TBC-TJU/MetaBCI

해결하는 문제

MetaBCI는 비침습적 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 개발을 간소화하기 위해 설계되었습니다. 다양한 형식의 분산된 BCI 데이터셋을 다루는 어려움, 최신 디코딩 알고리즘의 파이썬 구현 부족, 그리고 온라인 BCI 실험 설정의 복잡성을 해결합니다.

작동 방식

이 플랫폼은 세 가지 주요 모듈로 나뉩니다:

• brainda: 데이터셋 임포트, EEG 데이터 전처리, EEG 디코딩 알고리즘 구현을 담당합니다.
• brainflow: 실시간 EEG 데이터 처리를 위한 고속 프레임워크를 제공합니다.
• brainstim: BCI 실험 패러다임(예: MI, P300, SSVEP) 설계를 위한 모듈입니다.

대상 사용자

데이터 준비와 파이프라인 설정에 시간을 쓰지 않고, 알고리즘 개선과 실험에 집중하고자 하는 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구자 및 개발자입니다.

주요 특징

• 포괄적인 알고리즘 라이브러리: 분해 방법(CSP, CCA, TRCA), 다양체 학습(Riemannian Geometry), 딥러닝 모델(EEGNet, ShallowConvNet)을 포함합니다.
• 데이터셋 지원: 다양한 MI 및 SSVEP 데이터셋을 내장 지원합니다.
• 통합 파이프라인: 사전 학습된 모델을 실시간 디코딩 파이프라인에 통합할 수 있습니다.
• Lemmas to MOABB: MOABB API를 확장하여 전처리용 훅 함수와 joblib를 통한 가속화된 데이터 로딩을 가능하게 합니다.