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MNE: Magnetoencephalography (MEG) and Electroencephalography (EEG) in Python

What it solves

MEG、EEG、sEEG、およびECoGなどの、専門的な前処理や可視化ツールを必要とする人類の神経生理学的データの処理と分析のための、包括的なツールキットを提供します。

How it works

データパイプラインのさまざまな段階のための専用モジュールを含むPythonパッケージとして機能します。これには、データの入出力、前処理、時間-周波数解析、接続性解析、およびソース推定が含まれます。

Who it’s for

神経生理学的信号を通じて人類の脳活動を研究する研究者や科学者。

Highlights

  • MEG、EEG、sEEG、およびECoGを含む複数のデータタイプをサポート。
  • 統合された機械学習および統計モジュール。 。
  • ソース推定および接続性解析のためのツール。
  • 神経生理学的データの探索のための広範なドキュメントとチュートリアル。

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。

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    fieldtrip/fieldtrip

    MEG、EEG、iEEG データの高度な解析をサポートする MATLAB ツールボックス。複数のハードウェア形式とソース再構成を対応しています。

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    GAA-UAM/scikit-fda

    連続パラメータに依存するデータの表現、前処理、統計解析を可能にするPythonパッケージ。

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    alexandrebarachant/muse-lsl

    研究用の同期性を備えた、Lab Streaming Layer (LSL) を使用して Muse デバイスからの EEG およびセンサー データをストリーミング、可視化、記録するための Python パッケージ。

  • プロジェクト
    nltk/nltk

    Natural Language Toolkit (NLTK) は、自然言語処理の研究と開発をサポートする Python モジュールとデータセットのスイートです。