NeuroTechX/moabb

解決する課題

MOABBは、脳-コンピュータ・インターフェース（BCI）研究における再現性の欠如に対応しています。研究者がコードや具体的な前処理手順を共有せずに結果を発表することが多く、同じデータセット上で既存の最先端手法に対して新しいアルゴリズムをベンチマークすることが困難であるという問題を解決します。

仕組み

MOABBは、BCIアルゴリズムのベンチマークを行うための標準化されたフレームワークを提供します。無料で利用可能なEEGデータセットの広範なリストを統合し、一貫したパイプラインを使用してこれらのデータセットに人気のあるBCIアルゴリズムを適用するためのツールを提供します。これにより、異なるデータセットやパラダイム間でアルゴリズムを客観的にランキングし、比較することが可能になります。

対象者

EEGベースの脳-コンピュータ・インターフェースのベンチマーク評価と実行に信頼できる方法が必要な、BCI分野の研究者、科学者、および初心者です。

ハイライト

• 人気のあるBCIアルゴリズムの包括的なベンチマーク。
• 無料で利用可能な幅広いEEGデータセットへのアクセス。
• 再現可能な研究のための標準化された評価パイプライン。
• NeuroTechX傘下のコミュニティ主導のオープンサイエンスプロジェクト。