[YASA] Events detection

스핀들 (Spindles)

 

이 기능으로 자동 스핀들 감지를 수행할 수 있다 yasa.spindles_detect(). 탐지는 Lacourse et al 2018에 설명된 알고리즘을 기반으로 한다. 기본 감지 임계값을 사용하지만 사용자 고유의 데이터를 기반으로 조정할 수 있고 조정해야 한다. 아래 예에서는 수면곡선을 지정하고 탐지를 N2 및 3단계( )로 제한한다 include=(2, 3).

 

>>> sp = yasa.spindles_detect(raw, hypno=hypno_up, include=(2, 3))

 

여기에서 sp변수는 단순히 함수 (메소드라고 함)와 데이터 (속성)의 묶음인 클래스이다. 예를 들어, 다음을 사용하여 감지된 모든 이벤트가 있는 데이터 프레임을 볼 수 있다.

 

>>> sp.summary()

 

함수에서는 이러한 각 열이 나타내는 내용과 계산 방법에 대해 설명한다. 또한 grp_chan 및 grp_stage 매개변수를 지정하여 YASA에 각각 채널 및 수면 단계 전반에 걸쳐 첫 번째 평균을 내도록 지시한다.

 

>>> sp.summary(grp_chan=True, grp_stage=True)

 

마지막으로 각 채널에 대해 개별적으로 계산되고 스핀들의 가장 두드러진 피크에 시간 동기화된 평균 스핀들을 플롯할 수 있다.

 

>>> # Because of the large number of channels, we disable the 95%CI and legend
>>> sp.plot_average(ci=None, legend=False, palette="Blues");

 

서파 (Slow-waves)

 

yasa.sw_detect() 저속파를 자동으로 감지 하는 기능과 동일한 단계를 적용할 수 있다.

 

>>> sw = yasa.sw_detect(raw, hypno=hypno_up, include=(2, 3))
>>> sw.summary()

>>> sw.plot_average(ci=None, legend=False, palette="Blues");

 

느린파 감지 출력에 대한 자세한 내용은 Jupyter 노트북을 사용하면 된다.

 

https://raphaelvallat.com/yasa/build/html/quickstart.html#events-detection

Quickstart — yasa 0.6.1 documentation