MNE-Python 6

Pythonで脳を研究する 6

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引き続きPython MNEで色々と試している.

今回はEvoked Image Plotのプロットのサンプルコードを出してみた．

import mne
import matplotlib.pyplot as plt
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（preload=True でメモリにロード）
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()

# Evoked Image Plot のプロット
fig = evoked.plot_image(show=False)
fig.suptitle('Evoked Image Plot')  # タイトルを設定
plt.show()

参考文献

• https://mne.tools/stable/index.html