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braindecode

파이썬

v0.8.1

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BrainDecode

BrainDecode는 딥 러닝 모델로 원시 전기 생리 학적 뇌 데이터를 해독하기위한 오픈 소스 파이썬 도구 상자입니다. 여기에는 데이터 세트 페치, 데이터 전처리 및 시각화 도구, EEG, ECOG 및 MEG 분석을위한 여러 딥 러닝 아키텍처의 구현 및 데이터 증강이 포함됩니다.

신경 생리 학적 데이터를 사용하고자하는 딥 러닝 및 딥 러닝 연구원과 함께 일하기를 원하는 신경 과학자에게.

설치 BrainDecode

http://pytorch.org/에서 pytorch를 설치하십시오 (Torchvision을 설치할 필요가 없습니다).
MoABB에서 EEG 데이터 세트를 다운로드하려면 설치하십시오.

pip install moabb

PIP를 통해 BrainDecode의 최신 릴리스를 설치하십시오.

pip install braindecode

최신 개발 버전의 BrainDecode를 설치하려면 기여 페이지를 참조하십시오.

선적 서류 비치

문서는 https://braindecode.org에서 안정 및 개발 버전 모두에서 온라인으로 제공됩니다.

BrainDecode에 기여합니다

라이브러리에 기여하기위한 지침은 BrainDecode Github에서 찾을 수 있습니다.

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

BrainDecode 채팅

https://gitter.im/braindecodechat/community

인용

과학적 간행물 에서이 코드를 사용하는 경우 다음과 같이 인용하십시오.

 @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 } ,
}

BrainDecode에서 사용하는 Mne-Python 소프트웨어뿐만 아니라 다음과 같습니다.

 @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 } ,
}