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Python-MNE-源空间和正模型07:修复BEM和头表面

有时在创建BEM模型时,由于可能出现的一系列问题(例如,表面之间的交叉),表面需要手动校正。在这里,我们将看到如何通过将表面导出到3D建模程序blender,编辑它们,并重新导入它们来实现这一点。我们还将给出一…

Python-MNE全套教程(官网翻译)-连续数据的处理03:给连续数据做注释

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Python-MNE全套教程(官网翻译)-入门03:从raw数据中解析events

本教程描述了如何从原始记录中读取event,以及如何在两种不同event的表示之间进行转换(Events arrays 和 Annotations objects,数组表述和注释表述)。在入门教程中,我们有了一个从“STIM”通道阅读实验事件的例子&#…

Python-MNE-源定位和逆问题03:使用MNE、dSPM、sLORETA和eLORETA进行源定位

本教程的目的是教你如何把线性最小范数逆方法计算和应用在evoked/raw/epoch数据上: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npimport mne from mne.datasets import sample from mne.minimum_norm import apply_inverse, make_inverse_operator处理MEG数…

Python 利用MNE实现自定义矩阵大脑拓扑图的绘制

目的:利用MNE实现自定义矩阵大脑拓扑图的绘制 文章目录 目的:利用MNE实现自定义矩阵大脑拓扑图的绘制0、加载python库1、获取可用的电极布局系统2、利用MNE自带的电极布局系统对矩阵进行通道定位2.1 加载脑地形图位置坐标并可视化2.2 构建自定义32导联的…

Python-MNE-源空间和正模型02:源配准和坐标框架

本教程展示了如何可视化评估脑磁图传感器位置的空间配准,数字化头皮地标和传感器位置,以及MRI体积。这个配准过程对于计算正向解是至关重要的,理解这个过程中涉及的不同坐标系也是如此。 先导入: import nibabel as nib import n…

MNE预处理脑电数据

1.mne安装和导入数据 import os import numpy as np import pandas as pd import mne import matplotlib.pyplot as plt #可交互 %matplotlib qt #将数据读进来 raw = mne.io.read_raw_eeglab(data/eeg/f006.set) #raw1 = mne.io.read_raw_edf(CHB-MIT\chb-mit-scalp-eeg-da…

MNE学习笔记(六):Epoched data的可视化

MNE学习笔记(六):Epoched data的可视化 参考文章:https://mne.tools/stable/auto_tutorials/epochs/20_visualize_epochs.html 准备工作 包括 导包加载 这个部分之前已经有详细地说明了,如果有疑惑可以去看MNE学习笔…

Python-MNE全套教程(官网翻译)-入门07:使用mne.report

mne.report是一种创建交互式HTML数据摘要的方法。report可以为对象显示很多不同的可视化。 一个常见的用例是在处理pipeline的不同阶段创建诊断摘要来检查数据质量。该报告可以显示像每个预处理步骤前后的数据图、epoch拒绝统计、用BEM模型构建的MRI切片、皮质活动情况估算图。…

Python-mne库使用教程

一.读取数据 mne库支持多种数据格式的读取,这里我来写一点我的样例。一个是从csv读取数据,一个是读取EDF(信息较为多)里的数据。 1.从csv读取数据 csv读取的话只有电压值很多信息是没有的。 #因为数据为22导,将取出…

基于Python/MNE处理fnirs数据

功能性近红外光谱技术在脑科学领域被广泛应用,市面上也已经有了许多基于MATLAB的优秀工具包及相关教程,如:homer、nirs_spm等。而本次教程将基于Python的MNE库对fNIRS数据进行处理。 本次教程基于:https://mne.tools/stable/auto_…

Python-MNE全套教程(官网翻译)-入门06:配置MNE-python

本教程介绍如何配置MNE-Python以适应本地系统和分析首选项。 老样子: import osimport mne获取和设置配置变量 使用mne.get_config()和mne.set_config()函数读取和写入配置变量。要读取一个特定的配置变量,将其名称作为关键参数传递给get_config() (k…

Python科学计算包MNE——头模型和前向计算

目录 前言一. Freesurfer安装及配置1.1 Freesurfer下载安装1.2 Freesurfer功能测试 二. 计算和可视化BEM表面2.1 创建BEM的surfer 三. 可视化配准四. 计算源空间4.1 源空间定义4.2 设置源空间 五. 计算正向解 前言 mne是一款用于处理神经信号的Python 科学计算包,其…

Python-MNE全套教程(官网翻译)-入门01:概述篇

目的 以牺牲深度为代价进行入门学习,简易学习基本方法 开始 导入相关库: # License: BSD-3-Clause # Copyright the MNE-Python contributors. import numpy as np import mne加载数据 MNE-Python数据结构式基于fif格式的,但是对于其他格…

Python-MNE-源定位和逆问题01:源估计(SourceEstimate)数据结构

源估计,通常称为 STC (Source Time Courses),是信号源定位的一种。源定位方法解决了所谓的逆问题。MNE提供了不同的求解方法:dSPM、sLORETA、LCMV、MxNE等。 源定位包括将EEG/MEG传感器数据投射到位于个体受试者大脑解剖结构中的三维“源空间…

MNE开荒纪实

本人是一枚刚入门python的一年级研究僧,目前的科研的方向准备从MEG的源空间入手做课题,在老师的建议下,开始学习MNE的使用操作,本纪实会从原理和实操准备两个方面对日常科研进行记录,以及复盘实操过程中遇到的一些棘手…

使用mne包来对脑电数据进行预处理(二)

在这篇文章中,我们使用MNE(MNE-Python)来对脑电信号进行坏道处理、带通滤波以及去除市电干扰。首先,我们进行了坏道处理,这是为了排除由于电极故障或其他原因而产生的异常信号。接下来,我们进行了带通滤波&…

MNE-Python | 开源生理信号分析神器(一)

介绍MNE-Python系列文章,持续更新中… 0. 什么是MNE ? 开门见山地说,MNE是我用过的最强生理信号分析神器(可能是我见识浅薄,大佬勿喷),处理范围涵盖EEG、MEG等各种类型。 MNE本质上就是一个开…

虎符ctf wp

虎符ctf wp by BOI战队 WEB ezsql 绕过空格和函数利用状态码进行布尔盲注 利用mysql8特性collate关键字区分大小写 import requestsurl "http://47.107.231.226:31042/login" proxy {"http": "http://127.0.0.1:8080"}string "qwe…