MNE-Python入門

MNE-pythonはPython上で動く EEG/MEG 解析用ソフトウェアです. EEGLABと違い，CUIベース，つまりプログラムを自分で書いて脳波の解析をします．有料のMATLABを自分で購入する必要なく誰でも使え，かつオープンソースに様々な発展的な解析が行えるので，近年では取って代わりつつあります．

おすすめは，とりあえずEEGLABでボタンポチポチして解析の概要を知ってからの方が分かりやすいですが，そうでなくても大丈夫なほど丁寧にTutorialが創られているので心配無用です．

環境構築

既にPython3 on Jupyter notebookがある前提で進めます．これらの環境構築を先に終わらせてください．出来ていれば，

早速AnacondaでMNEをダウンロードしていきます．Terminalを開いて

黒い画面に以下を打ち込みます．

conda install -c conda-forge mne

しばらくして，問題がなければ

done

と表示されます．

Jupyter notebookをPythonで立ちあげて，MNEが問題なく呼び出せるか確認しましょう．

versionが表示されればOKです．

Update

もし，上記のようにCondaのバージョンが低い場合 (2023年9月現在はバージョン1.5が推奨) は，

conda update mne

などとして推奨のバージョンまでアップデートしておきましょう．チュートリアルのものと関数の仕様などが異なる問題を回避できます．

あるいは，それでも更新できない場合は

pip install -U mne

がいいかも．

MNE-connectivity

デフォルトのMNE-pythonには，現状(ver 1.6)はコネクティビティ解析のメソッドがあまり充実していません．そこで，MNEベースに動くconnectivity用のパッケージである MNE-Connectivity をインストールします．

Anacondaから

conda install -c conda-forge mne-connectivity

無理だったら

pip install mne-connectivity

とすることでInstallできます．