前言

质量控制（Quality Control, QC）是指系统性地检查分析各阶段的M/EEG数据，包括原始数据、中间预处理步骤和衍生结果的过程。

尽管QC经常开始于对原始数据的初步检查，但同样重要的是验证信号在滤波、伪迹矫正、分段和平均参考等操作后是否仍然“看起来合理”。任何阶段引入或遗漏的问题都可能向下传递，使后续的分析失效。

本教程演示如何使用mne.Report创建单一叙述性QC报告，重点关注应检查的事项及结果的解释方式，而非详尽地讲述API。

为了清晰和可重复性，以下示例重点介绍分析流程代表性阶段常用的质量控制检查。每当应用新的处理步骤时，同样的报告方法可以且应该被重复使用。

我们使用MNE样本数据集进行演示。并非所有QC部分都适用于所有数据集（例如连续头位跟踪），本教程明确处理了此类情况。

导入样例数据集

创建QC报告

数据浏览

原始数据检查

事件与刺激事件

分段与拒绝统计

诱发反应

ICA做伪迹去除

MEG–MRI coregistration（略）

MRI and BEM surfaces（略）

查看最终报告

测试功能

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代码块测试

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  line-height: 1.2;
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https://gohugo.io/content-management/syntax-highlighting/

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