道和不同的通道类型会导致缩放有点小。

epochs.plot_topo_image(vmin=-250,
                       vmax=250, 
                       title='ERF images',
                       sigma=2.,
                       fig_facecolor='w',
                       font_color='k')

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