癫痫脑电 代码 python

癫痫脑电是指在癫痫发作期间，通过脑电图（EEG）记录到的脑电信号。脑电信号是通过电极放置在头皮上记录到的脑部电活动的变化。癫痫脑电可以用于诊断和监测癫痫发作，以及研究癫痫的机制。

关于癫痫脑电的Python代码，可以使用一些开源的Python库来处理和分析脑电信号，例如MNE（https://mne.tools/stable/index.html）和PyEEG（https://github.com/forrestbao/pyeeg）。这些库提供了一系列函数和工具，用于加载、预处理、分析和可视化脑电信号。

以下是一个使用MNE库加载和可视化脑电数据的示例代码：

import mne

# 加载脑电数据
raw = mne.io.read_raw_edf('path_to_data.edf')

# 设置参考电极
raw.set_eeg_reference('average')

# 设置通道名称
raw.rename_channels(lambda x: x.strip('.'))

# 设置事件标记
events = mne.find_events(raw)

# 创建事件相关电位（ERP）图形
event_id = {'Seizure': 1, 'Non-Seizure': 2}
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin=-0.5, tmax=1.5, baseline=(-0.5, 0), preload=True)
evoked = epochs.average()

# 可视化ERP图形
evoked.plot()

# 可视化脑电频谱
raw.plot_psd()

# 可视化脑电拓扑图
layout = mne.channels.find_layout(raw.info, ch_type='eeg')
layout.plot()

这只是一个简单的示例，你可以根据具体的需求和数据格式进行进一步的处理和分析。希望对你有所帮助！