脑机接口基础学习06---机器学习算法随机森林判断睡眠类型

案例介绍
本案例对多导睡眠图（Polysomnography，PSG）数据进行睡眠阶段的分类来判断睡眠类型
训练：对Alice的睡眠数据进行训练
测试：利用训练结果对Bob的睡眠数据进行测试，判断其睡眠类型
在分析之前，先简单介绍一下多导睡眠图，多导睡眠图（Polysomnography，PSG）又称睡眠脑电图。主要用于睡眠和梦境研究以及抑郁症和呼吸暂停综合征的诊断
多导睡眠图是通过不同部位的生物电或通过不同传感获得生物讯号，经前置放大，输出为不同的电讯号，记录出不同的图形以供分析。

数据集介绍：
本案例用的数据是来自于PhysioNet上关于健康受试者的年龄对睡眠影响研究的公开数据集的一个子集。
mne.datasets.sleep_physionet.age.fetch_data可以下载PhysioNet数据集的子数据集
该子数据集中包含20位受试者的实验数据，记录当时年龄为25-34岁的10位男性和10位女性的实验数据。
由于受试者13的第二个记录遗失了，所以除了受试者13以外，每个受试者都有两次夜间记录

Sleep Physionet数据集使用8个标签进行标注，代表8个阶段：
Wake（W），
Stage 1，
Stage 2，
Stage 3，
Stage 4，
REM（R），
Movement time（M），
Stage(?).Stage(?)-(not scored)
唤醒-Wake(W)、第1阶段、第2阶段、第3阶段、第4阶段、对应于轻度睡眠到深度睡眠的范围；REM睡眠（R），其中REM是Rapid Eye的缩写，表示快速眼运动睡眠，运动（M）和阶段（？）的任何未得分部分


#导入工具库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimport mne
from mne.datasets.sleep_physionet.age import fetch_data
from mne.time_frequency import psd_welchfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer

第二步：加载数据
在这里，我们从两个主题下载数据，最终目标是获得时间片段（epochs）及其相关的地面真理

MNE-Python为我们提供了mne.datasets.sleep_physionet.age.fetch_data(),可以方便地从Slepp Physionet数据集下载数据，给定主题和记录的列表，提取程序将下载数据并为每个主题提供数据，一对文件：
-PSG.edf 包含多导睡眠图。来自EEG头盔的原始数据
-Hypnogram.edf 包含专家记录的注释

然后，将这两个对象合并到mne.io.Raw对象中，就可以根据注释的描述提取事件以获得时间片段（epochs）

可以通过
mne.datasets.sleep_physionet.age.fetch_data(subjects,recording,path)
来获取PhysioNet多导睡眠图数据集文件。

subjects：表示想要使用哪些受试者对象，可供选择的受试者对象范围0-19
recording：表示夜间记录的编号（索引），有效值为[1]、[2]或[1、2]

path:PhysioNet数据的存放地址，如果没有给定，则加载默认存放数据的地址：
如果默认存放数据集的地址不存在数据，则从网络中下载相关数据。

#选择两个受试者实验对象ALICE，BOB（改名字并非实验中的真实名，这里是为了方便临时取的名字）
ALICE,BOB=0,1
#加载ALICE，BOB的实验数据文件
[alice_files,bob_files]=fetch_data(subjects=[ALICE,BOB],recording=[1])#通道名称映射
mapping={'EOG horizontal':'eog','Resp oro-nasal':'misc','EMG submental':'misc','Temp rectal':'misc','Event marker':'misc'}#读取ALICE的edf文件，和其对应的注释文件raw_train=mne.io.read_raw_edf(alice_files[0])
annot_train=mne.read_annotations(alice_files[1])raw_train.set_annotations(annot_train,emit_warning=False)
raw_train.set_channel_types(mapping)#绘制空0s开始，时间窗口长度为40s的连续通道数据波形图
raw_train.plot(duration=40,scalings='auto')
plt.show()

