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步骤 06:电极定位

设置电极位置(蒙太奇)以便后续空间操作

🕐 25 分钟🎯 难度:入门🔗 核心 API:raw.set_montage⬅️ 前置:步骤 5

1. 目标

为每个通道赋予空间坐标（x, y, z），使后续的坏导插值、源定位、ICA 空间滤波都有可靠的几何依据。越早设置越好——延迟设置会导致插值偏差、坏导漏检。

2. 何时使用 / 何时跳过

强烈建议使用：任何包含 EEG 通道的数据
可跳过：纯诱发实验 ERP 研究 + 仅做时域平均（如不做源定位）——但插值精度会下降

3. 前置条件

已执行步骤 04：通道列表已稳定
通道名必须匹配 MNE 标准 montage 命名（如 'Fp1', 'Cz'）

4. 核心代码

Python

import mne

# ====== 方式 A：使用 MNE 内置标准 montage（推荐新手） ======
# 常用标准 montage
montage = mne.channels.make_standard_montage('standard_1020')  # 10-20 系统
# 其他常见选项：'standard_1005', 'standard_alphabetic', 'standard_postfixed',
#              'standard_prefixed', 'biosemi16', 'biosemi32',
#              'biosemi64', 'biosemi128', 'biosemi160',
#              'easycap-M1', 'easycap-M10', 'easycap-M11',
#              'GSN-HydroCel-32', 'GSN-HydroCel-64_1.0',
#              'GSN-HydroCel-128', 'GSN-HydroCel-256'

# 查询当前支持的所有 montage：
print(mne.channels.get_builtin_montages())

raw.set_montage(montage, match_case=False, on_missing='warn')

# ====== 方式 B：从被试专属电极位置文件加载 ======
# Polhemus Isotrak 文件 → 用 mne.channels.read_dig_polhemus_isotrak
montage = mne.channels.read_dig_polhemus_isotrak('subject-01.isotrak')
raw.set_montage(montage)

# 其他格式：
# - .elp / .hsp / .locs / .sfp → 用 mne.channels.read_custom_montage()
montage = mne.channels.read_custom_montage('subject-01.elp')
raw.set_montage(montage)

# ====== 方式 C：从电极位置 CSV 自定义 montage ======
montage = mne.channels.make_dig_montage(
    ch_pos={
        'Fp1': (-0.027, 0.084, 0.054),
        'Fp2': (0.027, 0.084, 0.054),
        'Cz': (0.0, 0.0, 0.066),
        # ... 其余通道
    },
    coord_frame='head',
)
raw.set_montage(montage)

# ====== 方式 D：缺失通道的处理策略 ======
raw.set_montage(montage, on_missing='warn')    # 仅警告，不报错
raw.set_montage(montage, on_missing='ignore')  # 静默忽略

5. 参数详解

参数	含义	推荐值
`match_case`	是否忽略大小写匹配通道名	`True`（默认）/ `False`（处理 `'FP1'` vs `'Fp1'`）
`match_alias`	是否接受别名（如 `'EEG 001'` ≈ `'EEG001'`）	`False`（默认）
`on_missing`	通道名找不到位置时如何处理	`'raise'`（默认）/ `'warn'` / `'ignore'`

⚠️ 真实签名中无 set_dig 参数——set_montage() 默认替换已有 digitization；如需保留 digitization 用 raw.set_montage(None) 后重新设置。
⚠️ coord_frame 也不是参数——montage 对象自身决定坐标系。

⚠️ 常见 montage 命名差异：标准 10-20 是 Fp1（大写 F、小写 p）、BioSemi 是 Fp1、BrainVision 可能输出 FP1。设 match_case=False 自动适配。

6. 验证方法

Python

# 验证 1：查看 montage
print(raw.get_montage())
# 输出应包含每个 EEG 通道的坐标

# 验证 2：定位点数与通道数一致
montage = raw.get_montage()
n_eeg = len([ch for ch in raw.info['chs'] if ch['kind'] == 2])  # FIFFV_EEG_CH = 2
n_dig = len([d for d in raw.info['dig'] if d['kind'] == 3])  # FIFFV_POINT_EEG = 3
print(f"EEG 通道数: {n_eeg}, 已定位数: {n_dig}")
# 期望：n_dig == n_eeg 或非常接近

# 验证 3：2D 头皮图
raw.plot_sensors(show_names=True)
# 期望：64 个电极均匀分布在 2D 圆周图上

7. 常见错误

错误	原因	解决方案
`ValueError: DigMontage is empty`	自定义 dict 给了空坐标或未提供	检查 `ch_pos` 字典
部分通道缺失	通道名与 montage 不匹配	用 `match_case=False` 或检查命名规范
通道位置全部错位（如左右颠倒）	montage 坐标系方向与厂商文件不一致	检查 `coord_frame`，必要时手动镜像
`RuntimeError: ... EEG average reference ...`	后续平均参考失败	确认 EEG 通道都有坐标（无需 EOG/ECG）

8. 官方来源

资源类型	链接
`set_montage`	https://mne.tools/stable/generated/mne.io.Raw.html#mne.io.Raw.set_montage
`make_standard_montage`	https://mne.tools/stable/generated/mne.channels.make_standard_montage.html
`make_dig_montage`	https://mne.tools/stable/generated/mne.channels.make_dig_montage.html
支持的 montage 列表	https://mne.tools/stable/generated/mne.channels.get_builtin_montages.html
教程	https://mne.tools/stable/auto_tutorials/forward/35_eeg_no_mri.html

9. 学术引用

无需单独引用。坐标系遵循 SEEG/EEG 行业标准（Stevens, 1937; American Clinical Neurophysiology Society, 1994）。