内容

パワースペクトラム密度から商用電源と高調波の検出... 1

心電図波形で加算平均... 1

眼電図波形で加算平均... 1

 

 

Artifactの訳を人工雑音とします。artはラテン語のarsで、ギリシア語のτέχνη(technē)芸術だそうで、factはラテン語のfacēre作る、の現在分詞由来だそうです。

 

MNE-PythontutorialIntroduction to artifacts and artifact detectionを試してみました。

 

パワースペクトラム密度から商用電源と高調波の検出

spyderを起動してpython consoleのタブをクリックしてmneの導入とファイルの読み込みをします。

import mne

from mne.datasets import sample

from mne.preprocessing import create_ecg_epochs,create_eog_epochs

# data_path=sample.data_path()2GBダウンロードしたデータを使う

raw_fname='C:\\Users\\akira\\mne_data\\MNE-sample-data\\MEG\\sample\\sample_audvis_raw.fif'

raw=mne.io.read_raw_fif(raw_fname,preload=True)

MNE-Python 0.13ではadd_eeg_ref_defaultsTrueだけど、0.14ではFalseになり、0.15ではその機能は削除されるので、その代わりにadd_eeg_ref=Falseset_eeg_reference()を使え!と赤文字で書かれていますが無視することにします。

10秒間、magnetometerの波形を102ch、直流除去なしで表示させます。

(raw.copy().pick_types(meg='mag').del_proj(0).plot(duration=60,n_channels=102,remove_dc=False))

パワースペクトラム密度Power Spectrum Densityを見てみます。10秒間だそうです。

raw.plot_psd(fmax=250)

どのチャンネルか、平均なのかよくわかりませんが、magnetometergradiometer、脳波別になんか出てます。

60120180240Hzの商用電源の高調波の雑音があるのがわかります。

 

心電図波形で加算平均

心電図の波形をトリガーとして加算平均する機能があるそうです。

average_ecg=create_ecg_epochs(raw).average()

print('We found %i ECG events' % average_ecg.nave)

average_ecg.plot_joint()

Magnetometerの加算平均結果です。

Gradiometerです。

脳波です。

0ミリ秒付近の時間帯をドラッグします。

トポグラフィーが表示されます。

ウインドウを全部閉じます。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.close('all')

 

眼電図波形で加算平均

心電図以外に眼電図にも対応しています。

average_eog=create_eog_epochs(raw).average()

print('We found %i EOG events' % average_eog.nave)

average_eog.plot_joint()

gradiometerです。

magnetometerです。

脳波です。

眼電図のgradiometerの雑音はこんな感じになります。