输出结果：

不知道为什么，我这个图出现了这样子的问题，希望有大佬可以指点一下
这里仅使用5个阶段：唤醒（W），阶段1，阶段2，阶段3/4和REM睡眠（R）。
为此，这里使用mne.events_from_annotations()中的event_id参数来选择我们感兴趣的事件，并将事件标识符与每个事件相关联。

'''
睡眠表示与事件映射'''annotation_desc_2_event_id={'Sleep stage W':1,'Sleep stage 1':2,'Sleep stage 2':3,'Sleep stage 3':4,'Sleep stage 4':4,'Sleep stage R':5}events_train,_=mne.events_from_annotations(raw_train,event_id=annotation_desc_2_event_id,chunk_duration=30)#创建一个新的event_id以统一阶段3和4
event_id={'Sleep stage W':1,'Sleep stage 1':2,'Sleep stage 2':3,'Sleep stage 3/4':4,'Sleep stage R':5}#绘制事件数据
mne.viz.plot_events(events_train,event_id=event_id,sfreq=raw_train.info['sfreq'])#保留颜色代码以便进一步绘制
stage_colors=plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']

#根据注释中的事件从数据创建epochs（时间片段）tmax=30.-1./raw_train.info['sfreq']#tmax in included
'''
所创建的是时间从tmin=0开始，到tmax为止的epochs'''epochs_train=mne.Epochs(raw=raw_train,events=events_train,event_id=event_id,tmin=0,tmax=tmax,baseline=None)print(epochs_train)

###第三步：加载Bob的数据作为测试数据
#按照上述相同的步骤来获取Bob的测试数据raw_test=mne.io.read_raw_edf(bob_files[0])
annot_test=mne.read_annotations(bob_files[1])
raw_test.set_annotations(annot_test,emit_warning=False)
raw_test.set_channel_types(mapping)
events_test,_=mne.events_from_annotations(raw_test,event_id=annotation_desc_2_event_id,chunk_duration=30.)
epochs_test=mne.Epochs(raw=raw_test,events=events_test,event_id=event_id,tmin=0.,tmax=tmax,baseline=None)print(epochs_test)

特征工程
观察不同睡眠阶段的功率谱密度（PSD）图，可以看到不同睡眠阶段具有不同的特征。这些签名在Alice和Bob的数据中保持相似

在本节的其余部分中，将基于特定频带的相对功率来创建EEG特征，以捕获数据中睡眠阶段之间的差异

fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(ncols=2)#iterate over the subjects
stages=sorted(event_id.keys())for ax,title,epochs in zip([ax1,ax2],['Alice','Bob'],[epochs_train,epochs_test]):for stage,color in zip(stages,stage_colors):epochs[stage].plot_psd(area_mode=None,color=color,ax=ax,fmin=0.1,fmax=20.,show=False,average=True,spatial_colors=False)ax.set(title=title,xlabel='Frequency(Hz)')
ax2.set(ylabel='uv^2/hz(dB)')
ax2.legend(ax2.lines[2::3],stages)
plt.tight_layout()
plt.show()

第四步：设计scikit-learn转换器
创建一个函数，根据特定频带中的相对功率提取脑电图特征，从而能够根据脑电图信号预测睡眠阶段

def eeg_power_band(epochs):'''脑电相对功率带特征提取该函数接受一个‘mne.Epochs’对象，并基于与scikit-learn兼容的特定频带中的相对功率创建EEG特征Parameters------------epochs：EpochsThe data.Returns------------X：numpy array of shape[n_samples,5]Transformed data.'''#特定频带FREQ_BANDS={'delta':[0.5,4.5],'theta':[4.5,8.5],'alpha':[8.5,11.5],'sigma':[11.5,15.5],'beta':[15.5,30]}psds,freqs=psd_welch(epochs,picks='eeg',fmin=0.5,fmax=30.)#归一化  PSDspsds/=np.sum(psds,axis=-1,keepdims=True)X=[]for fmin,fmax in FREQ_BANDS.values():psds_band=psds[:,:,(freqs>=fmin)&(freqs<fmax)].mean(axis=-1)X.append(psds_band.reshape(len(psds),-1))return np.concatenate(X,axis=1)

