Python 利用MNE绘制自定义矩阵大脑拓扑图

首先，确保你已经安装了MNE库。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install mne

接下来，我们将通过一个简单的示例来展示如何使用MNE库绘制大脑拓扑图。在这个示例中，我们将使用MNE库提供的脑数据集作为示例数据。

import mne
from mne.viz import plot_connectivity_circle
# 加载脑数据集
data_path = mne.datasets.sample.data_path()
raw = mne.io.read_raw_fif(data_path + '/MEG/sample/sample_audvis_raw.fif', preload=True)

在加载数据后，我们可以计算两个通道之间的相关性，并将其表示为一个连接矩阵。在这个示例中，我们将计算所有通道之间的相关性，并将结果存储在一个名为conn_matrix的变量中。

# 计算连接矩阵
ch_names = raw.ch_names[:20]  # 仅选择前20个通道作为示例
conn_matrix = mne.connectivity. spectral_connectivity(raw, mode='multitaper', sfreq=raw.info['sfreq'], fmin=2., fmax=30., faverage=True, tmin=0)

现在我们已经有了连接矩阵，接下来我们将使用plot_connectivity_circle函数绘制大脑拓扑图。这个函数接受连接矩阵作为输入，并使用圆形布局来展示大脑各个区域之间的连接关系。在绘制时，我们可以指定不同的参数来调整图形的外观，例如节点大小、颜色等。

# 绘制大脑拓扑图
plot_connectivity_circle(conn_matrix, ch_names, mode='multitaper', sfreq=raw.info['sfreq'], colorbar_label='Conductance', node_size_factor=40)

运行上述代码后，将会弹出一个窗口显示大脑拓扑图。通过这个图，我们可以直观地看到大脑各个区域之间的连接关系。在这个图中，每个节点代表一个脑区，节点之间的连线表示它们之间的连接关系。连线的粗细表示连接的强度，连线的颜色表示连接的类型（例如，红色表示正相关，蓝色表示负相关）。
除了使用圆形布局外，还可以使用其他布局方式来展示大脑拓扑图，例如矩阵布局或层次布局。具体使用哪种布局方式可以根据实际需求来选择。
需要注意的是，上述示例仅使用了MNE库中的一部分功能。MNE库还提供了许多其他功能和工具，可以帮助我们更好地分析和可视化大脑数据。如果你对MNE库感兴趣，建议查阅官方文档以获取更多详细信息和示例代码。