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Braindecode – 뇌 신호 데이터를 위한 딥러닝 툴박스

소개 – Braindecode는 연구자가 EEG, ECoG, MEG와 같은 원시 전기생리학적 기록에 최신 딥러닝 모델을 직접 적용할 수 있게 해주는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 데이터 수집 유틸리티, 전처리 파이프라인, 시각화 도우미, 그리고 기성 신경망 아키텍처(예: 합성곱 신경망) 모음과 뇌 신호 디코딩에 유용한 데이터 증강 기법을 함께 제공합니다.

대상 독자 –

• 전체 머신러닝 스택을 처음부터 구축하지 않고 딥러닝을 실험해 보고자 하는 신경과학자.
• 신경생리학적 데이터셋에 관심 있는 머신러닝 연구자.

주요 구성 요소

• 데이터셋 페처 – 널리 알려진 EEG 벤치마크의 원클릭 다운로드(MOABB 라이브러리 통해).
• 전처리 및 증강 – 원시 신호를 필터링, 에포킹, 정규화 및 증강하는 기능.
• 모델 동물원 – EEG 디코딩 작업에서 검증된 최신 아키텍처(예: ShallowConvNet, Deep4Net)의 구현.
• 시각화 – 원시 신호, 모델 예측 및 학습된 특징 맵을 플롯하는 도구.
• MNE-Python과의 통합 – 신경 영상 데이터 처리를 위해 널리 사용되는 MNE 생태계를 활용.

설치

# 1. Install PyTorch (no torchvision needed)
#    Follow the instructions at https://pytorch.org/

# 2. Optional: install MOABB if you need benchmark EEG datasets
pip install moabb

# 3. Install Braindecode itself
pip install braindecode

최신 개발 버전은 프로젝트의 CONTRIBUTING 가이드를 참조하십시오.

문서 및 지원 – 전체 API 문서, 튜토리얼 및 예제는 https://braindecode.org 에 호스팅되어 있습니다(안정 및 개발 빌드). 리포지토리에는 문서, 테스트 및 코드 커버리지에 대한 CI 배지도 포함되어 있어 활발히 유지 관리됨을 나타냅니다.

인용 – 연구에 이 라이브러리를 사용하는 경우, Zenodo DOI(10.5281/zenodo.17699192)와 핵심 EEG-CNN 모델을 소개한 2017년 원본 Human Brain Mapping 논문을 인용하십시오.

라이선스 – 핵심 코드는 BSD-3-Clause이며, 일부 보조 파일은 CC-BY-NC, MIT 또는 Apache-2.0에 따라 배포됩니다.