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Pythonで脳を研究する 4
引き続きPython MNEで色々と試している.
今回はトポマップのプロット（ピーク時の分布を表示）のプロットのサンプルコードを出してみた．
import mne
from mne.datasets import sample
from pathlib import Path
# サンプルデータのパスを取得
data_path = Path(mne.datasets.sample.data_path())
raw_fname = data_path / 'MEG' / 'sample' / 'sample_audvis_raw.fif'
# 生データの読み込み
raw = mne.io.read_raw_fif(raw_fname, preload=True)
raw.pick_types(meg=True, eeg=False, stim=True, eog=True)
# イベント検出
events = mne.find_events(raw, stim_channel='STI 014')
event_id = dict(auditory_left=1, auditory_right=2, visual_left=3, visual_right=4)
# エポックの作成（-200msから500ms）
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin=-0.2, tmax=0.5, preload=True)
# 誘発電位の平均化
evoked = epochs.average()
# トポマップのプロット（ピーク時の分布を表示）
# show=False で figure オブジェクトを返し、後からタイトルを設定
fig = evoked.plot_topomap(times='peaks', ch_type='mag', show=False)
fig.suptitle('Topomap at Peak Times')
fig.show()
参考文献