Python-EEG工具库MNE中文教程(3)-MNE中数据结构Epoch及其用法简介

Epochs对象是一种将连续数据表示为时间段集合的方法，

其存储在数组(n_events,n_channels,n_times)

其创建方式可以查看：MNE中数据结构Epoch及其创建方法

本例介绍Epoch对象的常见用法

a. 创建epoch对象

1）读取fif文件，创建raw对象

2）创建events对象

3）创建epoch对象

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import mne
import os.path as op
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

第一步：创建raw对象

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data_path = mne.datasets.sample.data_path()
# 加载包含事件events的听觉数据集
raw = mne.io.read_raw_fif(
    op.join(data_path, 'MEG', 'sample', 'sample_audvis_raw.fif'))

第二步：创建events对象

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# 构造事件数组
events = mne.find_events(raw, stim_channel='STI 014')
# 显示事件数
print('Number of events:', len(events))
# 显示所有唯一的事件编号(第3列)
print('Unique event codes:', np.unique(events[:, 2]))

图1

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"""
使用描述性标签指定感兴趣的事件代码。
给不同的events一个描述性名称。
"""
event_id = {'Auditory/Left': 1, 'Auditory/Right': 2}

这里可以用上述提取的事件创建mne.Epochs对象，但该方式构造的epoch是无法使用，因为数据还未读入到内存中，可以通过get_data来获取也可以使用preload=True.

第三步：创建epoch对象

把原始数据(raw)切分成若干个epoch(时间片段)的集合，

以每个提前标准好的event为参照，取tmin到tmax这一段时间作为一个epoch来进行数据处理。

取每个event的前0.1秒和后1秒共1.1秒的时间长度作为一个epoch,为后续同类型的event的epochs叠加(average)分析做准备。

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epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin=-0.1, tmax=1,
                    baseline=(None, 0), preload=True)
print(epochs)

图2

b.查看epoch对象

epochs对象类似于mne.io.Raw对象，也具有info属性和event属性。

可以通过下面两种方式来查看epoch内的event相关信息

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print(epochs.events[:3])
print(epochs.event_id)

[27977 0 2

28771 0 1

29652 0 2]

{'Auditory/Left': 1, 'Auditory/Right': 2}

也可以通过使用python的列表切片方式访问epoch对象内的events,

也可以通过events的描述性名称直接访问

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print(epochs[1:5])
print(epochs['Auditory/Right'])

图3

说明:'/'符号用来划分标签（tag），每个被'/'划分开的单词都可以作为检索的字符串，

也可以直接搜索epochs'Right'也能得到结果

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print(epochs['Right'])
print(epochs['Right', 'Left'])

图4

c.epoch平均叠加

通过调用mne.Epochs.average()方法可返回Evoked对象，average()方法可以通过参数指定需要的信道。

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ev_left = epochs['Auditory/Left'].average()
ev_right = epochs['Auditory/Right'].average()

f, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(10, 5))
_ = f.suptitle('Left / Right auditory', fontsize=20)
_ = ev_left.plot(axes=axs[:, 0], show=False, time_unit='s')
_ = ev_right.plot(axes=axs[:, 1], show=False, time_unit='s')
plt.tight_layout()

图5

左上角图，该图展示了原始数据中左听觉(事件标记'Auditory/Left')的epochs，

同时对所提取的所有的EEG通道进行平均值叠加处理。

在实际过程中也可以指定通道进行叠加(通过pick方法提取通道并进行average处理)

average data epoch event events

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