利用MNE实现脑地形图矩阵导联位置的自定义绘制

后端

2024-01-22 10:41:27

绘制脑地形图矩阵导联位置的自定义绘图

前言

脑地形图是一种强大的工具，用于可视化和分析大脑活动。借助 MNE（一个用于处理脑电图 (EEG) 和脑磁图 (MEG) 数据的 Python 库），我们可以绘制自定义的脑地形图，以揭示大脑特定区域的活动模式。

了解脑地形图矩阵导联位置

绘制脑地形图的第一步是了解导联位置，即传感器在头皮上的位置。MNE 提供了一个名为 get_positions() 的函数，它返回一个包含传感器位置的 NumPy 数组。

将传感器位置数据转换为数据帧

为了更方便地处理传感器位置数据，我们可以将其转换为 Pandas 数据帧。数据帧是一种表格结构，每一行代表一个传感器，每一列代表传感器的位置。

获取传感器索引

为了重构自定义矩阵的顺序，我们需要获取传感器的索引，即传感器的编号。我们可以使用 index.values 属性来检索索引。

重构自定义矩阵的顺序

现在，我们可以使用传感器索引来重构自定义矩阵的顺序。这确保了自定义矩阵与传感器位置数据一致。

绘制脑地形图

最后，我们可以使用 MNE 的 plot_topomap() 函数来绘制脑地形图。该函数接受自定义矩阵作为输入，并根据传感器位置绘制该矩阵的拓扑图。

代码示例

以下是绘制自定义矩阵导联位置的脑地形图的 Python 代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import mne

# 假设 custom_matrix 是一个 32x32 的自定义矩阵
custom_matrix = np.random.rand(32, 32)

# 获取传感器位置
sensor_data_32 = mne.datasets.eeg.standard_montage("standard_1020").get_positions()['ch_pos']

# 将传感器位置数据转换为数据帧
sensor_dataframe_32 = pd.DataFrame(sensor_data_32).T

# 获取传感器索引
chLa_index = sensor_dataframe_32.index.values

# 重构自定义矩阵的顺序
custom_matrix_reordered = custom_matrix[chLa_index, :]

# 绘制脑地形图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
mne.viz.plot_topomap(custom_matrix_reordered, pos=sensor_data_32, axes=ax, show=False)
ax.set_title('Custom Matrix Topomap')
plt.show()