pyRiemann/pyRiemann

解決する問題

pyRiemann は、多変量データの処理と分類のために設計された機械学習パッケージであり、特に対称正定（SPD）行列とエルミート正定（HPD）行列に焦点を当てています。共分散行列を平坦なユークリッド空間ではなく、曲がったリーマン多様体上の点として扱うことで、マルチチャネル時系列データ（生体信号など）の解析という課題に取り組みます。

仕組み

このライブラリは、scikit-learn API に基づく高レベルインターフェースを提供し、マルチチャネルデータから共分散行列を推定し、リーマン幾何学を用いて分類できるようにします。Python Array API を介して NumPy と PyTorch の両方のバックエンドをサポートし、PyTorch テンソルを使用すると GPU 加速と自動微分が可能になります。

対象ユーザー

主に、脳コンピュータインターフェース（BCI）のための生体信号（EEG、MEG、EMG など）を扱う研究者や開発者、および共分散行列を空間解析に使用するリモートセンシング（ハイパースペクトル画像や SAR 画像など）の分野で働く人々を対象としています。

ハイライト

• scikit-learn 互換性: scikit-learn API を模倣し、パイプラインや交差検証ワークフローへの統合が容易です。
• マルチバックエンドサポート: NumPy と PyTorch を透過的にサポートし、オプションで GPU 加速が可能です。
• マルチソーストランスファーラーニング: 拡張ラベルを使用して、セッション間や被験者間のマルチソーストランスファーラーニングをサポートします。
• 幅広い応用範囲: BCI アプリケーションにおける運動想像、事象関連電位（ERP）、定常状態視覚誘発電位（SSVEP）に適用可能です。