تنزيل braindecode - تنزيل رمز المصدر braindecode

braindecode

بايثون

v0.8.1

تنزيل

BrainDecode

BrainDecode هو صندوق أدوات Python مفتوح المصدر لفك تشفير بيانات الدماغ الكهربية الخام مع نماذج التعلم العميق. ويشمل مجموعة بيانات البيانات ، وأدوات المعالجة المسبقة للبيانات والتصور ، وكذلك تطبيقات العديد من بنيات التعلم العميق وزيادة البيانات لتحليل EEG و ECOG و MEG.

بالنسبة لعلماء الأعصاب الذين يرغبون في العمل مع باحثين في التعلم العميق والتعلم العميق الذين يرغبون في العمل مع البيانات الفيزيولوجية العصبية.

التثبيت BrainDecode

قم بتثبيت Pytorch من http://pytorch.org/ (لا تحتاج إلى تثبيت TorchVision).
إذا كنت ترغب في تنزيل مجموعات بيانات EEG من MOABB ، فقم بتثبيته:

pip install moabb

تثبيت أحدث إصدار من BrainDecode عبر PIP:

pip install braindecode

إذا كنت ترغب في تثبيت أحدث إصدار تطوير من BrainDecode ، يرجى الرجوع إلى الصفحة المساهمة

الوثائق

الوثائق متصلة عبر الإنترنت تحت https://braindecode.org ، سواء في الإصدارات المستقرة والمنفعة.

المساهمة في BrainDecode

يمكن العثور على إرشادات للمساهمة في المكتبة على Github BrainDecode:

https://github.com/braindecode/braindecode/blob/master/contributing.md

دردشة BrainDecode

https://gitter.im/braindecodechat/community

نقلا عن

إذا كنت تستخدم هذا الرمز في منشور علمي ، فيرجى الاستشهاد بنا على النحو التالي:

 @article { HBM:HBM23730 ,
author = { Schirrmeister, Robin Tibor and Springenberg, Jost Tobias and Fiederer,
  Lukas Dominique Josef and Glasstetter, Martin and Eggensperger, Katharina and Tangermann, Michael and
  Hutter, Frank and Burgard, Wolfram and Ball, Tonio } ,
title = { Deep learning with convolutional neural networks for EEG decoding and visualization } ,
journal = { Human Brain Mapping } ,
issn = { 1097-0193 } ,
url = { http://dx.doi.org/10.1002/hbm.23730 } ,
doi = { 10.1002/hbm.23730 } ,
month = { aug } ,
year = { 2017 } ,
keywords = { electroencephalography, EEG analysis, machine learning, end-to-end learning, brain–machine interface,
  brain–computer interface, model interpretability, brain mapping } ,
}

بالإضافة إلى برنامج MNE-Python الذي يستخدمه BrainDecode:

 @article { 10.3389/fnins.2013.00267 ,
author = { Gramfort, Alexandre and Luessi, Martin and Larson, Eric and Engemann, Denis and Strohmeier, Daniel and Brodbeck, Christian and Goj, Roman and Jas, Mainak and Brooks, Teon and Parkkonen, Lauri and Hämäläinen, Matti } ,
title = { {MEG and EEG data analysis with MNE-Python} } ,
journal = { Frontiers in Neuroscience } ,
volume = { 7 } ,
pages = { 267 } ,
year = { 2013 } ,
url = { https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fnins.2013.00267 } ,
doi = { 10.3389/fnins.2013.00267 } ,
issn = { 1662-453X } ,
}