MNE-Python 16

Pythonで脳を研究する 16

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引き続きPython MNEで色々と試している.

今回はセンサ位置とMRI（頭部表面）の整合性のプロットサンプルコードを出してみた．

import mne
from mne.datasets import sample
from pathlib import Path

# --- パスと被験者の設定 ---
data_path = Path(mne.datasets.sample.data_path())
subjects_dir = data_path / "subjects"
subject = "sample"

# --- evokedオブジェクトの読み込み ---
evoked_file = data_path / "MEG" / "sample" / "sample_audvis-ave.fif"
evoked = mne.read_evokeds(str(evoked_file), baseline=(None, 0), proj=True, verbose=False)[0]

# --- 変換行列(trans)の読み込み ---
# ここでは、事前に保存された変換行列ファイルを読み込みます。
trans_file = data_path / "MEG" / "sample" / "sample_audvis_raw-trans.fif"
trans = mne.read_trans(str(trans_file))

# --- コアレジストレーションの可視化 ---
# センサ情報と、Dense head surface を重ね合わせて表示
fig = mne.viz.plot_alignment(
    evoked.info,
    trans=trans,
    show_axes=True,
    surfaces="head-dense",
    subject=subject,
    subjects_dir=str(subjects_dir),
)

参考文献

• https://mne.tools/stable/index.html