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BrainDecode

BrainDecodeは、深い学習モデルを使用して生の電気生理学的脳データを解読するためのオープンソースPythonツールボックスです。データセットフェッチャー、データの前処理および視覚化ツール、およびEEG、ECOG、およびMEGの分析のためのいくつかの深い学習アーキテクチャとデータ増強の実装が含まれます。

神経生理学的データを扱いたい深い学習や深い学習研究者と協力したい神経科学者のため。

インストールBrainDecode

http://pytorch.org/からpytorchをインストールします（Torchvisionをインストールする必要はありません）。
MOABBからEEGデータセットをダウンロードする場合は、インストールしてください。

pip install moabb

PIP経由でBrainDecodeの最新リリースをインストールします。

pip install braindecode

BrainDecodeの最新の開発バージョンをインストールする場合は、貢献ページを参照してください

ドキュメント

ドキュメントは、安定したバージョンと開発バージョンの両方で、https：//braindecode.orgの下でオンラインです。

BrainDecodeに貢献します

ライブラリに貢献するためのガイドラインは、脳decode githubにあります。

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

BrainDecodeチャット

https://gitter.im/braindecodechat/community

引用

科学的な出版物でこのコードを使用する場合は、次のように引用してください。

 @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 } ,
}

BrainDecodeで使用されるMNE-Pythonソフトウェアと同様に：

 @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 } ,
}