大家好，我是陈锐。
今天内容来源网络整理，仅供学习参考。
本文基于MNE-python官方网站上介绍的眼动追踪热图内容进行进一步分享，仅供学习参考。
本文的脑图思路：
本文是关于使用MNE-Python绘制眼动追踪热图的教程文章。
主要介绍了如何加载和处理眼动追踪数据以及如何将眼动数据可视化为热图并在图像上叠加显示。
1.数据加载：
- 导入所需模块：导入matplotlib.pyplot、mne等必要的Python模块。
- 加载示例数据：使用mne.datasets.eyelink加载示例眼动追踪数据，该数据以SR research的’.asc’文件格式记录。
- 读取校准数据：从眼动追踪数据文件中读取校准数据，并设置屏幕分辨率和尺寸等参数。
以下是代码：
import matplotlib.pyplot as pltimport mne
task_fpath = mne.datasets.eyelink.data_path() / "freeviewing"et_fpath = task_fpath / "sub-01_task-freeview_eyetrack.asc"stim_fpath = task_fpath / "stim" / "naturalistic.png"
raw = mne.io.read_raw_eyelink(et_fpath)calibration = mne.preprocessing.eyetracking.read_eyelink_calibration(et_fpath,screen_resolution=(1920, 1080),screen_size=(0.53, 0.3),screen_distance=0.9,)[0]
2.数据处理和分块：
- 插值眨眼期间缺失数据：使用mne.preprocessing.eyetracking.interpolate_blinks函数插值眨眼期间的缺失数据。
- 重命名注释：将注释重命名为更直观的名称。
- 划分时段：使用mne.Epochs函数根据事件划分数据时段，设置时段开始和结束时间。
代码：
mne.preprocessing.eyetracking.interpolate_blinks(raw, interpolate_gaze=True)raw.annotations.rename({"dvns": "natural"}) # more intuitiveepochs = mne.Epochs(raw, event_id=["natural"], tmin=0, tmax=20, baseline=None)
3.绘制眼动追踪热图：
- 定义画布尺寸：根据参与者屏幕的屏幕分辨率（1920x1080）定义画布尺寸。
- 使用plot_gaze函数：调用mne.viz.eyetracking中的plot_gaze函数绘制眼动热图，使用sigma参数平滑热图。
代码
cmap = plt.get_cmap("viridis")plot_gaze(epochs["natural"], calibration=calibration, cmap=cmap, sigma=50)
4.在图像上叠加热图：
- 自定义颜色映射：使用matplotlib设置颜色映射，使热图的最低值透明。
- 读取并显示刺激图像：使用plt.imread读取刺激图像文件，并在图像上叠加眼动热图。
代码
cmap.set_under("k", alpha=0) # make the lowest values transparentax = plt.subplot()ax.imshow(plt.imread(stim_fpath))plot_gaze(epochs["natural"],calibration=calibration,vlim=(0.0003, None),sigma=50,cmap=cmap,axes=ax,)
5.以视觉角度为单位显示热图：
- 转换数据单位：使用mne.preprocessing.eyetracking.convert_units函数将眼动数据单位转换为弧度。
- 重新绘制热图：在单位转换后重新绘制眼动热图，以视觉角度为单位显示数据。
代码
epochs.load_data()mne.preprocessing.eyetracking.convert_units(epochs, calibration, to="radians")plot_gaze(epochs["natural"], calibration=calibration, sigma=50)
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版权声明：本文由 陈锐CR 在 2025年08月30日发表。本博客文章作者为陈锐CR时均采用属于个人原创撰写，未经许可，禁止在任何媒介以任何形式复制、发行本文章，如需转载，请查看About联系方式，非商业转载请注明出处，不得用于商业目的。
文章题目及链接：《眼动分析MNE-Python系列教程2：绘制眼动追踪热图》
