第2章: データの読み込みと確認¶
第1章 — インストールと初回起動からの続きです。
この章では記録データをMNELABに読み込み、それを説明する各パネルを一巡します — MNE-Pythonトラック自身のデータの読み込みと確認の章ですでに ~/mne_data にダウンロード済みの、同じ sample_audvis_raw.fif ファイルを使うので、新たに何かを取得する必要はありません。
記録データを開く¶
.fif ファイルをメイン ウィンドウにドラッグするか、File → Open... を使います。MNE-Python自体が読める形式（FIF、EDF/BDF、BrainVision、EEGLABの .set など）に加えて、MNELABは独自のインポーターもいくつか備えています — 特に注目すべきは、複数の同期したデータストリーム（EEGとマーカー、さらには視線計測など）を記録するための XDF 形式への広範な対応で、これはプレーンなMNE-Pythonではそれほど扱いやすくありません。他にMATLAB、NumPy、BVRファイルにも対応します。読み込むと、その記録データはサイドバーに新しい行として現れます。
サイドバーと情報パネル¶
サイドバーには開いているすべてのデータセットが一覧されます — 複数の記録データを同時に開いておき、行をクリックして切り替えることができます。データセットを選ぶと、隣の情報パネルにその要約が表示されます: チャンネルの数と種類、サンプリング周波数、記録時間、メモリおよびディスク上でのサイズ、さらにイベント、アノテーション、モンタージュ、参照に関する行です。これらの行のいくつかはクリック可能で、対応するエディターへ直接ジャンプします — Reference をクリックすると第3章で使うのと同じダイアログが開き、Events をクリックすると第5章で使うダイアログが開く、といった具合です。
データを眺める¶
- Plot → Plot Data は独立したウィンドウでスクロール式の信号ビューアーを開きます — 何をするにも先に、明らかな問題（フラットなチャンネル、大きなアーティファクトなど）を目視でざっと確認する日常的な方法です。
- Plot → Plot PSD はパワースペクトル密度を計算してプロットし、ライン ノイズや異常にノイズの多いチャンネルを見つけるのに役立ちます。
- Plot → Plot Channel Locations は、モンタージュを設定した後（次章で扱います）に2D/3Dでその配置を描画し、各チャンネルが妥当な位置にあることを確認します。
この読み込み・確認のステップをコードとして見たい場合、それはMNE-Pythonトラックのデータの読み込みと確認の章で扱われている mne.io.read_raw_fif() の呼び出しと raw.info、raw.plot()、raw.plot_psd() そのものです — このガイドの第7章では、MNELABがどうやって両者をつなぐのかを正確に示します。