pyRiemann/pyRiemann

何を解決するか

pyRiemann は、共分散行列を平坦なユークリッド空間ではなく、曲がった多様体（リーマン幾何学）上の点として扱うことで、多次元データを分析するための専門的な機械学習ツールキットを提供します。このアプローチは、チャンネル間の関係性が原始的な値よりも重要となる複雑な信号の分類に特に効果的であり、脳-コンピュータインターフェース（BCI）やリモートセンシングにおける応用に適しています。

動作方法

このライブラリは、scikit-learn互換のAPIを実装しており、実数値の対称正定値（SPD）行列および複素数値のエルミート正定値（HPD）行列を処理できます。多次元時系列から共分散行列を推定し、リーマン幾何学的手法を用いて分類を行います。Python Array API を介して NumPy および PyTorch バックエンドをサポートしており、PyTorchテンソルを使用することでGPU加速と自動微分（autograd）が可能になります。

対象ユーザー

脳-コンピュータインターフェース（BCI）アプリケーションで脳波（EEG）、脳磁計（MEG）、筋電図（EMG）などの生体信号を扱う研究者やエンジニア、またリモートセンシングにおけるハイパースペクトル画像や合成開口レーダ（SAR）画像を扱う人々に最適です。

特徴

• scikit-learn統合: scikit-learn API を模倣しており、cross_val_score や Pipeline などのツールと直接使用可能です。
• ハードウェア加速: PyTorch統合によりGPU加速とautogradをサポート。
• 多様な応用: モーターイミテーション、イベント関連電位（ERP）、定常状態視覚誘発電位（SSVEP）など、BCIパラダイムに特に最適化されています。
• 転移学習: リーマンプロクラステス解析を用いて、異なる被験者やセッション間でのマルチソース転移学習のためのツールを提供。