Matplotlib - MRI结合EEG

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MRI结合EEG指的是一种医学影像技术，它结合了两种不同的方法来研究大脑：磁共振成像（MRI）和脑电图（EEG）。

MRI（磁共振成像） − MRI利用强大的磁场和无线电波创建人体内部的详细图像，包括大脑。它帮助医生观察大脑的结构和解剖结构，检测肿瘤、损伤或其他病症等异常情况。

EEG（脑电图） − EEG通过将电极放置在头皮上测量大脑中的电活动。它记录由脑细胞（称为神经元）产生的电脉冲模式。

当MRI和EEG结合使用时，它允许医生和研究人员同时研究大脑的结构和活动。

Matplotlib中的MRI结合EEG

Matplotlib允许您创建将MRI图像与EEG数据集成的可视化效果，从而能够探索和分析大脑功能和连接性。

在Matplotlib中，没有专门用于创建MRI结合EEG可视化的函数。相反，您需要结合使用Matplotlib的绘图函数将EEG数据叠加到MRI图像上。这涉及分别加载和处理MRI和EEG数据，然后使用Matplotlib将它们一起显示在一个图中。

您可以使用诸如imshow()之类的函数显示MRI图像，并使用plot()或scatter()将EEG数据叠加到MRI图像上。此外，您可以使用Matplotlib提供的各种自定义选项调整图形的外观和布局。

显示MRI切片

在Matplotlib中，显示MRI切片涉及可视化三维MRI体积的单个二维横截面。这使您可以检查MRI扫描仪捕获的身体内部结构。您可以使用Matplotlib的绘图函数（例如imshow()）将MRI切片作为图像加载并显示在图中。

示例

在下面的示例中，我们使用np.random.rand生成合成MRI数据，创建一个表示MRI体素强度的随机数3D数组。我们使用Nibabel的nib.save将此合成MRI数据保存到名为'sample_mri.nii.gz'的NIfTI文件中。然后，我们使用nib.load从保存的文件中加载合成MRI数据，并使用Matplotlib的imshow()函数显示MRI数据的单个切片（切片索引50）−

import matplotlib.pyplot as plt
import nibabel as nib
import numpy as np

# Generating sample MRI data
sample_data = np.random.rand(100, 100, 100)  

# Saving sample MRI data to a NIfTI file
nib.save(nib.Nifti1Image(sample_data, np.eye(4)), 'sample_mri.nii.gz')

# Loading sample MRI data
mri_img = nib.load('sample_mri.nii.gz')
mri_data = mri_img.get_fdata()

# Displaying a single MRI slice
plt.imshow(mri_data[:, :, 50], cmap='gray')
plt.title('Sample MRI Slice')
plt.axis('off')
plt.show()

输出

以下是上述代码的输出−

绘制EEG信号

在Matplotlib中绘制EEG信号涉及可视化从放置在头皮上的电极记录的电活动。EEG信号表示大脑的神经活动随时间变化，捕获与各种大脑状态和活动相关的电位变化。

在Matplotlib中，您可以使用plot()之类的函数绘制EEG数据以显示信号幅度随时间变化。EEG图通常在x轴上显示时间，在y轴上显示电压或信号幅度，使研究人员和临床医生能够分析大脑活动模式、检测异常情况并研究认知过程。

示例

在这里，我们生成合成EEG数据，并使用Matplotlib的plot()函数绘制EEG信号随时间变化−

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating sample EEG data
# Sampling frequency (Hz)
fs = 1000
# Time vector (10 seconds)
t = np.arange(0, 10, 1/fs)
# Sample EEG signal
eeg_signal = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + 0.5 * np.random.randn(len(t))  

# Plotting EEG signal
plt.plot(t, eeg_signal)
plt.title('EEG Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

输出

执行上述代码后，我们将获得以下输出−

MRI叠加EEG电极

在Matplotlib中将EEG电极叠加到MRI图像上涉及结合两种不同类型的医学数据进行可视化。MRI提供有关大脑结构的详细解剖信息，而EEG电极则捕获来自大脑表面的电信号。通过将EEG电极叠加到MRI图像上，研究人员和临床医生可以将大脑活动与特定大脑区域相关联。

您可以在Matplotlib中通过使用imshow()函数绘制MRI图像，然后使用符号或标记叠加EEG电极位置来实现此叠加。

示例

以下示例使用Matplotlib生成MRI图像并在单个MRI切片上叠加EEG电极位置−

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating synthetic MRI data
mri_shape = (100, 100, 100)  
mri_data = np.random.rand(*mri_shape)  

# Generating sample EEG electrode positions (x, y coordinates)
eeg_electrodes = np.array([[30, 40], [50, 60], [70, 80]])  

# Displaying a single MRI slice
plt.imshow(mri_data[:, :, 50], cmap='gray')

# Overlaying EEG electrode positions
plt.scatter(eeg_electrodes[:, 0], eeg_electrodes[:, 1], color='red', marker='o', label='EEG Electrodes')

# Adding legend
plt.legend()

# Adding title and axis labels
plt.title('MRI Slice with EEG Electrodes')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# Displaying plot
plt.show()

输出

执行上述代码后，我们将获得以下输出−