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Pythonで脳を研究する
PythonのオープンソースのライブラリでPython MNEというものの存在を知った．これはMEG, EEG, sEEG, ECoG, NIRSといった幅広い脳に関するデータを分析できる．
サンプルコードを出してみた．
#!pip install mne
import mne
from mne.datasets import sample
# サンプルデータのパスを取得
data_path = sample.data_path()
raw_fname = str(data_path) + '/MEG/sample/sample_audvis_raw.fif'
# 生データを読み込み（preload=True でデータをメモリにロード）
raw = mne.io.read_raw_fif(raw_fname, preload=True)
# 使用するチャネルの選択（ここではMEG、刺激、EOGチャネルを対象）
raw.pick_types(meg=True, eeg=False, stim=True, eog=True)
# 刺激チャンネル 'STI 014' からイベントを検出
events = mne.find_events(raw, stim_channel='STI 014')
# イベントIDを定義（各イベントに対するラベル）
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の範囲）
tmin, tmax = -0.2, 0.5
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, preload=True)
# エポックの平均を計算して誘発電位を生成
evoked = epochs.average()
# 誘発電位をプロット
evoked.plot()
参考文献