Análisis de Datos Neurológicos con MNE en Python
El análisis de datos neurológicos es una tarea compleja que requiere el uso de software especializado. MNE es una biblioteca de Python que proporciona una amplia gama de herramientas para el análisis de datos electroencefalográficos (EEG), magnetoencefalográficos (MEG) y otras formas de datos neurológicos.
En este tutorial, aprenderemos a usar MNE para realizar tareas básicas de análisis de datos neurológicos. Comenzaremos instalando MNE y cargando algunos datos de EEG. Luego, aprenderemos a visualizar los datos EEG, calcular la potencia espectral y realizar un análisis de componentes principales.
Instalación de MNE
Para instalar MNE, podemos usar el gestor de paquetes de Python pip.
pip install mne
Carga de datos
MNE proporciona una serie de conjuntos de datos de ejemplo que podemos usar para aprender a usar la biblioteca. En este tutorial, usaremos el conjunto de datos sample-epo.fif, que contiene datos EEG de un sujeto humano.
import mne
# Cargar datos
data = mne.io.read_epochs(data_path='sample-epo.fif')
Visualización de datos
MNE proporciona una serie de funciones para visualizar datos EEG. En este tutorial, usaremos la función plot_raw() para visualizar los datos EEG de un canal específico.
# Visualizar datos
mne.viz.plot_raw(data)
Cálculo de la potencia espectral
La potencia espectral es una medida de la energía en diferentes frecuencias de un señal. Podemos calcular la potencia espectral de los datos EEG usando la función compute_power().
# Calcular la potencia espectral
freqs, powers = mne.time_frequency.compute_power(data, picks='eeg', fmin=1, fmax=50)
Análisis de componentes principales
El análisis de componentes principales (PCA) es una técnica de reducción de dimensionalidad que puede usarse para identificar componentes principales en un conjunto de datos. Podemos usar PCA para analizar los datos EEG usando la función pca().
# Realizar PCA
pca = mne.preprocessing.pca(data)
Conclusión
Este tutorial ha proporcionado una introducción básica al uso de MNE para el análisis de datos neurológicos. Hemos aprendido a instalar MNE, cargar datos, visualizar datos, calcular la potencia espectral y realizar un análisis de componentes principales.
Para obtener más información sobre MNE, consulte la documentación oficial: https://mne.tools/stable/.
Referencias
- MNE documentation: https://mne.tools/stable/
- EEGLAB: https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB
- Matlab: https://www.mathworks.com/products/matlab.html