第五步：根据Alice的数据来预测Bob的睡眠阶段
使用scikit-learn进行多分类
下面展示了解决如何从爱丽丝的数据中预测Bob的睡眠阶段并尽可能避免重复样板代码的问题，这里将利用scikit-learn的Pipeline和Function Transformer
扩展：[Pipeline可以将许多算法模型串联起来，可以用于把多个estamitors级联成一个estamitor,比如将特征提取、归一化、分类组织在一起形成一个典型的机器学习问题工作流。
FunctionTransformer将python函数转换为与estamitor兼容的对象。]

pipe=make_pipeline(FunctionTransformer(eeg_power_band,validate=False),RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42))#训练
y_train=epochs_train.events[:,2]
pipe.fit(epochs_train,y_train)#预测
y_pred=pipe.predict(epochs_test)#评估准确率
y_test=epochs_test.events[:,2]
acc=accuracy_score(y_test,y_pred)print('Accuracy score:{}'.format(acc))

准确率达到了85.3%

####查看分类报告做进一步分析print(classification_report(y_test,y_pred,target_names=event_id.keys()))

学起来还是有一些懵懵懂懂，继续加油！

脑机接口基础学习06---机器学习算法随机森林判断睡眠类型相关推荐

脑电分析系列[MNE-Python-5]| Python机器学习算法随机森林判断睡眠类型
案例介绍本案例通过对多导睡眠图(Polysomnography,PSG)数据进行睡眠阶段的分类来判断睡眠类型. 训练:对Alice的睡眠数据进行训练: 测试:利用训练结果对Bob的睡眠数据进行测试, ...
Python-EEG工具库MNE中文教程(5)-机器学习算法随机森林判断睡眠类型
目录案例介绍数据集介绍第一步:导入工具库第二步:加载数据第三步:加载Bob的数据作为测试数据特征工程第四步:设计scikit-learn 转换器第五步:根据 Alice的数据来预测Bo ...
脑机接口基础学习03-认识及创建Epoch
前面两篇文章一直在写Epoch,那么Epoch到底是什么东西? 概念简介:从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号,这些时间窗口可以称作为epochs 由于EEG是连续收集的,要分析脑电事件相关 ...
脑机接口基础学习19---救救我吧，Evoked数据可视化
在这一节的学习中,我遇到了非常大的问题 Evoked potential(EP)诱发电位或诱发反应是指出现在诸如闪光或纯音之类的刺激后,从人类或其他动物的神经系统,特别是大脑的特定部分记录的特定模式的 ...
机器学习算法-随机森林初探（1）
机器学习算法-随机森林之理论概述表达数据集来源于 https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/. 为了展示随机森林的能力,我们用 ...
机器学习算法-随机森林之理论概述
前面我们用 3 条推文从理论和代码角度讲述了决策树的概念和粗暴生成. 机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现(3) 机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现(2) 机器学习算法 ...
机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现（3）
前文 (机器学习算法 - 随机森林之决策树初探(1)) 讲述了决策树的基本概念.决策评价标准并手算了单个变量.单个分组的Gini impurity.是一个基本概念学习的过程,如果不了解,建议先读一下再 ...
机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现（2）
前文(机器学习算法 - 随机森林之决策树初探(1))讲述了决策树的基本概念.决策评价标准并手算了单个变量.单个分组的Gini impurity.是一个基本概念学习的过程,如果不了解,建议先读一下再继续 ...
【机器学习】机器学习算法随机森林学习之决策树
随机森林是基于集体智慧的一个机器学习算法,也是目前最好的机器学习算法之一. 随机森林实际是一堆决策树的组合(正如其名,树多了就是森林了).在用于分类一个新变量时,相关的检测数据提交给构建好的每个分类树 ...

脑机接口基础学习06---机器学习算法随机森林判断睡眠类型

脑机接口基础学习06---机器学习算法随机森林判断睡眠类型相关推荐

最新文章

热门文章