【基於深度學習的腦電圖識別】使用TUH 提供的工具爲 EDF 格式的腦電圖數據進行標註並保存爲.lbl文件

一、程序地址（上傳到百度網盤了）：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1xti7naL1kekyRwmH7lTUsw
提取碼：1b5e

二、安裝python2.7：

1. 下載安裝包：
   
   
   
   
   

2. 運行安裝（這裏我已經安裝了無法演示，安裝時選擇add to path，使用默認路徑）：
   

三、安裝依賴庫：

安裝依賴庫的基本方法是在終端輸入命令：C:/Python27/python.exe -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U xxxx --user（其中xxxx是相應的庫名）

需要的依賴庫有：

如果使用上述方法安裝失敗，請前往網址：

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

下載相應的.whl文件（注意匹配py27,64位），例如：

把它放到終端所對應文件夾下，使用相同方法安裝：

其中xxxx替換爲相應的.whl文件名（提示輸入文件名時可以使用Tab補全）；

四、程序說明：

使用VS Code編輯器，打開程序文件夾src（注意最好不要使用中文路徑）；

main.py是主程序，功能包括讀取.edf文件、標註EEG並將標註保存爲.lab文件；

使用方法爲在終端輸入如下命令（以sample.edf爲例）：C:/Python27/python.exe e:/EEG/nedc_demo/v0.4.1/src/main.py .\sample.edf -m .\sample_tcp_ref_montage.txt

注意：

第一處標記爲所需標註的.edf文件路徑，’.\’表示相對路徑下的當前目錄；

第二處標記爲採樣時通道文件，例如下面這個文件：

五、數據標註：

運行時如果.txt文件中通道數與.edf文件通道數相同（記錄無異常），則有如下界面：

按住鼠標左鍵並拖動選取標註區域：

選取後彈出標註框，選擇事件類型並選擇通道，點擊ok完成標註：

六、保存標註文件：

按如圖所示進行保存，注意保存路徑不能有中文和特殊字符；

可以看到成功保存；

打開這個文件，可以看到標註已經保存成相應的格式：