睡眠脑电图艺术：基于Python的评分与数据分析

睡眠脑电图初看可能令人望而生畏，长时程记录、复杂信号、不熟悉的波形。但一旦学会如何解读，EEG便成为理解睡眠中大脑的强大工具。本课程不仅是关于编程，也旨在帮助理解睡眠期间脑电波的意义。代码保持简洁明了，让学习过程轻松无压。

在本课程中，您将学习如何使用Python将原始EEG数据转化为有意义的结果。课程将从睡眠与EEG的基础知识开始，帮助掌握睡眠分期识别及慢波、睡眠纺锤波、K复合波等重要特征。随后，将使用MNE和YASA工具包处理真实EEG数据，学习实用分析技能，包括自动检测睡眠事件并提取有效特征。

制作：Neura Skills Neura Skills 团队
MP4 | 视频：h264，1920×1080 |
级别：初级 | 语言：英语 | 时长：31节课（6小时9分钟） | 文件大小：3.51 GB

课程结束时，您将能够：
– 加载并探索全夜EEG记录
– 进行睡眠分期（手动与自动）
– 检测慢波与纺锤波
– 进行时域与频域分析
– 提取用于研究的特征

本课程面向神经科学、心理学、生物医学工程及数据科学领域的学生、研究人员与专业人士。

无需高级编程基础，每个环节均逐步讲解。到课程结束时，您将不仅仅是看到EEG信号，而是能够自信地理解与分析它们。让我们一起开启睡眠探索之旅。