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braindecode

Python

v0.8.1

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Braindecode

Braindecode ist eine Open-Source-Python-Toolbox für die Dekodierung von rohen elektrophysiologischen Gehirndaten mit Deep-Learning-Modellen. Es umfasst Datensatzabfertiger, Datenvorverarbeitungs- und Visualisierungstools für Daten sowie Implementierungen mehrerer Architekturen und Datenvergrößerungen für Deep -Learning -Architekturen und Datenvergrößerungen zur Analyse von EEG, ECOG und MEG.

Für Neurowissenschaftler, die mit tiefgreifenden Lern- und Deep -Lern -Forschern arbeiten möchten, die mit neurophysiologischen Daten arbeiten möchten.

Installation Braindecode

Installieren Sie Pytorch von http://pytorch.org/ (Sie müssen nicht Torchvision installieren).
Wenn Sie EEG -Datensätze von Moabb herunterladen möchten, installieren Sie diese:

pip install moabb

Installieren Sie die neueste Version von Braindecode über PIP:

pip install braindecode

Wenn Sie die neueste Entwicklungsversion von Braindecode installieren möchten, finden Sie auf der Seite der Beitragsseite

Dokumentation

Die Dokumentation erfolgt online unter https://braindecode.org, sowohl in den stabilen als auch in den Entwicklungsversionen.

Beitrag zu Braindecode

Richtlinien für den Beitrag zur Bibliothek finden Sie im Braindecode GitHub:

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

Braindecode Chat

https://gitter.im/brainedecodechat/community

Zitieren

Wenn Sie diesen Code in einer wissenschaftlichen Veröffentlichung verwenden, zitieren Sie uns bitte als:

 @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 } ,
}

sowie die MNNE-Python-Software, die von Braindecode verwendet wird:

 @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 } ,
}