fieldtrip/fieldtrip

The MATLAB toolbox for MEG, EEG and iEEG analysis

何を解決するか

FieldTrip は、MEG、EEG、iEEG からの電気生理学的データを分析する包括的な環境を提供します。異なるハードウェアシステム間で複雑な脳信号データを処理する難しさ、および高度な数学的解析手法を実装する難しさに対処します。

仕組み

MATLAB ツールボックスとして、高レベル関数のライブラリを提供します。これらの関数により、研究者はカスタム分析プロトコルを構築し、新しい解析手法を簡単に統合できます。ツールボックスは、CTF、Neuromag、BTi/4D などの主要な MEG および EEG システムからの多様なデータ形式をサポートしています。

対象ユーザー

MATLAB を使用して脳活動データを分析する必要がある神経科学および電気生理学の研究者。

特徴

  • 時間周波数解析や非パラメトリック統計検定を含む高度な解析手法。
  • ダイポール、分散源、ビームフォーマーを用いたソース再構成機能。
  • 主要なすべての MEG および EEG システムからのデータ形式との広範な互換性。
  • 研究者が新しい解析手法を組み込むことができる拡張可能なアーキテクチャ。

関連

  • プロジェクト
    braindecode/braindecode

    Braindecode は、生の脳信号データ（EEG/ECoG/MEG）に深層学習モデルを適用するための Python ツールボックスです。データセットローダー、前処理、いくつかの既製ニューラルネットワークアーキテクチャ、および可視化ユーティリティを提供し、これらはすべて PyTorch と MNE-Python の上に構築されています。`pip install braindecode` でインストール可能で、神経生理学的データを扱う神経科学者や機械学習の研究者を対象としています。

  • プロジェクト
    mne-tools/mne-python

    MEGやEEGなどの人類の神経生理学的データを探索、可視化、分析するためのオープンソースのPythonパッケージです。

  • プロジェクト
    embeddings-benchmark/mteb

    埋め込み（embeddings）と検索システムの評価のためのマルチモーダル・ツールボックス。標準化されたベンチマークとリーダーボードを提供し、モデルの性能比較を可能にします。

  • プロジェクト
    orfeotoolbox/OTB

    テラバイト規模の光学、マルチスペクトル、レーダーデータを処理できるオープンソースのライブラリ。

  • プロジェクト
    nolabs-ai/deepfabric

    実際のツール実行とトピックグラフマッピングを使用して、エージェント型LLMのための高品質なトレーニングデータセットを作成する、合成データ生成および評価フレームワーク。