728x90 반응형 SMALL Hypnogram5 수면 곡선 (Hypnogram) 그리기 수면 곡선 (Hypnogram) 그리기 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 수면 단계 데이터y = 'sleep_stage'# x 축 데이터: 시간에 해당하는 값x = list(range(len(y)))# 단계별 라벨 설정labels = {0: 'N3', 1: 'N2', 2: 'N1', 3: 'R', 4: 'W'}# 그래프 그리기plt.figure(figsize=(15, 6))plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-')plt.yticks(ticks=list(labels.keys()), labels=list(labels.values()))plt.xlabel('Time (hour)')plt.ylabel('Sleep Stage.. 2023. 9. 26. [Sleep] 지원되는 파일 및 형식 지원되는 파일 및 형식 기본적으로 전기 생리학 및 최면 데이터 모두에 대해 여러 파일 형식을 지원한다. 데이터 파일 기본적으로 지원되는 파일 형식 목록은 다음과 같다. .vhdr (BrainVision 버전 1 및 2) .edf (유럽 데이터 형식) .trc (Micromed 버전 4) .eeg (ELAN) MNE-python이 설치된 경우 이 목록은 다음으로 확장된다 (참조). .bdf .gdf .egi .mff .set (EEGLAB) .cnt .vhdr (BrainVision 파일은 Sleep의 기본 라이브러리를 사용하거나 MNE를 사용하여 로드할 수 있음) MNE-python이 설치되면 이러한 파일 형식의 로드는 사용자에게 투명하다. 이는 추가 단계 없이 Sleep 그래픽 사용자 인터페이스 또는 .. 2022. 6. 30. [Sleep] Main features Main features Graphical User Interface (GUI) 모듈식 및 반응형 GUI 제어 가능한 dpi로 스크린샷 찍기 GUI 상태 저장 (채널, 진폭, 패널, checkbox...) Load standard electro-physiological files 기본 지원 파일 : European Data Format, BrainVision, Micromed, Elan 원시 데이터를 전달하거나 MNE-python을 사용하여 다른 파일 형식을 로드한다. 최면 파일에 지원되는 확장자 : .txt, .csv, .xlsx, .hyp. Display 수면다원 데이터 (ex: EEG, EOG, EMG) 시간-주파수 (=스펙트로그램) 수면곡선 (Hypnogram) 지형도 (Topographic ma.. 2022. 6. 30. Annotation Annotation 1. Hypnogram (.hypn) annotations 텍스트 문자열은 이 체계에 따라 다음 30초 epoch에 대한 절전 단계를 나타낸다. annotation meaning W subject is awake 1 sleep stage 1 2 sleep stage 2 3 sleep stage 3 4 sleep stage 4 R REM sleep 2. EEG arousal (.arou) annotations 이벤트 유형 (각성, arousal) 분, 초, 10분의 1초 단위의 지속 시간 (m:ss.s) 3. Respiratory event (.resp) annotations 이벤트 유형 (Hyp: 저호흡, Ob.A: 폐쇄성 무호흡, Cn.A: 중추성 무호흡) 분, 초, 10분의 1초 .. 2022. 5. 9. [YASA] Data loading and preprocessing (Hypnogram) (2) 수면곡선 (Hypnogram) 이 예제 밤에 대한 수면 병기 (수면곡선)는 미국 수면 의학 아카데미 (AASM)의 표준 규칙에 따라 숙련된 기술자에 의해 수행되었다. 출력은 csv 파일에 저장되며 각 행은 30초 분량의 데이터를 나타낸다. 단계는 0 = Wake, 1 = N1 sleep, 2 = N2 sleep, 3 = N3 sleep 및 4 = REM sleep과 같은 정수로 매핑된다. pandas.read_csv() 함수를 사용하여 이 파일을 로드할 수 있다. >>> import pandas as pd >>> hypno = pd.read_csv("yasa_example_night_young_hypno.csv", squeeze=True) >>> hypno 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 .. 959.. 2022. 4. 25. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
