脑电分析系列[MNE-Python-14]| Epoch对象中的元数据(metadata)

Original Rose 脑机接口社区 2022-04-26

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本案例演示使用Epochs元数据。关于Epochs数据结构:可以查看文章

脑电分析系列[MNE-Python-2]| MNE中数据结构Epoch及其创建方法

有时候使用mne的metadata属性来存储相关数据特别有用，metadata使用pandas.DataFrame来封装数据。其中每一行对应一个epoch，每一列对应一个epoch的元数据属性。列必须包含字符串、整数或浮点数。

在该数据集中，受试者在屏幕上看到单个单词，并记录每个单词对应的脑电图活动。我们知道每个epoch显示哪个单词，以及关于这个单词的额外信息(例如，单词频率)。

#导入工具import mneimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#加载数据path = mne.datasets.kiloword.data_path() + '/kword_metadata-epo.fif'epochs = mne.read_epochs(path)

从上面打印的信息可以知道该数据集中有960个样本数据。

epochs.metadata[:10]

# 元数据以panda.DataFrame的形式存储数据# 获取前10条记录print(epochs.metadata.head(10))

我们可以使用该元数据属性来选择epoch的子集。这使用了Pandas中的pandas.DataFrame.query()方法。任何有效的查询字符串都将起作用。下面，我们将绘制两个图进行比较：

av1 = epochs['Concreteness < 5 and WordFrequency < 2'].average()av2 = epochs['Concreteness > 5 and WordFrequency > 2'].average()joint_kwargs = dict(ts_args=dict(time_unit='s'), topomap_args=dict(time_unit='s'))av1.plot_joint(show=False, **joint_kwargs)av2.plot_joint(show=False, **joint_kwargs)plt.show()

words = ['film', 'cent', 'shot', 'cold', 'main']epochs['WORD in {}'.format(words)].plot_image(show=False)plt.show()

"""注意，传统的epoch子选择仍然有效。传统的选择epoch的MNE方法将取代丰富的元数据查询。"""epochs['cent'].average().plot(show=False, time_unit='s')plt.show()

下面将展示一个更复杂的示例，该示例利用每个epoch的元数据。我们将在元数据对象中创建一个新列，并使用它生成许多试验子集的平均值。

metadata = epochs.metadatais_concrete = metadata["Concreteness"] > metadata["Concreteness"].median()metadata["is_concrete"] = np.where(is_concrete, 'Concrete', 'Abstract')is_long = metadata["NumberOfLetters"] > 5metadata["is_long"] = np.where(is_long, 'Long', 'Short')epochs.metadata = metadata

"""现在我们可以快速提取(并绘制)数据的子集。例如，看按单词长度和具体程度划分的单词:"""query = "is_long == '{0}' & is_concrete == '{1}'"evokeds = dict()for concreteness in ("Concrete", "Abstract"): for length in ("Long", "Short"): subset = epochs[query.format(length, concreteness)] evokeds["/".join((concreteness, length))] = list(subset.iter_evoked())# 为了进行实际的可视化，下面存储了许多共享参数。style_plot = dict( colors={"Long": "Crimson", "Short": "Cornflowerblue"}, linestyles={"Concrete": "-", "Abstract": ":"}, split_legend=True, ci=.68, show_sensors='lower right', legend='lower left', truncate_yaxis="auto", picks=epochs.ch_names.index("Pz"),)fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))#绘制诱发响应mne.viz.plot_compare_evokeds(evokeds, axes=ax, **style_plot)plt.show()

下面比较不同字母长度(字母个数)单词所得到的诱发响应。比较长度为4、5、6、7或8个字母的单词：

letters = epochs.metadata["NumberOfLetters"].unique().astype(int).astype(str)evokeds = dict()for n_letters in letters: evokeds[n_letters] = epochs["NumberOfLetters == " + n_letters].average()style_plot["colors"] = {n_letters: int(n_letters) for n_letters in letters}style_plot["cmap"] = ("# of Letters", "viridis_r")del style_plot['linestyles']fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))mne.viz.plot_compare_evokeds(evokeds, axes=ax, **style_plot)plt.show()

最后，对于字母的具体性与连续长度之间的相互作用:

evokeds = dict()query = "is_concrete == '{0}' & NumberOfLetters == {1}"for concreteness in ("Concrete", "Abstract"): for n_letters in letters: subset = epochs[query.format(concreteness, n_letters)] evokeds["/".join((concreteness, n_letters))] = subset.average()style_plot["linestyles"] = {"Concrete": "-", "Abstract": ":"}fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))mne.viz.plot_compare_evokeds(evokeds, axes=ax, **style_plot)plt.show()

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